En 2001, Marianne Bertrand de la Universidad de Chicago y Sendhil Mullainathan del MIT diseñaron un experimento de una sencillez engañosa: enviarían CVs idénticos a empleos reales anunciados en periódicos de Boston y Chicago, y esperarían a ver quién recibía una llamada. La única variable que cambiarían sería el nombre del candidato. Enviaron 4.870 currículums.
El experimento: 4.870 CVs y un único cambio
Los investigadores construyeron currículums ficticios de alta y baja calidad (con distintos niveles de experiencia, logros y formación) y los asignaron a nombres de pila con asociaciones étnicas claras. Los nombres "anglosajones" incluían Emily, Anne, Greg y Brad. Los "afroamericanos" incluían Lakisha, Tamika, Jamal y Tyrone. El mismo CV podía firmarse con cualquiera de ellos.
Los resultados fueron robustos. Un CV con nombre anglosajón necesitaba de media diez solicitudes para recibir una llamada de respuesta. El mismo CV firmado con un nombre afroamericano necesitaba quince, un 50% más de solicitudes para el mismo resultado. El gap era consistente en los dos niveles de calidad del CV, en los dos sectores analizados y en las dos ciudades. Mejorar la calidad del CV ayudaba más a los candidatos con nombres anglosajones: la brecha era más pronunciada en los CVs de alta calidad, no en los de baja.
El mecanismo: el sesgo implícito y sus consecuencias reales
Los reclutadores que aplicaban el sesgo no podían detectarlo en sí mismos porque no tenía expresión consciente. Un nombre activa en décimas de segundo una red de asociaciones automáticas (estatus socioeconómico percibido, nivel educativo esperado, compatibilidad cultural anticipada) que inclina la evaluación antes de que el reclutador lea la primera línea del currículum. No es un proceso deliberado. No requiere prejuicio consciente. El sesgo opera en la capa de procesamiento automático que actúa antes de que el pensamiento racional tenga oportunidad de intervenir.
El hallazgo más perturbador del estudio es este: los empleadores con declaraciones explícitas de no discriminación en su anuncio mostraban el mismo gap que los que no las incluían. La declaración de intención no modificaba el comportamiento. El sesgo implícito no es hipocresía: es un mecanismo cognitivo que opera por debajo de la conciencia y cuya corrección requiere intervenciones estructurales, no solo voluntad individual.
«El nombre en la parte superior del currículum es información que el cerebro procesa antes que cualquier otra, y el sesgo que activa opera antes de que ningún criterio racional entre en juego.»
Marianne Bertrand & Sendhil Mullainathan
Los procesos de selección que minimizan el contacto con información irrelevante para el puesto (evaluaciones ciegas al nombre, al género y al origen antes de la primera entrevista) reducen el impacto del sesgo implícito de forma demostrada. Si participas en procesos de selección, proponer estas medidas no es solo ética: es ciencia aplicada al diseño de sistemas más precisos en la identificación del talento real.
Si quieres profundizar en esto
Banaji y Greenwald, creadores del test de asociación implícita, explican cómo un sesgo del que ni siquiera eres consciente puede decidir si tu CV recibe una llamada, sin que nadie tenga intención de discriminar.
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Preguntas frecuentes
¿Discriminan las empresas a candidatos por el nombre en el CV?
Sí. El audit study de Bertrand y Mullainathan (2004): CVs idénticos con nombres anglosajones recibían un 50% más de llamadas para entrevista.
¿Qué es el sesgo implícito o inconsciente en la selección de personal?
Sesgos automáticos que operan fuera de la conciencia. Los selectores que discriminaban no lo hacían deliberadamente: era un sesgo implícito activado por el nombre.
¿Cómo reducir el sesgo por nombre en los procesos de selección?
El CV ciego (anonimizar nombre, género y etnia) reduce significativamente la discriminación. Francia y Suecia lo han implementado con resultados positivos.
¿Afecta también el género del nombre en el CV?
Sí. CVs idénticos con nombre femenino reciben menos llamadas y ofertas salariales más bajas en sectores STEM.