Ya hay algoritmos ayudando a seleccionar personal: la búsqueda de trabajo en la era del algoritmo

Ya hay algoritmos apoyando a seleccionar personal: la busqueda de trabajo en la era del algoritmo

Si estás buscando trabajo, parte de la evaluación de tu perfil podría no estar a cargo de un ser humano. Entre los sectores en etapa de transformación por los efectos de la innovacion tecnológica actual, además esta el de la selección de personal.

Mientras aumentan las industrias que experimentan soluciones de inteligencia artificial para optimizar su capacidad de hallar talento, maestros y profesionales de los bienes individuos debaten sobre hasta qué punto pueden ser eficaces estos sistemas.

Entre los ingenieros entrevistados para este reportaje, nadie pone en desconfianza la obligación de que la captación de talento sea liderada por profesionales individuos a través de pasos como las conferencias cara a cara o por teléfono. Pero varios destacan los beneficios posibles de algoritmos y software en las etapas mas automatizadas del proceso.

La inteligencia artificial ayuda a optimizar el rastreo de enormes volúmenes de candidaturas, coinciden los operadores consultados por Xataka. Y así acepta agilizar el trabajo de los equipos de bienes humanos a la hora de profundizar en el analisis de un perfil en concreto y cotizar aspectos mas sujetivos como la creatividad, la capacidad de interacción social o de liderazgo, añaden. Además, en varios casos con estos sistemas se ahorran tiempo y dinero. ¿Pero qué pasa si el algoritmo deficiencia y descarta un perfil válido? ¿Qué crean las industrias para evitarlo?

Claves para afinar la búsqueda

Para Rubén Berrocal, jefe de Randstad Technologies, la inteligencia artificial “está en una etapa inicial de implementación”, porque solicita bienes que de instante solo enormes industrias se pueden permitir. Aunque el potencial de las máquinas interesa a cada vez mas compañías. “Quizás tele-comunicaciones y banca van a la vanguardia, sin embargo sectores como media, logística o distribucion se hallan además inmersos en procesos de innovación”, asegura.

Las posiciones para los que mas puede resultar eficiente el algoritmo, conserva Berrocal, son las relacionadas “con el ámbito de la transformación digital y la evolución estratégica de la tecnología”. Según detalla, se intenta de perfiles como el de programador de aplicaciones y de plataformas de conversación, analista de comercio o consultor de ciberseguridad. Encontrar a esos profesionales, agrega, es difícil “por existir una carencia en el mercado”.

Rubén Berrocal, jefe de Randstad Technologies Rubén Berrocal, jefe de Randstad Technologies

A través de motores predictivos, es factible “detectar una enorme suma de perfiles que cumplan con los conocimientos, formación y destreza necesarios para un puesto”, continúa este experto. Sin embargo, asegura, estos motores “en caso alguno son infalibles”. En su opinión, los fallos se explican porque “sus juicios se basan en predicciones matemáticas con parámetros estadísticos”.

Berrocal expone que la frecuencia de los errores depende del grado de inserción con el que se planifica la etapa de rastreo de perfiles. “Si no queremos perder ninguna candidatura idónea, la maquina asumirá definido porcentaje de ajuste, y nos incluirá perfiles que no se ajusten del todo, para no dejar ninguno válido fuera”, asegura.

“Viceversa, si establecemos un prototipo que descarte a todos aquellos que no se ajusten al 100%, corremos riesgo de dejar fuera del proceso algún perfil válido, sin embargo tendremos certeza de que los que sean incluidos tendrán un grado de ajuste completo respecto a lo que estamos buscando”, contrasta.

Jordi Serrano, creador del Future For Work Institute Jordi Serrano, creador del Future For Work Institute

Antonio González, profesor del máster en Selección y Gestión del Talento de la Universidad de Málaga, esta de convenio en que la inteligencia artificial se hace mas eficiente cuanto mas cualificado es el perfil que se busca.

En este caso, opina, los algoritmos aceptan llegar a posibles nuevos empleados inclusive en áreas geográficas lejanas, seleccionarlos sobre la base de competencias muy específicas y tratar de seducirlos con una propuesta personalizada.

Si bien afirma que es difícil dar a un algoritmo instrucciones concretas sobre como investigar funciones de un candidato como la capacidad de empatizar, además señala la mejoría de que las máquinas no tengan “carga emocional”. El maestro cree que, por eso, a la hora de afinar la 1ª etapa de selección los algoritmos fallan mucho menos que los humanos.

“Pongamos que el candidato pusiera en su perfil de Linkedin una imagen suficiente mala: no se vería perjudicado, porque la maquina no evalúa la bondad o maldad de una fotografía”, considera.

Evaluar pro y contra

Sara Alvarez, IT&TELCO Recruitment Manager en Spring Spain

Sara Álvarez, ingeniero de Spring Professional Spain, compañia que forma parte del clan Adecco, afirma que las nuevas tecnologias pueden crear la vida mas sencillo cuando las industrias se enfrentan a picos de demanda, por ejemplo durante las campañas navideñas. En estos casos, explica, acepta acelerar el proceso de selección.

Por el otro lado, su compañera Marisol Ballesteros alerta de que los algoritmos pueden fallar porque “la tecnología “aún no esta suficientemente preparada para asumir ese papel”. Para eludir que ocurra, afirma, no hay “grandes “trucos”, sino que es imprescindible “supervisar, de algún modo, los resultados conseguidos a través de las tools de IA”.

