La Ley 21.719 regula las decisiones automatizadas que afectan a las personas. En selección de personal, eso significa que no todo se puede delegar a un algoritmo. Puedes usar IA para ordenar currículums o detectar palabras clave, pero si ese sistema decide solo —sin intervención humana— quién pasa a entrevista o quién queda fuera, estás tomando una decisión automatizada que produce efectos significativos en el candidato. Y ahí la ley te obliga a cumplir con garantías específicas.
Este artículo explica qué operaciones de selección puedes automatizar sin problema, cuáles necesitan supervisión humana y qué debes informar al candidato cuando usas algoritmos para evaluar su perfil.
Qué dice la ley sobre decisiones automatizadas
El artículo 8° bis de la Ley 21.719 establece que el titular de datos tiene derecho a oponerse y a no ser objeto de decisiones basadas en el tratamiento automatizado de sus datos personales, incluida la elaboración de perfiles, que produzca efectos jurídicos en él o le afecte significativamente. Esa redacción abarca cualquier decisión que determine si alguien accede a un trabajo, a un crédito, a un servicio o a una oportunidad.
La norma admite tres excepciones: cuando la decisión es necesaria para celebrar o ejecutar un contrato, cuando existe consentimiento previo y expreso del titular, o cuando lo señala la ley con salvaguardas. Pero incluso en esos casos, el responsable debe adoptar medidas para asegurar los derechos del titular: información, transparencia, explicación, intervención humana, expresión del punto de vista y revisión de la decisión.
En selección de personal, la excepción del contrato no aplica antes de la contratación: el candidato aún no es parte de un contrato laboral. El consentimiento expreso puede servir, pero solo si es realmente libre; en un contexto de desigualdad de poder como el de una postulación, ese consentimiento es cuestionable. Entonces, la vía más segura es diseñar el proceso con intervención humana desde el principio.
Qué operaciones de selección se pueden automatizar
No toda automatización es una decisión automatizada en el sentido de la ley. Puedes usar IA para tareas de apoyo sin que eso active las garantías del artículo 8° bis. Algunos ejemplos:
- Ordenar currículums por palabras clave o experiencia declarada, siempre que un reclutador revise la lista antes de descartar candidatos.
- Detectar duplicados, currículums vacíos o postulaciones fuera de plazo.
- Extraer información estructurada de un PDF (nombre, años de experiencia, formación) para facilitar la lectura.
- Sugerir preguntas de entrevista según el perfil del cargo.
En todos estos casos, el algoritmo asiste, pero no decide. La decisión de avanzar o descartar un candidato la toma una persona. Eso es intervención humana real, no una revisión formal de un listado que ya viene filtrado sin posibilidad de cambio.
Cuándo la automatización cruza la línea
Cruza la línea cuando el sistema toma la decisión por sí solo y esa decisión afecta significativamente al candidato. Por ejemplo:
- Un algoritmo descarta automáticamente candidatos que no cumplen un puntaje mínimo en un test de personalidad, sin que un reclutador revise caso por caso.
- Un sistema de video entrevista analiza expresiones faciales, tono de voz o palabras usadas, y genera un ranking que determina quién pasa a la siguiente etapa.
- Un filtro automatizado elimina postulaciones según edad, género inferido del nombre o código postal, aunque esos criterios no estén declarados.
En esos escenarios, la decisión es automatizada y produce efectos significativos. El candidato tiene derecho a saber que se usó un algoritmo, a entender la lógica aplicada, a expresar su punto de vista y a pedir revisión humana.
Qué es la elaboración de perfiles y cuándo se aplica en recursos humanos
La elaboración de perfiles es cualquier forma de tratamiento automatizado de datos personales que evalúa aspectos de una persona, en particular para analizar o predecir su rendimiento laboral, situación económica, comportamiento, intereses o fiabilidad. En selección, eso incluye sistemas que predicen si un candidato será buen empleado, si permanecerá en el cargo o si encajará en la cultura de la empresa.
Estos sistemas suelen entrenarse con datos históricos de contrataciones anteriores. El problema es que si esos datos reflejan sesgos —por ejemplo, si la empresa históricamente contrató más hombres para cargos técnicos—, el algoritmo aprende y replica ese sesgo. La ley no prohíbe el perfilado, pero exige transparencia y garantías cuando ese perfilado afecta significativamente al titular.
