Inteligencia artificial a la caza de talento

El mundo se sigue moviendo a pesar de COVID-19 y las empresas siguen lidiando para atraer al mejor talento a sus filas. A la dificultad de encontrar ciertos perfiles cada vez más codiciados, como los expertos en marketing digital, se suma la incapacidad de hacer entrevistas de trabajo presenciales o de asistir a eventos de networking o ferias de trabajo.

Otro reto más profundo complica aún más esta labor: la mayoría de procesos de selección se basan en biografías profesionales con grandes dosis de ego y referencias personales, en exámenes de aptitudes que se aplican para cumplir meramente con el requisito, y en percepciones de entrevistadores que buscan alinearse lo más posible al líder de negocios que, seamos honestos, también duda del perfil idóneo para el rol.

¿Cómo puede ayudar Inteligencia Artificial (IA)?

Alimentada por algoritmos que predicen perfiles y conductas, que se perfeccionan cada vez más con cantidades masivas de datos y que nos sorprenden por su asertividad, la IA está cambiando la forma en que las empresas atraen y retienen talento.

Así como el algoritmo de Amazon puede sugerir ofertas basándose en el tipo de teléfono del usuario, su forma de navegar o su dirección de IP, una empresa puede aprovechar las mismas bases tecnológicas para conocer las palabras que atraerán a los candidatos más idóneos o las características que éstos deberán tener para tener un buen desempeño en un puesto determinado.  

A través de la IA, la analítica de personas (people anaylitics) puede convertir los datos recabados de candidatos –formación académica, resultados de exámenes psicométricos (los serios), experiencia anterior, años en roles similares o el tiempo que pasaron en cada rol— y correlacionarnos con su desempeño cuando ingresan a la compañía. 

De igual forma, la IA podrá detectar si el reclutador tuvo un sesgo y seleccionó muchos candidatos de características similares en cuanto a sexo, carrera profesional, experiencia previa en empresas de la competencia, tipo de universidad o código postal, entre otros sesgos.

Kraft-Heinz es un claro ejemplo de aprovechamiento de esta tecnología. Sus reclutadores usan Pymetrics, una plataforma digital para aplicar exámenes, simulaciones y juegos que logra reducir el sesgo natural a contratar más hombres que mujeres o enfocarse en cierto grupo de escuelas o programas. 

¿Qué impacto tienen people analytics e IA en el negocio?

El sector minorista ha sufrido tradicionalmente por la rotación de empleados en las tiendas físicas. Una selección deficiente no sólo aboca a una búsqueda recurrente de talento, sino que también genera pérdidas por cada hora en que la tienda no cuenta con suficiente personal para atender a sus clientes. 

Pongamos por caso un modelo con el cual una cadena de hamburguesas puede correlacionar el desempeño de un cajero con características concretas de su test de personalidad BIG 5 (el mismo que tomaron millones de americanos y que ayudó a Trump a ganar las elecciones al adecuar sus mensajes políticos a cada personalidad). Podremos comprobar que tanto su nivel de extroversión, amabilidad o responsabilidad determinan su desempeño de ventas, más que la evaluación sujeta a curvas que las organizaciones deben cumplir.  

Algunos resultados pueden ser contraintuitivos: una persona extremadamente amable no necesariamente será la más eficiente atendiendo en un food court a la hora del almuerzo. Cuanta más data generen utilizando estas tecnologías, más precisa será su predicción. El rol de RRHH será probar y ajustar estos modelos, integrando no solamente data interna sino también la procedente de empresas de la misma industria o con retos de talento similares.

¿Qué soluciones existen en el mercado?  ¿Qué empresas las están usando hoy?

Textio, empresa estadounidense de procesamiento de datos, está dando un paso adelante (o un paso atrás si hablamos del proceso de reclutamiento). Su plataforma es capaz de comparar ofertas de puestos de trabajo con todas las publicadas en la red, identificar qué tan efectiva está siendo la convocatoria y, ajustando algunas palabras o frases, asegurar que atraen al talento adecuado para el rol. Otro ejemplo es Fama Technologies, que, usando reconocimiento masivo de texto, escanea las redes sociales identificando conductas nocivas o discriminatorias que exhibieron los candidatos en las redes sociales. 

Empresas de las dimensiones de IBM, Intel, Delta Airlines y Hilton usan éstas y otras tecnologías para asegurar el mejor talento. IKEA realiza entrevistas automatizadas usando robots de Hire Vue, los cuales usan reconocimiento facial, de texto y de voz como base para su evaluación.

Con la IA, la próxima vez que busque talento podrá tener más claro qué perfil funciona para el puesto y, con el tiempo, disminuir la rotación de personal. ¿Existe riesgo de estereotipar al candidato? Hoy ya lo hacemos con criterios mucho menos concretos y más basados en percepciones en lugar de realidades. ¿Podrá hacer la IA hacer un mejor trabajo que el reclutador? La respuesta es: aún no, pero el reclutador claramente podrá hacer un mejor trabajo con la ayuda de la IA.

Publicado originalmente en Factor Capital Humano.