Los modelos de lenguaje de gran escala (LLM) han cobrado relevancia en el proceso de contratación, desencadenando preocupaciones sobre los sesgos que podría inducir la inteligencia artificial. Un estudio reciente examinó los informes de entrevistas de candidatos generados por modelos como Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o, Gemini 1.5, y Llama 3.1 405B. Los hallazgos revelan que, aunque la anonimización puede reducir ciertos sesgos—en particular los de género— la efectividad varía entre modelos y tipos de sesgo. No obstante, el Llama 3.1 405B mostró el menor sesgo general, ofreciendo un enfoque novedoso para evaluar los sesgos inherentes en los LLM más allá de las aplicaciones de contratación.