“¿Recomendación o favoritismo?” — referencias, redes y acceso desigual
El equipo habla de una vacante. Karim cuenta a Anna y Jonas que conoce a una persona con la que trabajó antes.
— Conozco a alguien excelente. Trabajé con ella tres años y pondría la mano en el fuego.
— ¿Entonces quien tiene los contactos adecuados entra por una puerta lateral? — pregunta Jonas.
Karim ve información adicional sobre una candidata. Jonas ve una ventaja que una persona igual de buena, pero sin los contactos adecuados, no puede conseguir.
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Karim confía en la recomendación porque la considera información adicional. Quien recomienda pone también en juego su propia reputación, por lo que su criterio puede aportar una señal que no aparece en un currículum. Jonas mira la otra consecuencia del mismo mecanismo: una candidata sin contactos no puede generar esa señal adicional aunque sea igual de capaz. Por tanto, una recomendación puede reducir la incertidumbre para la empresa y, al mismo tiempo, aumentar la ventaja de quienes ya tienen acceso a la red adecuada. No es simplemente una elección entre «enchufes» y «sentido común». Las dos funciones de las redes son reales.
Qué dice la investigación
La investigación sobre mercados laborales muestra que las recomendaciones pueden proporcionar a las empresas información que los procesos formales de selección no captan y, en ciertas condiciones, mejorar el ajuste y los resultados posteriores del empleado (Di Stasio & Gërxhani, 2015; Burks et al., 2020). Al mismo tiempo, las redes sociales suelen parecerse a quienes las integran: tendemos a conocer a personas con orígenes, género o entornos sociales similares, un patrón conocido como homofilia. Los estudios muestran que los sistemas de recomendación pueden reproducir desigualdad y segregación incluso sin intención explícita de discriminar (Tassier & Menczer, 2008; Takács, Bravo & Squazzoni, 2018; Buhai & van der Leij, 2023; Hensvik et al., 2025). Una recomendación puede ser una señal útil sin ser un canal de acceso neutral.
Cómo abordarlo
Trata la recomendación como una fuente de información, no como un pase directo al resultado. Las personas recomendadas deberían pasar por los mismos criterios esenciales que el resto. La organización tampoco debería depender solo de las redes de sus empleados actuales, porque con el tiempo eso puede hacer que la plantilla se reproduzca a sí misma. Mantén separadas dos preguntas: «¿Es buena esta persona?» y «¿Tienen candidatos igual de buenos una oportunidad comparable de entrar en el proceso?». Regla general: aprovecha la información contenida en las relaciones, pero no dejes que la relación sustituya la evaluación de la competencia ni se convierta en la única vía de acceso.
Cómo pueden ayudar Empatyzer y Em
Empatyzer puede ayudar al equipo a separar dos cuestiones que se confunden con facilidad: el valor de una recomendación y el derecho a tomar la decisión. Karim puede ver una referencia como información valiosa respaldada por la reputación de quien la aporta; Jonas puede ver la ventaja estructural asociada a tener los contactos adecuados. Em puede ayudar al líder a fijar el límite: «La recomendación nos da otra fuente de información, pero evaluaremos a la candidata con los mismos criterios que a los demás». Empatyzer no es una herramienta de selección de candidatos y no debería tomar decisiones de contratación a partir de perfiles psicométricos. Sí puede ayudar a hablar de confianza, justicia y estatus sin presentar a una parte como ingenua y a la otra como cínica. Las microlecciones refuerzan que las relaciones pueden mejorar la calidad de la información, pero no deben sustituir criterios transparentes de decisión.
Fuentes e investigación
- Troy Tassier; Filippo Menczer (2008). Social network structure, segregation, and equality in a labor market with referral hiring. Journal of Economic Behavior & Organization, 66(3-4), 514-528. https://doi.org/10.1016/j.jebo.2006.07.003 DOI: 10.1016/j.jebo.2006.07.003
- Károly Takács; Giangiacomo Bravo; Flaminio Squazzoni (2018). Referrals and information flow in networks increase discrimination: A laboratory experiment. Social Networks, 54, 254-265. https://doi.org/10.1016/j.socnet.2018.03.005 DOI: 10.1016/j.socnet.2018.03.005
- I. Sebastian Buhai; Marco J. van der Leij (2023). A Social Network Analysis of Occupational Segregation. Journal of Economic Dynamics and Control, 147, 104593. https://doi.org/10.1016/j.jedc.2022.104593 DOI: 10.1016/j.jedc.2022.104593
- Karin Hederos; Anna Sandberg; Lukas Kvissberg; Erik Polano (2025). Gender homophily in job referrals: Evidence from a field study among university students. Labour Economics, 92, 102662. https://doi.org/10.1016/j.labeco.2024.102662 DOI: 10.1016/j.labeco.2024.102662
Autor: Empatyzer
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