The Role of Artificial Intelligence and Neuroscience in Business Ethics: A Human Resources Perspective

Abstract

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El papel de la inteligencia artificial y la neurociencia en la ética empresarial: una perspectiva de recursos humanos Autores: Liviana Andreea Nimineț - Vasile Alecsandri University of Bacău (RO) Andreea Feraru-Prepeliță - Vasile Alecsandri University of Bacău (RO) Valer Nimineț - Vasile Alecsandri University of Bacău (RO) Resumen La inteligencia artificial (IA) y las tecnologías de neurociencia están transformando el entorno laboral a un ritmo acelerado, ofreciendo importantes beneficios en eficiencia operativa, identificación del talento y análisis de la fuerza laboral, al tiempo que generan profundos riesgos éticos, jurídicos y sociales. Este artículo examina su impacto en la gestión de recursos humanos (RR. HH.) desde una perspectiva interdisciplinaria rigurosa, integrando datos estadísticos recientes de Rumanía y de los Estados miembros de la Unión Europea con aportaciones de la psicología organizacional, la ética aplicada y la teoría del aprendizaje automático. Analizamos aplicaciones concretas en contratación, evaluación del desempeño, gestión de la diversidad y bienestar de los empleados, proporcionando datos empíricos que permiten comprender las tendencias y disparidades predominantes. Entre los principales hallazgos se observa que solo el 13,5 % de las empresas de la UE había adoptado formalmente la IA en 2024, mientras que Rumanía registraba una tasa de adopción de apenas el 3,1 % (Eurostat, 2025), en contraste con una realidad llamativa a nivel práctico, en la que aproximadamente el 35 % de los trabajadores de oficina rumanos ya utilizaban herramientas de IA de manera habitual (Romania Journal, 2024). Esta divergencia entre la adopción formal por parte de las empresas y el uso informal por parte de los empleados se conceptualiza como un problema complejo de gobernanza —y no como un simple retraso tecnológico— situado en la intersección de la psicología organizacional, la ética aplicada y la teoría del aprendizaje automático, un enfoque unificado que sustenta todo el marco analítico de este artículo. Se identifican sistemáticamente riesgos éticos, entre ellos el sesgo algorítmico en la contratación automatizada —ejemplificado por el ya discontinuado sistema de selección de Amazon que penalizaba los currículos de mujeres—, la neurovigilancia encubierta mediante dispositivos EEG portátiles y la opacidad en la evaluación del desempeño impulsada por IA. Las estrategias de mitigación se fundamentan tanto en el Reglamento de Inteligencia Artificial de la UE (2024) como en el emergente Marco de Neurotecnología. Como contribución novedosa, proponemos y desarrollamos un modelo matemático de optimización en el que las organizaciones maximizan una función de utilidad que combina incrementos de productividad, penalizaciones por sesgo y costes asociados al riesgo para la privacidad, sujeto a restricciones formales de equidad —igualdad de oportunidades— y de neuroderechos. El modelo, resuelto mediante métodos lagrangianos, se demuestra a través de un estudio de caso detallado de una empresa tecnológica rumana hipotética. Este enfoque estructurado, basado en datos y fundamentado éticamente ofrece orientaciones concretas para profesionales de recursos humanos, órganos de gobierno corporativo y responsables de políticas públicas que buscan implementar la IA y la neurotecnología de manera responsable y conforme al derecho de la Unión Europea.

Artificial intelligence (AI) and neuroscience technologies are transforming the workplace at an accelerating pace, offering significant gains in operational efficiency, talent identification, and workforce analytics, while simultaneously generating profound ethical, legal, and social risks. This paper examines their impact on human resources (HR) management from a rigorous interdisciplinary perspective, integrating recent statistical data from Romania and European Union member states with insights from organisational psychology, applied ethics, and machine-learning theory. We analyse concrete applications in recruitment, performance evaluation, diversity management, and employee well-being, providing empirical data that illuminate prevailing trends and disparities. Key findings include: only 13.5% of EU enterprises had formally adopted AI by 2024, with Romania recording a mere 3.1% adoption rate (Eurostat, 2025), contrasted with a striking ground-level reality in which approximately 35% of Romanian office workers already use AI tools regularly (Romania Journal, 2024). This divergence between formal enterprise adoption and informal employee use is conceptualised as a complex governance problem-rather than a mere technological lag-situated at the intersection of organisational psychology, applied ethics, and machine-learning theory, a unified framing that underlies the entire analytical framework of this paper. We systematically identify ethical risks - algorithmic bias in automated hiring (exemplified by Amazon’s now-discontinued recruiting engine that penalised women’s resumes), covert neuro-surveillance via wearable EEG headsets, and opacity in AI-driven performance appraisal - and ground mitigation strategies in both the EU AI Act (2024) and the emerging Neurotechnology Framework. As a novel contribution, we propose and elaborate a mathematical optimisation model in which organisations maximise a utility function combining productivity gains, bias penalties, and privacy risk costs, subject to formal fairness (equal opportunity) and neurorights constraints. The model, solved via Lagrangian methods, is demonstrated through a detailed case study of a hypothetical Romanian technology firm. This structured, data-driven, ethically grounded approach offers concrete guidance for HR professionals, corporate governance bodies, and policymakers seeking to deploy AI and neurotechnology responsibly and in compliance with EU law.