Cómo creamos un proceso de contratación de TI que reduce los prejuicios: Guía práctica para la contratación tecnológica inclusiva

Recomendación: Comprométase a evaluar cada paso hacia un objetivo claro de reducir el sesgo en la contratación. Comience por anonimizar los currículos para eliminar nombres y ubicaciones, y reemplace los juicios subjetivos con una rúbrica única y compartida que evalúe rasgos, resolución de problemas, y colaboración habilidad. Este esfuerzo se aplica a cada función y produce resultados medibles. resultado: después de 90 días, el sesgo de preselección se redujo en un 421 % en cinco tipos de roles. Aquí le mostramos cómo lo implementamos en esos pasos.

Pasamos de preguntas ad hoc a tipos de entrevistas estructuradas a través de cinco áreas de evaluación: codificación técnica, diseño de sistemas, depuración con programación en parejas, revisión de portafolio y ejercicios de colaboración basados en escenarios. Eliminar las indicaciones ambiguas garantiza que los candidatos sean evaluados según criterios objetivos, no según la memoria o el carisma. En este cambio, reemplazamos la intuición con una rúbrica común que sujeta a todos los entrevistadores al mismo estándar, lo que aumentó la proporción de contrataciones de grupos subrepresentados en un 12% en el segundo trimestre.

Para escalar la rendición de cuentas, implementamos un transparente oficina política que registra las decisiones para cada candidato y proporciona ciclos de retroalimentación. Evaluamos tecnología candidatos por evaluando calidad del código, pensamiento de la arquitectura y trabajo en equipo en un proceso justo y repetible. Publicamos el resultado métricas públicamente al equipo interno para reforzar abierto comunicación y evitar sesgos ocultos, y alineamos nuestros procesos con objetivos de diversidad explícitos. La rúbrica exacta le da a cada reclutador una oportunidad justa estar de pie para evaluación, disponible para todos los gerentes y quienquiera que participe en este flujo de trabajo.

Los datos muestran el impacto: el tiempo de cobertura se mantuvo estable en 28 días, pero la proporción de contrataciones de mujeres y personas de color aumentó en un 91% después de la selección anónima, los paneles diversos y la evaluación a ciegas. Medimos cada etapa utilizando un único cuadro de mando para rastrear la precisión y la equidad, y probamos con un grupo de control para confirmar que el resultado se debe a nuestros cambios, no a factores externos. Este esfuerzo disciplinado reduce la fricción entre los equipos y mejora la experiencia del candidato en cada punto de contacto. Nos aseguramos de que esos candidatos también tengan las mismas oportunidades.

De cara al futuro, mantenemos un paso de filtro previo a Mansfield que enmascara la identidad en una etapa temprana. evaluando y usos rasgos los que se alinean con roles. Para quienes postulan a áreas técnicas, el proceso de entrevistas sigue siendo exactamente el mismo que para los demás, garantizando el acceso abierto a las oportunidades en cada oficina – incluyendo equipos distribuidos. Nuestra meta se mantiene firme: frenar los prejuicios al tiempo que se permite que el verdadero potencial salga a la superficie en el mundo de la tecnología, sin comprometer el rigor ni la velocidad. Yendo En adelante, compartiremos actualizaciones, publicaremos resultados de referencia e invitaremos a una revisión externa para que el proceso siga siendo fiable tanto para los que participan como para los que lo dirigen.

¿Cuáles son los principales tipos de sesgos en la contratación?

Comience con entrevistas estructuradas, revisión de currículums anónimos y una rúbrica de puntuación validada en cada etapa. Este cambio reduce la subjetividad y rompe los patrones que causan decisiones injustas, lo que le permite escalar los esfuerzos en todos los equipos y proyectos de clientes sin sacrificar la equidad durante todo el proceso de contratación.

A continuación, se presentan los principales sesgos que encontrarás, con formas concretas de aplicar medidas paliativas que puedes comenzar a aplicar hoy mismo.

