Quan moltes empreses fan servir el mateix algorisme per contractar, es tem que els mateixos candidats siguin rebutjats sempre a totes les portes. Aquest és l'argument clàssic contra la «monocultura algorísmica», i és un dels més citats en el debat sobre la IA en els processos de selecció.
Brian Hedden, del Departament de Lingüística i Filosofia del MIT, i Manish Raghavan, de la MIT Sloan School of Management, han repassat aquestes objeccions amb models matemàtics i simulacions de diferents escenaris de contractació. L'estudi, publicat a la revista Philosophical Perspectives, conclou que el problema principal no és una exclusió sistemàtica sinó una mena de cambra de ressò informativa: si tothom fa servir el mateix criteri, la societat deixa d'explorar altres maneres de valorar el talent. A més, mostren que el nivell total d'ocupació no canvia per l'ús d'un sol algorisme, que la monocultura pot millorar el poder de negociació dels candidats i, per tant, els salaris, i que un «conjunt d'algorismes» agrupats en un de sol de vegades supera la diversitat.
El treball no defensa que uns mateixos algorismes siguin bons, sinó que els efectes depenen molt del context, de l'exactitud del sistema i de com s'apliqui.
Els autors adverteixen que l'anàlisi se centra en la contractació; la IA generativa o la recerca científica podrien comportar-se de manera diferent. També queda per estudiar si els conjunts d'algorismes són viables a la pràctica, i el resultat depèn de les hipòtesis dels models, no de dades de processos reals.