Cumplimiento · July 18, 2026 · 5 min de lectura
El impacto adverso y la regla de los cuatro quintos, explicados
El impacto adverso ocurre cuando un proceso de selección descarta a un grupo protegido en una proporción desproporcionada. La regla de los cuatro quintos es la primera prueba estándar: aquí te explicamos cómo funciona y cómo monitorearla.
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Un análisis a fondo de nuestra guía sobre IA de contratación centrada en el cumplimiento: el concepto sobre el que gira toda auditoría de sesgos.
Qué es el impacto adverso
El impacto adverso se produce cuando un proceso de selección de apariencia neutral descarta a un grupo protegido en una proporción sustancialmente más alta que a los demás. Puede ocurrir sin ninguna intención de discriminar, y por eso mismo debe medirse, no descartarse por suposición.
Cómo funciona la regla de los cuatro quintos
Compara la tasa de selección de cada grupo con la del grupo con la tasa más alta. Si la proporción cae por debajo de 0.8, eso es una señal de alerta. Ejemplo: si el grupo con la tasa más alta aprueba al 60% y otro al 40%, la proporción es 0.67 — por debajo de los cuatro quintos, así que el proceso amerita revisión.
La regla se remonta a las Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures de EE. UU. de 1978, y es deliberadamente contundente: una heurística de detección, no una prueba estadística. Tiene modos de falla conocidos: con un número reducido de candidatos, una sola decisión puede alterar la proporción de forma drástica, y un proceso puede superar el 0.8 y aun así ser injusto, o caer por debajo de él por razones no relacionadas con la evaluación. Justo por eso los reguladores (y la Local Law 144 de Nueva York) tratan una proporción fallida como un motivo para investigar, no como un veredicto automático.
La regla de los cuatro quintos es una alarma de humo, no un veredicto. Te indica dónde mirar; no te dice que el proceso sea justo, ni que esté roto.
Monitorearla de forma continua
Las proporciones de impacto varían a medida que cambia tu grupo de candidatos, así que una verificación puntual no basta. El monitoreo de las tasas de aprobación por puesto — el tipo que la LL144 espera — convierte la equidad de una carrera anual contrarreloj en una señal permanente.
Escrito por
Jakir Patel · Founder, Hanzomon
Building H-Evaluate — AI-native, quality-gated hiring assessments. Writes about assessment engineering, hiring integrity and compliance-first AI.