La selección de talentos en la era digital. Daniel Martinez

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СКАЧАТЬ patrones y realizar una preselección preliminar. A partir de realizar algunas preguntas al postulante, puede ir identificando si una persona cumple con los requisitos del puesto y si es conveniente que avance a una entrevista posterior con un selector humano.

      Los chatbots tienen múltiples usos, especialmente en la etapa de preselección previa a la entrevista con el selector y también para algunas interacciones con los candidatos durante el proceso.

      Solicitar o brindar información a los postulantes: permiten realizar preguntas sobre la experiencia, el conocimiento y las habilidades de los candidatos. Pueden consultar sus expectativas salariales y otras cuestiones específicas que se requieran para la búsqueda, como disponibilidad para viajar o trasladarse a otras ciudades. Son sumamente útiles para brindar información acerca de la empresa, su historia, sus unidades de negocios, los principales productos o servicios que ofrece, etc. De esta manera, el selector evitará una de las tareas más tediosas de su rol que es contactar a decenas de personas que no están localizables, o que finalmente no están interesadas en el puesto. Un chatbot es capaz de realizar estas consultas a cientos de personas al mismo tiempo.

      Responder dudas de los candidatos: es posible entrenar al chatbot para dar respuesta a las dudas o preguntas frecuentes de los candidatos, de acuerdo con el perfil (condiciones de contratación, beneficios, etc.). Por otra parte, puede atender las consultas sobre la evolución de la búsqueda, ya sea que estos candidatos avancen o no en el proceso. Es decir que se encarga al chatbot la labor de mantener constantemente informados a los candidatos a través de mensajes personalizados. Esta es una tarea que, muchas veces, al selector le cuesta realizar debido a la carga de trabajo.

      Programar entrevistas: los chatbots se pueden integrar a diversos medios, como correos electrónicos, SMS, Messenger de Facebook, aplicaciones de mensajería como Slack, WhatsApp o Telegram y softwares específicos como un ATS (Applicant Tracking System). De este modo mantienen con el postulante una comunicación fluida y, por ende, coordinan las entrevistas con los entrevistadores humanos para que este continúe con el proceso o para citarlo a realizar estudios complementarios (psicotécnicos o exámenes médicos).

      Realizar una preselección curricular: los chatbots que complementan el NLP con ML son capaces de procesar múltiples fuentes de datos para detectar y evaluar determinadas características de los candidatos que les permiten seleccionar un grupo pequeño de ellos, potencialmente adecuados para el puesto. Según Sanzana (2019), pueden “entrevistar 10 a 20 veces más candidatos que en un proceso tradicional”. Esta es una gran ventaja, ya que acelera sustancialmente el proceso de selección al evitar todo el trabajo de preselección antes de la entrevista.

      Los chatbots contribuyen a una reducción significativa del tiempo dedicado a esas actividades y a que los selectores se concentren en la actividad en la que suman mayor valor agregado, es decir, en la entrevista con el candidato.

      Los robots

      Existen varios modelos de robots para selección de personal, como Vera y Mya, que pueden encontrarse en el mercado con ese nombre, pero son solo aplicaciones de IA. Los robots no dejan de ser sistemas que utilizan IA. Se diferencian de los chatbots en que estos siempre utilizan la tecnología del lenguaje natural y en que solo algunos están desarrollados para aprender, es decir que utilizan machine learning.

      La IA, a través de diferentes algoritmos informáticos, identifica patrones que permiten evaluar y clasificar de manera instantánea la información de los currículums recibidos o ya presentes en la base de datos, y también monitorear las redes sociales, detectando los candidatos que no están buscando trabajo. Las aplicaciones de IA más sofisticadas pueden incluir la utilización del reconocimiento de voz y la evaluación de distintas variables a través de videos. Mediante el machine learning consiguen aprender y automatizarse, alcanzando resultados mucho más efectivos. Esta tarea podría demandarle días o semanas enteras a un selector.