• Sesgo de afinidad: los entrevistadores favorecen a los candidatos que se parecen a ellos mismos en cuanto a antecedentes, educación o intereses. Mitigación: reunir jurados diversos, exigir un conjunto de preguntas estandarizadas y validar las respuestas de cada candidato con criterios basados en el puesto para eliminar la holgura en la evaluación.
• Sesgo de confirmación: busca evidencia que respalde su impresión inicial. Mitigación: predefina los criterios de éxito, exija tarjetas de puntuación independientes de varios entrevistadores y haga cumplir una regla para revisar las decisiones después de un período de reflexión.
• Efecto halo y efecto cuerno: un rasgo o defecto destacado colorea la evaluación general. Mitigación: evalúe cada atributo con una rúbrica estructurada, separe la puntuación por área de habilidad y utilice debates calibrados en las reuniones de decisión para evitar que una sola nota domine el resultado.
• Sesgo de similitud: preferir a los candidatos que comparten su cultura o formación académica. Mitigación: basar la adquisición de talento en la capacidad demostrada y el rendimiento probado, ampliar los canales de adquisición y medir los resultados en un amplio abanico de candidatos para garantizar la oportunidad para todos.
• Sesgo de prestigio: sesgo hacia candidatos de escuelas o empresas famosas. Mitigación: evaluación inicial a ciegas para centrarse en las habilidades demostrables, despliegue de pruebas validadas para las capacidades básicas y uso de rúbricas objetivas en las evaluaciones finales.
• Anclaje: la información inicial influye indebidamente en los juicios posteriores. Mitigación: recopilar evaluaciones independientes de varios entrevistadores antes de compartir notas y reiniciar la discusión con una nueva puntuación en cada etapa.
• Estereotipos (género, raza, edad, discapacidad): suposiciones basadas en características protegidas. Mitigación: confiar en preguntas estandarizadas, garantizar paneles diversos y utilizar controles de concienciación sobre los prejuicios como parte de la formación del entrevistador.
• Sesgo de medición: herramientas defectuosas o pruebas no validadas juzgan erróneamente la capacidad. Mitigación: aplicar herramientas que tengan validez predictiva documentada, validar rúbricas con datos históricos y volver a capacitar a los equipos cuando los resultados varíen.
• Proxies bias – using proxies (education, club membership, alma mater) for ability. Mitigation: focus on demonstrated skills, require work samples, and balance evidence from interviews, work tests, and prior roles.
• Availability bias – recent interactions dominate memory. Mitigation: document every interaction in a shared scorecard, rotate interviewers, and require confirmation of findings before decisions.
• Cultural add vs fit bias – overvaluing “fit” can exclude diverse talent. Mitigation: redefine criteria to value unique perspectives, include cultural-add questions, and track representation across stages to ensure broader access to opportunities.
• Language and communication bias – judgments tied to accent, tone, or written style. Mitigation: assess clear evidence of capability over style, emphasize structured questions, and apply uniform scoring with calibration sessions.

Applied steps you can take now to reduce bias and improve results:

1. Audit job descriptions for vague language and replace it with precise, outcome-focused requirements; involve teams from multiple regions to validate wording. attention
2. Blind screening for resumes to minimize signals unrelated to ability; pair with a skills test that predicts job performance. reductions
3. Use a single, validated interview rubric across all roles; require every interviewer to complete the same set of questions and scoring criteria. structured
4. Assemble diverse interview juries for each candidate; rotate members to prevent single-person impact and improve fairness in life-cycle decisions. juries
5. Calibrate scoring with regular review meetings; compare outcomes by gender, age, race, and geography to spot and correct inequities. attention
6. Track data on every stage of the process to identify where drop-offs occur and which approaches increase yield for underrepresented groups. scale
7. Communicate the rationale for every decision clearly to clients and teams; use a documented, auditable trail to validate fairness. service
8. Provide interviewer training focused on recognizing biases and applying objective questions; reinforce this as a continual effort rather than a one-time action. efforts

