Algoritmos Verdes: Digitalización Ética y Sustentable del Reclutamiento Humano
Green Algorithms: Ethical and Sustainable Digitalization of Human Recruitment
DOI:
https://doi.org/10.56712/latam.v6i3.4245Palabras clave:
transformación digital, reclutamiento automatizado, algoritmos verdes, inteligencia artificial ética, desarrollo sustentable, inclusión laboral, derechos digitalesResumen
El presente trabajo aborda el concepto de algoritmos verdes en el contexto del reclutamiento digital, proponiendo una visión ética, sustentable y socialmente inclusiva de la transformación digital en recursos humanos. A partir de una revisión documental y normativa, se examina cómo la implementación de inteligencia artificial en procesos de selección puede generar tanto beneficios operativos como riesgos éticos, sociales y ambientales. Se identifican tres ejes críticos: la necesidad de transparencia y explicabilidad algorítmica, la inclusión social en el diseño de sistemas automatizados, y la urgencia de considerar el impacto ambiental de la infraestructura tecnológica que soporta la digitalización. El análisis destaca que la eficiencia no puede desvincularse de principios de equidad y justicia. Por ello, los algoritmos verdes no deben entenderse como simples mejoras técnicas, sino como herramientas transformadoras orientadas a garantizar derechos laborales, justicia digital y responsabilidad ecológica. Se concluye que su implementación requiere un enfoque multidisciplinario, políticas internas de gobernanza tecnológica y un compromiso institucional con el desarrollo sostenible.
Descargas
Citas
Bawden, D., & Robinson, L. (2020). The dark side of digital: Understanding the sustainability of digital transformation. Journal of Documentation, 76(6), 1397–1415. https://doi.org/10.1108/JD-12-2019-0225
Bharadwaj, A., El Sawy, O. A., Pavlou, P. A., & Venkatraman, N. (2013). Digital business strategy: Toward a next generation of insights. MIS Quarterly, 37(2), 471–482. https://doi.org/10.25300/MISQ/2013/37:2.3
Comisión Mundial sobre el Medio Ambiente y el Desarrollo. (1987). Nuestro futuro común. Naciones Unidas. https://sustainabledevelopment.un.org/content/documents/5987our-common-future.pdf
Diario Oficial de la Federación. (2010). Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares. https://www.dof.gob.mx/nota_detalle.php?codigo=5150631&fecha=05/07/2010
Eubanks, V. (2018). Automating inequality: How high-tech tools profile, police, and punish the poor. St. Martin’s Press.
Floridi, L., & Cowls, J. (2019). A unified framework of five principles for AI in society. Harvard Data Science Review, 1(1). https://doi.org/10.1162/99608f92.8cd550d1
Gilman, M. E. (2021). Rethinking the right to be forgotten. Florida Law Review, 73(2), 457–504. https://scholarship.law.ufl.edu/flr/vol73/iss2/3
Hernández-Sampieri, R., Fernández-Collado, C., & Baptista-Lucio, M. P. (2014). Metodología de la investigación (6.ª ed.). McGraw-Hill.
Jobin, A., Ienca, M., & Vayena, E. (2019). The global landscape of AI ethics guidelines. Nature Machine Intelligence, 1(9), 389–399. https://doi.org/10.1038/s42256-019-0088-2
Lannelongue, G., & Zhao, Y. (2022). Towards greener algorithms: Reducing the environmental footprint of machine learning. Nature Machine Intelligence, 4(1), 12–14. https://doi.org/10.1038/s42256-021-00438-z
Mittelstadt, B. D., Allo, P., Taddeo, M., Wachter, S., & Floridi, L. (2016). The ethics of algorithms: Mapping the debate. Big Data & Society, 3(2). https://doi.org/10.1177/2053951716679679
Naciones Unidas. (2015). Objetivos de Desarrollo Sostenible. https://sdgs.un.org/goals
Organización Internacional del Trabajo. (2020). La inclusión laboral de las personas con discapacidad. https://www.ilo.org/global/topics/disability-and-work/lang--es/index.htm
Raghavan, M., Barocas, S., Kleinberg, J., & Levy, K. (2020). Mitigating bias in algorithmic hiring: Evaluating claims and practices. Proceedings of the 2020 Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 469–481. https://doi.org/10.1145/3351095.3372828
Saldaña, J. (2021). The coding manual for qualitative researchers (4th ed.). SAGE Publications.
UNESCO. (2021). Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137
Upadhyay, A. K., & Khandelwal, K. (2018). Artificial intelligence-based recruitment and its impact on human resources. International Journal of Advance Research and Innovation, 6(3), 123–127. https://ijari.org/assets/papers/vol6issue3/IJARI-DH-18-06-2018-14.pdf
Zuboff, S. (2019). The age of surveillance capitalism: The fight for a human future at the new frontier of power. PublicAffairs.














