JOBO utiliza inteligencia artificial para apoyar a las empresas en la evaluación de candidatos. Esta página cumple las obligaciones de transparencia del artículo 22 del Reglamento (UE) 2016/679 (RGPD), del artículo 13 y del Anexo III, punto 4, del Reglamento (UE) 2024/1689 (AI Act), aplicable a sistemas de IA de alto riesgo en contextos de empleo. Su finalidad es que cualquier candidato comprenda qué evalúa el sistema, cómo se usan sus datos y qué derechos tiene.

1. Naturaleza del sistema

JOBO califica como sistema de IA de alto riesgo bajo el AI Act por su uso para apoyar decisiones de contratación. JOBO no toma decisiones automatizadas con efectos jurídicos sobre el candidato: las salidas son herramientas de apoyo a la decisión humana de la empresa contratante, que debe garantizar una intervención humana significativa antes de cualquier decisión final.

2. Modelo de IA y proveedor

Las evaluaciones se procesan mediante Google Gemini 3.5 Flash a través de Google Genkit. Los datos del candidato no se utilizan para entrenar modelos públicos de Google. Los resultados se almacenan en infraestructura de Neon (PostgreSQL) y Google Cloud (Firebase Storage).

3. Lógica aplicada y dimensiones evaluadas

JOBO opera 4 pilares de evaluación, alimentados por los siguientes flujos automatizados:

1. Soft skills (TRCE + SJT). Genera escenarios situacionales contextualizados al puesto y puntúa seis competencias (priorización, comunicación, ownership, colaboración, adaptabilidad, ética) en una escala 0–10. Flujos: generate-sjt-scenarios, evaluate-sjt-response.
2. Capacidades cognitivas y simulación. Cuestionario cognitivo (lógica, pensamiento sistémico, toma de decisiones, conciencia situacional, lógica verbal/simbólica) y simulación “city survival” que mide razonamiento estratégico, diversificación, adaptación y gestión del tiempo. Flujo: city-survival-report (cálculo determinista, no IA generativa).
3. Conocimientos técnicos. Generación y evaluación de preguntas técnicas adaptadas al rol y seniority, con score 0–100. Flujos: generate-technical-questions, evaluate-technical-answer, evaluate-technicality-answer.
4. Entrevista visual. Generación de seis preguntas y evaluación de las respuestas en vídeo a partir de la transcripción y dimensiones observables (estructura, claridad, ritmo, contacto visual, pausas). NO se infieren emociones ni rasgos de personalidad (artículo 5.1.f AI Act). Flujos: generate-interview-questions, analyze-interview-video, evaluate-visual-interview-behavior.

Otros flujos auxiliares: filtros logísticos (evaluate-logistic-requirements), fit de perfil (evaluate-profile-requirements), informe final (candidate-fit-analysis), narrativas (generate-section-narrative), sugerencias salariales y de mercado (salary-suggestion, spain-market-insights), traducción de oferta (translate-job-offer), autocompletado de oferta (autofill-job-offer) y análisis de CV (cv-improvement-suggestions).

4. Datos de entrada

• Datos profesionales (CV, experiencia, formación, idiomas, skills).
• Respuestas a evaluaciones (texto, opciones, decisiones de simulación).
• Vídeo y audio de las entrevistas, junto con su transcripción.
• Idioma seleccionado, marcas temporales y metadatos técnicos.
• Contexto del puesto que aporta la empresa (descripción, requisitos, competencias deseadas).

5. Salvaguardas implementadas

Marco de análisis no-verbal (cumplimiento Art. 5.1.f RIA). JOBO no infiere emociones, personalidad ni intenciones del candidato. En la entrevista en vídeo describimos exclusivamenteindicadores discursivos observables con respaldo académico publicado: orientación de la mirada (Kendon 1967, 1990 — regulación conversacional, NO estado emocional), ritmo del habla (Apple, Streeter & Krauss 1979), taxonomía de gestos (McNeill 1992) y alineación gesto-discurso (Goldin-Meadow 1997, 2003 — carga cognitiva, NO engaño ni personalidad). Cada dimensión va acompañada de la instrucción explícita al modelo de no etiquetar estados afectivos. El reclutador humano integra la observación con el análisis de contenido sustantivo (STAR, concreción) antes de cualquier efecto. Detalle técnico en esta página,docs/architecture/ai-policy.md y docs/architecture/ai-system-card.md.

• Filtro AI Act: el flujo de análisis de vídeo incorpora una lista de palabras prohibidas (emoción, personalidad, honestidad, etc.) y un escaneo posterior que marca para revisión cualquier salida sospechosa.
• Auditoría de sesgos: revisiones periódicas de equidad demográfica mediante el agente bias-fairness-auditor.
• Snapshots cacheados (30 días): tests innatos (cognitivo, TRCE, city survival) pueden reutilizarse entre procesos para evitar reevaluaciones reiteradas del candidato.
• Cierre de sesiones expiradas: cron /api/cron/close-expired-sessions finaliza pruebas pendientes para no dejar datos huérfanos.
• Logs de cambios sensibles (AccountEventLog, DeletionLog).

6. Tus derechos

Como candidato puedes ejercer en cualquier momento los siguientes derechos:

• Información y explicación: recibir una explicación significativa de la lógica aplicada y de las consecuencias previsibles del tratamiento.
• Intervención humana: solicitar que una persona revise una evaluación que consideres inexacta o injusta.
• Expresar tu punto de vista: aportar contexto adicional o impugnar una evaluación.
• Acceso, rectificación, supresión, limitación, oposición y portabilidad: sobre todos tus datos personales (artículos 15 a 21 RGPD).
• No ser objeto de una decisión basada únicamente en tratamiento automatizado con efectos jurídicos significativos (artículo 22 RGPD).

Para ejercer estos derechos: dpo@joboapp.es. También puedes presentar reclamación ante la Agencia Española de Protección de Datos (aepd.es).

7. Limitaciones conocidas

Como cualquier sistema de IA, los flujos pueden presentar errores, alucinaciones o sesgos residuales. JOBO desplegará esfuerzos razonables para detectar y mitigar estos riesgos, pero ningún resultado debe interpretarse como verdad absoluta sobre la persona evaluada. La empresa contratante es responsable última de la decisión.