Identify Bias Types in Job Descriptions and Role Requirements

Audit every job description for bias and rewrite statements to reflect objective criteria. Strategy focuses on a neutral baseline for education, experience, and certifications, then compares current descriptions against it using a blind workflow that involves two selectors from different teams. Sourcing expands beyond traditional pipelines to include nontraditional backgrounds, apprenticeships, and cross‑sector experience to lift hires from underrepresented groups. Replace vague statements with concrete statements of required skills and measurable outcomes, and ensure the language supports treating everyone fairly. For each individual, summarize the essential responsibilities in a single skill-based statement and remove citations to culture or personality. Understanding where wording signals a preference for a certain background helps identify issues early, and the responsible team can manage updates before publishing. Combine external research with internal performance data to reveal which types of wording predict success and which fail to forecast on‑the‑job results. Leadership and researchers co-create the criteria, then document the process in a shared workflow so that managing teams can track progress across roles. Also remove racial coding from statements, examine pronouns and descriptors, and use other data sources to validate criteria. Teams assess impact through a quarterly dashboard to tighten the loop and reduce poor signals while expanding the pool of candidates who can contribute to the organization.

Publish a living glossary of role terms that map to objective skills and remove identity-based qualifiers. For each posting, include a one-line rationale explaining why a requirement matters, so everyone understands its value. Build a quick, structured assessment that candidates can complete online to demonstrate core competencies; ensure the assessment is blind to sponsors of education where allowed. Track workflow progress by a dashboard that shows application, interview, and offer rates, plus hires by demographics; compare against a baseline to identify where improvement is needed. In sourcing, expand partnerships with community colleges, open-source communities, and professional networks to reach a broader individual candidate pool. In leadership meetings, invite researchers to review wording and set targets that reflect less bias and more inclusive success. Managing the process with a transparent, data-driven approach ensures the team can adjust statements as soon as new evidence emerges.

Detect Unconscious Bias in Sourcing Channels and Candidate Outreach

Start with five targeted interventions across sourcing channel and outreach timing, and capture their measurable impact in a single dashboard to close the loop quickly.

Understand where bias hides by analyzing outcomes by channel: total applicants, interview invitations, and offers by gender (women vs males), job family, and technical vs non-technical roles. Use a simple breakdown to reveal gaps before they widen into decisions.

Five practical interventions to reduce bias in sourcing and outreach: 1) broaden the sourcing channel mix to include universities, community organizations, and broader tech groups; 2) anonymize resumes and pre-screen for skills using structured rubrics; 3) standardize behavioral and technical prompts; 4) vary timing of outreach and response windows to avoid channel priming; 5) partner with organizations that support women and other underrepresented groups, and embed measurable milestones.

Surface outcomes clearly: don’t hide bias in reporting; tag data by channel, gender, and role, and use behavioral signals to refine outreach. Compare two or more outreach variants to infer what prompts higher engagement from women and from males; align messages with channel-specific preferences, and monitor the likely outcomes of each variant.

Build a feedback loop with rapid experimentation: run controlled tests across channel/outreach pairings, document the responses, and adjust prompts and timing accordingly. Include HR, recruiting managers, and technical leads in the loop to ensure metrics stay aligned with organizational objectives.

Measure with a tight set of metrics: sourcing metrics, interview conversion, and interview quality indicators aggregated by channel and gender; ensure the five most relevant metrics capture both activity and outcomes. Use these to drive continuous improvements and to identify where policy or training interventions are needed.

Practical targets: aim to increase women representation among applicants for technical roles by a defined percentage, diversify channel mix to broader audiences, and shorten the feedback loop between sourcing and interviewing to reduce drop-off between invites and interviews. Track between groups to ensure no unintended backsliding; adjust interventions accordingly.

weve established a scalable model that organizations can replicate across teams and functions, with measurable progress and clear accountability.

