Las empresas consultoras en los Estados Unidos han comenzado a vender algoritmos propietarios a las universidades con el fin de ayudarles a apuntar y reclutar a los candidatos más prometedores de acuerdo con criterios de auto-selección (O’Neil, 2018). Por ejemplo, la firma Noel-Levitz ha creado un software llamado “Forecast Plus” que puede estimar y calificar las perspectivas de inscripción por geografía, género, etnia, campo de estudio, académicos, etc. La compañía RightStudent agrega y vende datos sobre las finanzas de los posibles solicitantes, elegibilidad para becas y discapacidades de aprendizaje a las universidades (idem).
Los problemas de transparencia y reproducción de la desigualdad surgen de esto dado que ni el algoritmo ni los criterios que siguen se ponen a disposición del público para su examen. Los académicos se preocupan de que las universidades utilizarán estos algoritmos con el fin de localizar datos demográficos específicos de los solicitantes que pueden aumentar su clasificación U.S. News & World Report y pagar la matrícula completa en lugar de centrarse en ofrecer oportunidades educativas a toda la población (O’Neil, 2018).