Ejemplo concreto
Una empresa de logística con 200 empleados usa un sistema que analiza currículums y asigna un puntaje de «ajuste cultural» basado en las redes sociales públicas del candidato. El sistema descarta automáticamente a quienes tienen un puntaje bajo. Eso es perfilado automatizado que afecta significativamente al candidato: determina si avanza o no en el proceso. La empresa debe informar al candidato que usa ese sistema, explicar qué variables considera, permitir que el candidato exprese su punto de vista y garantizar revisión humana antes del descarte definitivo.
Qué debe informar la empresa al candidato
El artículo 12 de la Ley 21.719 obliga al responsable a informar al titular, antes de recoger sus datos, sobre el tratamiento que se hará. Cuando ese tratamiento incluye decisiones automatizadas o perfilado, el deber de información se refuerza: el responsable debe entregar información significativa sobre la lógica aplicada y las consecuencias previstas.
En selección de personal, eso significa que la empresa debe explicar, en términos comprensibles, qué hace el algoritmo. No basta con decir «usamos inteligencia artificial para evaluar candidatos». Hay que explicar qué variables considera el sistema, qué peso tiene cada una, y qué consecuencias tiene para el candidato. Si el sistema descarta automáticamente a quien no cumple cierto puntaje, eso debe estar informado.
Dónde y cuándo informar
La información debe entregarse antes de recoger los datos o, si los datos ya se tienen, en el primer contacto con el candidato. En la práctica, eso significa incluir la información en el aviso de postulación, en el formulario de postulación o en un correo de confirmación de recepción. No sirve informar después de que el candidato ya fue descartado.
Si el candidato solicita acceso a sus datos o pide una explicación sobre la decisión, la empresa debe responder en el plazo que establece la ley. Revisa cómo responder solicitudes de titulares sin equivocarte.
Qué garantías debe ofrecer la empresa cuando usa decisiones automatizadas
El artículo 8° bis establece que, en todos los casos de decisiones automatizadas, el responsable debe adoptar medidas para asegurar los derechos del titular. Esas medidas incluyen:
- Derecho a la información y transparencia: el candidato debe saber que se usa un algoritmo y qué hace ese algoritmo.
- Derecho a obtener una explicación: el candidato puede pedir que le expliquen por qué fue descartado o qué variables influyeron en la decisión.
- Derecho a la intervención humana: una persona debe revisar la decisión antes de que sea definitiva.
- Derecho a expresar su punto de vista: el candidato puede aportar información que el algoritmo no consideró.
- Derecho a solicitar revisión de la decisión: si el candidato cree que la decisión es incorrecta, puede pedir que se revise.
Estas garantías no son opcionales. La empresa que usa decisiones automatizadas y no las ofrece incurre en una infracción a la ley, con multas que pueden llegar a 20.000 UTM en caso de reincidencia.
Cuándo se necesita una evaluación de impacto
El artículo 14 quinquies de la Ley 21.719 obliga al responsable a realizar una evaluación de impacto en protección de datos personales cuando el tratamiento presenta alto riesgo para los derechos de los titulares. La evaluación se requiere siempre en casos de evaluación sistemática y exhaustiva de aspectos personales basada en tratamiento o decisiones automatizadas, como la elaboración de perfiles, que produzcan efectos jurídicos significativos.
En selección de personal, eso aplica cuando el sistema de IA evalúa de forma sistemática a todos los candidatos y esa evaluación determina quién avanza en el proceso. La evaluación de impacto debe realizarse antes de iniciar el tratamiento, no después de que el sistema ya esté en uso.
La evaluación de impacto describe el tratamiento, identifica los riesgos para los titulares, evalúa la necesidad y proporcionalidad del tratamiento, y propone medidas para mitigar los riesgos. Si la empresa no sabe cómo hacerla, puede contratar una auditoría de IA que revise el sistema y documente los riesgos.
Qué pasa si el candidato se opone al uso de IA
El titular tiene derecho a oponerse al tratamiento automatizado de sus datos personales. Si un candidato se opone, la empresa tiene dos opciones: descartar al candidato o evaluarlo sin usar el sistema automatizado. No puede obligarlo a aceptar el uso de IA como condición para postular.
Ese derecho de oposición no es absoluto: la empresa puede rechazar la oposición si demuestra que el tratamiento es necesario para un interés legítimo que prevalece sobre los derechos del titular. Pero en selección de personal, ese argumento es difícil de sostener: siempre es posible evaluar a un candidato sin usar IA.
Cómo manejar la oposición en la práctica
Si un candidato se opone al uso de IA, la empresa debe registrar esa oposición, evaluar al candidato por la vía tradicional y documentar la decisión. No puede descartarlo automáticamente por haberse opuesto: eso sería una represalia por ejercer un derecho, y la ley lo prohíbe.
