Prueba de impacto adverso

Adverse impact testing

También: Adverse impact testing

Análisis cuantitativo de diferencias de selección entre grupos.

Definición técnica

Prueba de impacto adverso se define como análisis cuantitativo de diferencias de selección entre grupos. Debe aplicarse con finalidad laboral legítima, datos pertinentes, evaluación de equidad, transparencia y revisión humana significativa.

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Explicación empresarial

Permite utilizar prueba de impacto adverso con responsables, métricas, salvaguardas de derechos y evidencia de funcionamiento.

Para qué sirve

Comprender, diseñar, utilizar o evaluar prueba de impacto adverso dentro de ia aplicada a recursos humanos.

Cómo funciona

Ejemplos

Ejemplo práctico

Un equipo de RR. HH. prueba prueba de impacto adverso con casos representativos y compara resultados por grupos antes de usarlo en decisiones.

Ejemplo empresarial

Una empresa documenta finalidad, datos, criterios de selección, revisión humana y canal de reclamación para prueba de impacto adverso.

Confusiones frecuentes

No equivale a una decisión objetiva por el hecho de estar automatizada ni elimina obligaciones laborales y de protección de datos.

Limitaciones

Depende de representatividad de datos, definición del puesto, contexto laboral y calidad de la supervisión.

Riesgos

Puede reproducir discriminación, invadir privacidad, excluir personas o consolidar decisiones poco explicables.

Idea principal

Análisis cuantitativo de diferencias de selección entre grupos.

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Cómo funciona
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Confusiones frecuentes
Limitaciones
Riesgos
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Clasificación

Nivel: Intermedio
Categorías: IA aplicada a recursos humanos
Recorridos: Diccionario técnico para profesionales Diccionario empresarial para directivos Índice alfabético completo de términos

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Términos relacionados

IA para recursos humanos

Fuentes

AI tools used in recruitment — Audit outcomes report
Information Commissioner’s Office · Autor: ICO · Organismo público
Riesgos y prácticas de protección de datos en herramientas de reclutamiento.
Fuente comprobada el 26 de julio de 2026
Artificial Intelligence Risk Management Framework
NIST · Autor: NIST · Organismo público
Gestión de riesgos, medición y gobernanza de sistemas de IA.
Fuente comprobada el 26 de julio de 2026
Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative
U.S. Equal Employment Opportunity Commission · Autor: EEOC · Organismo público
Orientación oficial sobre discriminación y decisiones laborales automatizadas.
Fuente comprobada el 26 de julio de 2026
Regulation (EU) 2024/1689 — Artificial Intelligence Act