Transparencia

Cómo se usa la inteligencia artificial

Qué decide la máquina, qué decide una persona y por qué este sistema no puntúa a nadie. La página que más importa de todo el sitio.

Versión 1.0 · pendiente de revisión jurídica antes de publicar

Qué hace el sistema

Lee el historial de conversaciones que autorizaste y responde a una pregunta concreta: ¿cómo trabaja esta persona cuando trabaja con una inteligencia artificial? Devuelve evidencia, no veredictos.

El análisis ocurre en tres pasadas:

• Clasificar: separar lo profesional de lo personal y lo de aprendizaje. Los mensajes personales se filtran aquí.
• Limpiar: una segunda pasada de privacidad elimina salud, familia, política y cualquier dato sensible que haya sobrevivido.
• Observar: buscar en lo que queda las conductas que definen cada competencia, con la cita que lo sostiene.

Después, cada competencia se sintetiza a partir de todas las conversaciones, no de una sola. Un caso aislado no basta para afirmar nada.

Qué NO hace

• No puntúa. No hay una nota de 0 a 100, ni un ranking, ni un porcentaje de idoneidad. Nada que ordene personas por un número.
• No decide. El sistema no dice «contratar» ni «descartar». Ni siquiera dice «encaja para este puesto» en el informe del aspirante.
• No evalúa personas. No mide honradez, valores, personalidad ni salud mental. No es lo que se le pide y no es lo que puede hacer.
• No sustituye la entrevista. No ve cómo trabajas con personas, ni bajo presión, ni en un equipo.

Cómo se representa el nivel

Cada competencia tiene un nivel ordinal, no numérico:

• No se observó: el historial no contiene evidencia.
• Incipiente: aparece de forma aislada.
• Consolidado: aparece de forma repetida y consistente.
• Referente: aparece en la mayoría del material y con criterio propio.

Son etiquetas, no cantidades. «Incipiente» no significa 25 sobre 100: significa que se vio poco. Y el nivel tiene un techo: no puede subir más allá de lo que la evidencia sostiene, aunque el modelo quiera.

El acuerdo entre lecturas

Cada competencia se lee tres veces de forma independiente. Si las tres coinciden, el informe dice 3/3. Si no coinciden, se muestra la discrepancia en vez de esconderla.

Es una forma de no presentar una interpretación como si fuera un hecho.

Sesgos conocidos

Un sistema así hereda los sesgos de su material. Los que sabemos:

• Sesgo de uso: quien usa poco la inteligencia artificial tendrá menos evidencia y parecerá tener menos competencias. No es peor desempeño, es menos material. El informe lo dice en cada lectura.
• Sesgo de idioma y de dominio: funciona mejor con historiales en español sobre trabajo de oficina, tecnología y comercio. Con oficios manuales o historiales muy cortos, el resultado es más débil.
• Sesgo de estilo: penaliza a quien escribe poco, aunque trabaje bien.

Por eso la herramienta está diseñada para complementar una entrevista, nunca para sustituirla.

Supervisión humana

El RGPD (art. 22) prohíbe las decisiones basadas únicamente en un tratamiento automatizado que afecten significativamente a una persona. Este sistema está construido para que eso no ocurra.

Qué modelo se usa

DeepSeek, a través de su API. Los fragmentos que se le envían ya han pasado los filtros de privacidad y no llevan tu nombre ni tu correo. El proveedor no recibe tu identidad y no puede vincular el análisis a tu persona.