Errores frecuentes que cometen las empresas al usar IA en selección
Tres errores se repiten en casi todas las empresas que empiezan a usar IA en recursos humanos:
- Creer que basta con informar que «se usa inteligencia artificial» sin explicar qué hace el sistema. La ley exige información significativa sobre la lógica aplicada, no una frase genérica.
- Confiar en que el proveedor del sistema cumple con la ley por ellos. El responsable del tratamiento es la empresa, no el proveedor. Si el sistema discrimina o vulnera derechos, la multa la recibe la empresa.
- No documentar las decisiones. Si un candidato reclama, la empresa debe poder demostrar que hubo intervención humana, que se consideró el punto de vista del candidato y que la decisión fue revisada. Sin documentación, esa defensa es imposible.
Otro error común es usar sistemas de video entrevista con análisis de emociones o microexpresiones. Esos sistemas son especialmente riesgosos: la evidencia científica sobre su precisión es débil, y el margen de error es alto. Si el sistema descarta a un candidato por interpretar mal una expresión facial, la empresa está tomando una decisión basada en datos inexactos. Eso puede configurar una infracción grave.
Qué hacer si ya estás usando IA en selección
Si tu empresa ya usa un sistema de IA para filtrar candidatos, revisa estos puntos:
- ¿El sistema toma decisiones solo o asiste a un reclutador? Si decide solo, necesitas intervención humana real antes del descarte definitivo.
- ¿Informas al candidato que usas IA? ¿Explicas qué hace el sistema? Si no, actualiza el aviso de postulación y el formulario.
- ¿Tienes un procedimiento para que el candidato pida explicación o revisión de la decisión? Si no, diseña uno y comunícalo.
- ¿Hiciste una evaluación de impacto? Si el sistema evalúa de forma sistemática a todos los candidatos y esa evaluación determina quién avanza, necesitas una.
- ¿El proveedor del sistema te entrega información sobre cómo funciona el algoritmo? Si no, estás usando una caja negra. Eso es un riesgo.
Si la respuesta a cualquiera de estas preguntas es «no», estás expuesto. La Agencia de Protección de Datos Personales puede fiscalizar de oficio o por denuncia de un candidato. Las multas por infracciones graves van hasta 10.000 UTM, y si hay reincidencia, hasta 2% de los ingresos anuales.
Preguntas frecuentes
¿Puedo usar IA para analizar las redes sociales de un candidato?
Sí, si las redes son públicas y el análisis es proporcional al cargo. Pero si usas ese análisis para tomar una decisión automatizada que descarta al candidato, debes informarlo y ofrecer las garantías del artículo 8° bis. Además, ten cuidado con los sesgos: un algoritmo entrenado con datos históricos puede discriminar sin que te des cuenta.
¿Qué pasa si un candidato pide explicación sobre la decisión y yo no sé cómo funciona el algoritmo?
Ese es un problema grave. Como responsable del tratamiento, debes poder explicar la lógica aplicada. Si el proveedor no te entrega esa información, estás usando un sistema que no puedes controlar. La ley no acepta «no sé» como respuesta. Exige al proveedor que te explique cómo funciona el sistema o cambia de proveedor.
¿Debo pedir consentimiento al candidato para usar IA en su evaluación?
Depende de la base de licitud que uses. Si tratas los datos con base en el consentimiento, sí, debes pedirlo de forma específica para el uso de IA. Si tratas los datos con base en un interés legítimo, no necesitas consentimiento, pero debes informar y ofrecer las garantías del artículo 8° bis. En selección de personal, el consentimiento es problemático porque el candidato está en una posición de desigualdad: puede sentir que si no acepta, no será considerado.
¿Puedo usar IA para predecir si un candidato renunciará pronto?
Técnicamente sí, pero es un tratamiento de alto riesgo. Estás elaborando un perfil predictivo que afecta significativamente al candidato: si el sistema predice que renunciará, probablemente lo descartes. Eso requiere evaluación de impacto, información clara al candidato, intervención humana y garantías de revisión. Además, ten cuidado con los datos que usas: si el sistema considera variables como género, edad o situación familiar, puede estar discriminando de forma indirecta.
Si usas IA en selección de personal o estás evaluando hacerlo, la Ley 21.719 te obliga a diseñar el proceso con garantías desde el principio. No se trata de prohibir la automatización, sino de usarla de forma transparente y con supervisión humana. MenteGlobal ofrece auditoría de IA para revisar cómo usa tu empresa estos sistemas y qué ajustes necesitas hacer antes de que la ley entre en vigencia. Conversemos.