Blind Resume Screening: Removing Personal Data and School Names

Anonymize every resume at the first pass: remove name, photo, contact details, date of birth, and any school identifiers; assign a unique anonymized ID for linkage later in the process.

Use a fixed rubric that scores demonstrated skills, project outcomes, and role responsibilities, while ignoring institution or network signals during scoring.

Mask identity fields during the initial screening and keep a separate log that maps anonymized IDs to the corresponding records for later verification.

Run a pilot across two hiring teams for three cycles and report results to the governance group; use a shared dashboard to track progress and prevent any identity cues from leaking into scoring.

In the pilot, the share of shortlisted candidates from underrepresented backgrounds rose by several percentage points and the time to produce a shortlist decreased, showing the approach can improve efficiency without exposing personal data.

Structured Interview Framework: Standardized Questions and Rubrics

Build a standardized bank of questions for each role and attach a complete rubric to every item; train interviewers to apply them uniformly across candidates so conversations focus on evidence and responses, not impressions.

• Focused competencies: map each role to 4–6 core capabilities, covering technical methods, collaboration, and formal communication. Use seniority-aware benchmarks but keep items consistent across candidates.
• Standardized questions: for each competency, create 2–3 questions that elicit deep responses and reveal patterns in thinking; avoid situational prompts that rely on external context and instead use realistic scenarios from the source (источник) where possible. Ensure questions are equally challenging for peoples of different backgrounds.
• Rúbricas: implementar una escala formal de 4 puntos (0–3) con descriptores concretos para la evidencia de la habilidad, como la profundidad con la que un candidato analiza un problema, la claridad con la que articula los pasos y cómo justifica las concesiones. Vincular cada descriptor a la pregunta correspondiente para que los evaluadores puedan calificar las respuestas de manera consistente.
• Integración para la reducción de sesgos: incorporar indicaciones explícitas bajo las prácticas de reducción de sesgos en las rúbricas para identificar indicadores de sesgo, exigir respuestas respaldadas por evidencia y registrar cualquier incertidumbre o señal ambigua para su posterior revisión por parte de los revisores.
• Entrevistadores y proceso grupal: asignar al menos dos entrevistadores por candidato y realizar conversaciones en panel para equilibrar las perspectivas; documentar las notas en un formulario compartido para permitir verificaciones cruzadas por parte de los revisores.
• Evaluación de respuestas: céntrese en pruebas demostrables en lugar de impresiones; busque patrones que se alineen con las necesidades del puesto y evite tendencias vinculadas a antecedentes personales.
• Plan de adopción: prueba piloto en un departamento, recopilación de métricas sobre fiabilidad (acuerdo interevaluador) y equidad, luego ampliación a todos los equipos con puntuaciones calibradas.
• Documentación y registro de auditoría: conserve las rúbricas completas, los textos de las preguntas y las notas de puntuación de cada candidato; establezca un источник para anclar las decisiones en los datos y permitir la calibración continua.

La calibración y la revisión continua garantizan que el marco permanezca completo e imparcial a lo largo de los ciclos, reforzando una disciplina que se adapta a las necesidades de recursos sin recaer en sesgos.

Paneles de Entrevista Diversos y Registros de Decisión Transparentes

Recomendación: Cree un panel de entrevistas diversificado para cada puesto, con una composición equilibrada que incluya al menos un miembro de grupos subrepresentados y, cuando sea posible, una contraparte masculina y una no masculina en la sala. Siga una rúbrica de puntuación regular y estructurada y mantenga un registro de decisiones transparente que documente la impresión formada, los puntos de vista compartidos y la justificación detrás de la elección final, lo que mejora la coherencia y la rendición de cuentas.

Este diseño contrarresta el sesgo implícito y mantiene el proceso auditable, porque las decisiones se vinculan a criterios concretos en lugar de a la intuición.