Está de convenio con eso Cristina Villanueva, directora de gestión corporativa de Catenon, multinacional especializada en el uso de las tecnologias para la captación de talento. En su opinión, la implementación de la inteligencia artificial “es un proceso de aprendizaje continuo”. Por eso, afirma, es significativo la operación humana posterior, pese a que no es sencillo concretar a priori como tiene que producirse. “El tipo de operación varía mucho segun la ecuación a resolver en cada vacante”, explica.

Marisol Ballesteros, consultora en Spring Professional Spain Marisol Ballesteros, consultora en Spring Professional Spain

Jordi Serrano, creador del observatorio independiente Future For Work Institute, pone el acento en la obligación de vigilar que las etapas de captación de talento no dejen de ser acompañadas por valores éticos. “Los algoritmos además tienen sesgos”, alerta.

“La preocupación esta en que las máquinas puedan descartaran de forma automatica candidatos de definidos grupos sociales”, continúa Serrano. Como ejemplo, hace referencia a un caso sucedido el pasado octubre, cuando Amazon® tuvo que prescindir del uso de una inteligencia artificial porque desechaba las candidaturas de mujeres.

La prueba de L’Oréal

Desde hace un año, L’Oréal experimenta en España la implementación de algoritmos para seleccionar jóvenes en un programa de becas, expone la directora de adquisicion de talento de la compañía, Mónica Osborne.

Mónica Osborne Mónica Osborne, directora de adquisicion de talento de L’Oréal España

En el pasado julio, la compañia preseleccionó con un software a 200 candidatos entre 3.500 que habían aplicado para sacar la beca. Tra esa 1ª fase, se eligieron humanamente a 33, que se incorporaron en septiembre para un periodo de practicas en puestos ofertados en diferentes áreas de la compañía, como en marketing, finanzas, digital y comunicación.

El algoritmo ayuda a eludir sesgos: “No me dice si es chico o chica, si es de una escuela o de otra o si tiene unas informativos u otras, porque aún no ha leído el currículum”

El metodo ordena las nuevas candidaturas segun la mayor o menor concordancia con varias funciones “culturales”, como el espíritu emprendedor o estratégico, de empleados del mismo nivel ya en plantilla, detalla Osborne. De esta manera, el dispositivo de bienes individuos consigue un listado de los mejores perfiles y puede así elegir de allí a quienes van a participar en un 2° instante en las conferencias cara a cara, asegura.

Osborne expone que así se agiliza la 1ª etapa de evaluación de los perfiles “sin excluir del proceso a los reclutadores y las llamadas personales”. Además, considera que el algoritmo ayuda a evitar criterios de selección sesgados. “No me dice si es chico o chica, si es de una escuela o de otra o si tiene unas informativos u otras, porque aún no ha leído el currículum”, afirma.

Foto Equipo The Beauty Lab Jóvenes elegidos para una beca de L’Oréal con la ayuda de la inteligencia artificial.

La etapa de perfeccionamiento del software ha durado casi un año y ha costado mucho trabajo por parte del dispositivo de bienes humanos, matiza la directora de adquisicion de talento de L’Oréal. Pero cree que el metodo ya ha comenzado a dar sus frutos. “Os podeís imaginar la cantidad de horas que tendríamos que haber pasado si hubieramos deseando seleccionar a 200 candidatos entre 3.500 por teléfono”, comenta.

La ingeniero agrega que es factible optimizar los criterios de busqueda de la maquina a medida que la destreza sugiera si los que se han aprovechado funcionan o no. “El algoritmo aprende”, asegura. Por el otro lado, Osborne no cree que este mecanismo pueda resultar eficiente en la evaluación de aspectos como la destreza profesional. “No me lo imagino para cotizar un perfil de jefe general”, afirma.

El peso del factor humano

También Rubén Berrocal pone el acento en que los algoritmos pueden mejorarse con el tiempo. “Del mismo modo que un motor inteligente para jugar al ajedrez practica estrategias, atajos, a través de su experiencia, además lo hace a la hora de discernir perfiles”, explica. Pero tanto él como los demás maestros en bienes individuos consultados se revelan convencidos de que en la selección de personal la inteligencia artificial no lo puede todo.

Cristina Villanova, directora de gestión corporativa de Catenon

“Competencias como la capacidad de persuasión, el liderazgo, los componentes motivacionales o la creatividad son difícilmente evaluables por esa vía”, afirma Berrocal. Antonio González incorpora entre los aspectos valorables solo humanamente funciones como la capacidad de expresarse o de interactuar con otra persona.

Cristina Villanova agrega que el factor humano es significativo a la hora de “entender las necesidades del cliente” en el layout de un proceso de selección de personal. Para Sara Álvarez, además es imprescindible generar la justa confianza en el candidato para convencerlo a aceptar una propuesta de trabajo. “No es lo mismo mencionar que sí a un robot o a una persona que en el futuro te va a administrar tu propia nómina y tu evolución profesional”, comenta.

Imágenes | Pexels, L’Oréal

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La novedad Ya hay algoritmos apoyando a seleccionar personal: la busqueda de trabajo en la era del algoritmo fue publicada originalmente en Xataka por Francesco Rodella .


Xataka



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