La ilusión de la objetividad: Psicometría y Automatización.

May 14, 2025 | HR

El proceso de atracciÓn y selecciÓn de talento conlleva una gran responsabilidad; elegir al profesional adecuado puede impactar de manera significativa en los resultados y un error puede costar millones a la empresa. Entonces, la decisiÓn al elegir al candidato debe basarse en criterios lo mÁs objetivos posible.

Con esto en mente, parece evidente que disponer de herramientas como las pruebas psicomÉtricas y el uso de inteligencia artificial deberÍa ser la clave para eliminar sesgos y dar con el profesional indicado. Pero nada mÁs lejos de la realidad.

Lo que tienen en comÚn la aplicaciÓn excesiva de pruebas psicomÉtricas y el uso de plataformas automatizadas es una misma lÓgica: la bÚsqueda de objetividad, rapidez y control en el proceso de selecciÓn, pero a travÉs de herramientas que pueden simplificar en exceso la complejidad humana.

Ambas prÁcticas parten de la intenciÓn de “medir” y “filtrar” talento de forma mÁs cientÍfica o tecnolÓgica, pero al llevarse al extremo, terminan cosificando a las personas, reduciÉndolas a nÚmeros, patrones o etiquetas estandarizadas, ignorando matices como el contexto, la trayectoria, el potencial y la adaptabilidad.

Un ejemplo de esta problemÁtica fue el caso de Amazon, que en 2018 tuvo que cancelar su sistema de inteligencia artificial para reclutamiento tras descubrir que el algoritmo penalizaba sistemÁticamente los currÍculums de mujeres. El modelo habÍa aprendido de datos histÓricos, perpetuando los sesgos de gÉnero presentes en contrataciones pasadas. La consecuencia: un sistema que, lejos de eliminar la discriminaciÓn, la amplificaba.

Otro caso frecuente, aunque menos mediÁtico, ocurre con los sistemas ATS (Applicant Tracking Systems), que descartan automÁticamente currÍculums que no contienen las palabras clave exactas o que estÁn diseÑados con grÁficos, tablas o formatos no legibles por la mÁquina. Estudios indican que hasta un 75% de los currÍculums nunca son vistos por un humano porque el software los filtra antes. Esto significa que candidatos con gran experiencia y potencial pueden quedar fuera simplemente porque no usaron el formato o el lenguaje “correcto”.

Incluso en las pruebas psicomÉtricas, persisten prÁcticas desactualizadas: muchas empresas en AmÉrica Latina siguen utilizando tests proyectivos como el test de la figura humana, el Árbol o el de Wartegg, diseÑados originalmente para entornos clÍnicos, no organizacionales. Estas pruebas, interpretadas de manera subjetiva y sin validaciÓn cientÍfica robusta en contextos laborales, pueden llevar a rechazar candidatos basÁndose en dibujos o interpretaciones altamente dependientes del evaluador, mÁs que en evidencias objetivas de desempeÑo.

Subyace una ilusiÓn de objetividad y eficiencia: confiar en que un algoritmo, un test o una plataforma puede sustituir al juicio humano sin margen de error. Es la creencia (equivocada) de que mÁs datos o mÁs tecnologÍa garantizan mejores decisiones, cuando en realidad la calidad de la decisiÓn depende tambiÉn de cÓmo se interpretan y utilizan esas herramientas.

TambiÉn refleja una delegaciÓn de la responsabilidad del juicio profesional: si el filtro automÁtico o la prueba psicomÉtrica “descartÓ” al candidato, parece que la decisiÓn estÁ validada por una autoridad externa “neutral”, cuando en realidad esos instrumentos estÁn diseÑados, configurados e interpretados por humanos, y por tanto cargados de supuestos, limitaciones y sesgos.

Finalmente, ambas prÁcticas ponen en riesgo la experiencia del candidato y la diversidad de talento, porque priorizan la estandarizaciÓn sobre la evaluaciÓn integral y personalizada. La consecuencia no solo es la pÉrdida de talento diverso o con trayectorias atÍpicas, sino tambiÉn la posibilidad de construir equipos mÁs ricos y adaptables.

En resumen, esta “nueva moda” responde a una cultura de automatizaciÓn, estandarizaciÓn y reducciÓn de incertidumbre, que intenta aplicar soluciones mecÁnicas a procesos profundamente humanos. Y el peligro estÁ en que, en la bÚsqueda de eficiencia, termina sacrificando la equidad, la diversidad y la riqueza de los perfiles no convencionales.

Por eso, mÁs que nunca, los procesos de selecciÓn necesitan volver a poner al ser humano en el centro. Un enfoque basado en entrevistas profundas, contacto directo, conocimiento del contexto, validaciÓn cruzada y seguimiento cercano no solo permite captar competencias, sino entender las motivaciones, la cultura personal y la capacidad de adaptaciÓn de cada profesional. AquÍ es donde una firma de Executive Search especializada marca la diferencia: no filtra por algoritmos, sino que evalÚa con experiencia, cercanÍa y sentido estratÉgico. Porque elegir al lÍder adecuado no es una cuestiÓn de datos masivos, sino de comprender profundamente a la persona que estÁ detrÁs del currÍculum.

Fernanda Meneses es Lic. en AdministraciÓn  y RRHH por la Panamericana, cuenta con un Diplomado en Habilidades Gerenciales por el ITAM y recientemente ha concluÍdo la licenciatura en PsicologÍa.