Este artículo realiza una investigación multidisciplinaria en esta área, donde la equidad algorítmica cobra especial importancia debido a problemas de alto riesgo y desigualdad estructural, en el contexto de la introducción de tecnologías de reclutamiento algorítmico en todo el proceso de selección. Si bien estudios previos han tendido a adoptar perspectivas optimistas o pesimistas, como la sustitución de decisiones sesgadas por reclutadores o la automatización de la discriminación, este artículo busca responder a la pregunta de cómo y qué tipos de reclutamiento algorítmico pueden ser más beneficiosos y menos sesgados para la sociedad que las alternativas de baja tecnología. Su objetivo es proporcionar un enfoque equilibrado e integrado de los sistemas, el sesgo, la medición, las estrategias de mitigación, los conjuntos de datos y los aspectos legales del reclutamiento algorítmico y la equidad, para beneficiar tanto a profesionales como a investigadores, y para respaldar una comprensión y gobernanza contextualizadas de la tecnología, proporcionando recomendaciones para futuras investigaciones y garantizando beneficios compartidos para todas las partes interesadas.