      Unilever ha implementado en varios países europeos formas novedosas de selección a través de la gamificación y la IA. Gran parte del proceso se realiza sin el contacto con personas. Después de cargar sus datos en la página web, se le propone al postulante una serie de 12 juegos online que debe resolver en 20 minutos. De esta manera la IA puede evaluar competencias como capacidad analítica y toma de decisiones, entre otras. En el próximo paso se le pide al candidato que realice una entrevista online grabada, en la que responde preguntas relacionadas con problemáticas de situaciones reales susceptibles de ocurrir en la empresa. De este modo se analizan sus respuestas, sus gestos faciales y su expresión oral. La información total recopilada en estas instancias le permite a la IA realizar una preselección de candidatos que avanzarán a una etapa final, la cual ya es presencial, con un profesional de selección.

      En un artículo publicado en Business Insider, Feloni (2017) presenta esta información sobre el caso Unilever: “El tiempo medio para que un candidato sea contratado pasó de cuatro meses a cuatro semanas, ahorrando un total de 50.000 horas de tiempo de candidatos. El tiempo empleado por los reclutadores para revisar las solicitudes disminuyó en un 75%”. Sin duda, la IA reduce muchísimo los tiempos del selector y el costo del proceso. Y no es solo Unilever. Tesla, Accenture, LinkedIn y Sutherland, entre otras grandes multinacionales, también están usando la IA en sus procesos de reclutamiento.

      Beneficios de la aplicación de la IA a la selección de personal

      Sin duda, la IA, en cualquiera de sus formas, es un complemento realmente útil para la adquisición de talento, que se ha transformado en una función estratégica de las compañías. Sirve para identificar e incorporar en el menor tiempo posible a los mejores candidatos del mercado. Normalmente se destacan los siguientes beneficios.

      Foco del trabajo del selector: las tareas de preselección curricular revisando cientos de currículums que no se adecuan al perfil generan una pérdida enorme de tiempo improductivo del selector. Este podrá dedicar su disponibilidad al relevamiento del perfil y a las entrevistas personales, actividades en las que mayor valor agregado brinda. La evaluación y las decisiones que tome en cuanto a la adecuación de un candidato al puesto y a la cultura de la empresa se realizarán con más tranquilidad y a conciencia, debido a que se concentrará en esa tarea, dejando que las aplicaciones de IA se ocupen de las labores operativas y rutinarias. Las aplicaciones de IA que utilizan machine learning las llevan a cabo con muchísima velocidad y las 24 horas del día. Inevitablemente, se irá cada vez más en ese sentido.

      Mejora la diversidad: los selectores, indudablemente, pueden estar atravesados por sesgos inconscientes de género, edad, raza, etc. Algunos autores consideran que estas cuestiones pueden ser neutralizadas por los robots. La IA actúa en función de algoritmos, detectando patrones para preseleccionar a los candidatos.

      Esto significa que el robot lo hace de forma objetiva, según la información que le brinda la empresa. Siempre que las bases de datos que utilice la IA mantengan un nivel razonable de diversidad, factores como el género, la edad, la cultura, o cualquier otro no deberían afectar el proceso de selección.

      Límites de la IA para su aplicación en la selección

      Cabe, sin embargo, reconocer algunos inconvenientes de la IA.

      La información que reciben: uno de los puntos que se destacan en la IA para selección es que mejora la diversidad. Es cierto que los selectores ponen inevitablemente en juego su subjetividad y eso es algo que un buen profesional busca mejorar. No obstante, no es tan cierto que a través de la IA se evita el sesgo. El caso paradigmático es el de Amazon, una de las empresas pioneras en utilizar la IA para la contratación de sus empleados. La organización detectó que el algoritmo era sexista y que prefería seleccionar hombres antes que mujeres, discriminando a estas últimas para ocupar un СКАЧАТЬ