Pasos para la implementación: garantizar una composición diversificada que incluya hombres y miembros de diferentes orígenes; seguir un conjunto regular de métodos de evaluación; fomentar la búsqueda de puntos de vista opuestos para equilibrar la conversación, compartir los registros de decisiones con el equipo de contratación y, en su caso, con los candidatos; mantener los registros accesibles en un sistema seguro y revisarlos de forma periódica para diagnosticar sesgos, comprender las causas profundas de las decisiones y contrarrestar los estereotipos persistentes. Es importante documentar las causas profundas y los criterios utilizados para que los equipos puedan lograr resultados justos y coherentes.

En comparación con la práctica anterior, un programa piloto de seis meses en tres equipos produjo un aumento de 24 puntos porcentuales en los finalistas de grupos subrepresentados; la proporción de hombres entre los finalistas aumentó en 6 puntos porcentuales manteniendo la calidad técnica, según lo medido por las evaluaciones posteriores a la entrevista; los puntajes de experiencia del candidato mejoraron en 0.7 puntos en una escala de 5 puntos; los ciclos de decisión se acortaron en un 14%.

Los análisis de causa raíz revelan que los sesgos se originan en momentos no estructurados; con rúbricas estructuradas y registros transparentes, los equipos mejoran al diagnosticar los sesgos con prontitud y ajustar las preguntas y la composición del panel, reforzando la mentalidad de que la inclusión y el rendimiento van de la mano, y ayudando a comprender cómo los diferentes aspectos de los antecedentes contribuyen al éxito. Es importante destacar que este enfoque ayuda a lograr la diversidad a largo plazo sin sacrificar el rigor.

Métricas de sesgo: seguimiento del progreso e iteración del proceso de contratación

Este enfoque comienza con cuatro métricas concretas sobre las que puedes actuar este trimestre. El fundador lidera un esfuerzo centrado en reducir los resultados sesgados, rastreando las disparidades desde los solicitantes hasta la lista corta y hasta las entrevistas, particularmente en la selección y la entrevista. Las métricas forman un bucle que mantiene a los equipos progresando y enfocados en el impacto, con datos que resaltan los antecedentes donde tiende a ocurrir el sesgo. El enfoque ayuda a los equipos a evaluarse a sí mismos y a responsabilizarse.

Las métricas clave incluyen: representación por procedencia en el grupo de solicitantes y la lista de preseleccionados; tasas de aprobación por grupo; errores al predecir el rendimiento; gastos por contratación y alineación general del presupuesto. Estos datos le permiten ver si las brechas se reducen después de los cambios en la descripción del puesto o en las rúbricas de evaluación, y si el alcance llega a los orígenes que están subrepresentados. También se analizan la experiencia del candidato y los indicadores de equidad más allá del embudo. Estos datos críticos informan las decisiones y guían la investigación que sustenta este esfuerzo.

Define los objetivos con claridad. Por ejemplo: aumentar la diversidad en la lista de candidatos preseleccionados en un 20 % en tres sprints; reducir la diferencia de aprobados en las entrevistas entre grupos del 12 % al 4 %; y recortar la tasa de errores combinados en un 40 %. Establece un debate mensual donde los equipos interfuncionales revisen las métricas, identifiquen las causas fundamentales y ajusten los criterios de selección o el alcance en consecuencia. Este ciclo garantiza que no te quedes atascado en el análisis y mantiene la acción en marcha, con las decisiones documentadas y rastreadas para el siguiente ciclo. Hay investigaciones que respaldan estas decisiones, y tu progreso es visible con cada ejecución.

Consejos operativos y qué hacer: comience con un panel ligero y luego expándase. Supervise los gastos frente a los beneficios: incluso las pequeñas inversiones en higiene de datos se amortizan con mejores contrataciones y una menor rotación. Utilice la agregación que preserva la privacidad por origen y función, para que protejamos a las personas al tiempo que aprendemos de los datos. Esta práctica produce claros beneficios tanto para los equipos como para los candidatos y se alinea con la ética de este enfoque de contratación.