¿Deberían las empresas utilizar la IA para evaluar a los candidatos a un puesto de trabajo?

Pocas cosas parecen más espeluznantes que los algoritmos que extraen nuestro voces o fotos para determinar si se nos debe considerar para un trabajo y, sin embargo, no estamos tan lejos de este escenario en absoluto. Es más, puede que no sea tan espeluznante como cree.

Para empezar, todas las organizaciones problemas con la identificación del talento, razón por la cual muchos se quejan de que no pueden encontrar a la persona adecuada para los puestos clave y por la que la mayoría de las personas terminan en trabajos que son lejos de ser inspirador. Tenga en cuenta que incluso en la mayor economía del mundo, donde las prácticas de gestión del talento están mucho más basadas en la ciencia y son más sofisticadas que en cualquier otro lugar, el mercado laboral es bastante ineficiente. Hoy en día, en los EE. UU., hay alrededor de seis millones de personas que buscan trabajo para siete millones de ofertas de trabajo. Incluso si nos fijamos en la economía mundial del conocimiento, compuesta por la élite cognitiva más cualificada y capacitada (aproximadamente el 500 millones de personas que están en LinkedIn), la satisfacción laboral es la excepción más que la norma: se estima que hasta El 70% de los más talentosos las personas están abiertas a otros trabajos o carreras, ojalá más significativos o interesantes. En otros lugares, la norma que caracteriza los procesos de contratación y contratación es considerablemente más atrasada, ya que los directores de contratación hacen demasiado hincapié en las habilidades duras a expensas de las habilidades blandas más importantes y críticas, o utilizan métodos de contratación intuitivos y sesgados, como el entrevista de trabajo desestructurada, para determinar quién consigue el trabajo. Mientras tanto, las evaluaciones predictivas y las herramientas basadas en datos son en gran medida infrautilizado, y la prevalencia de los prejuicios, los prejuicios y la discriminación están en todas partes.

En resumen, si queremos que la identificación del talento sea más eficaz (y más meritocrática) es importante seguir yendo más allá de los métodos actuales, sobre todo si las innovaciones tecnológicas nos permiten predecir, entender y unir a las personas a gran escala.

Centro de información

• Interactuar con la IA

  Patrocinado por Qlik

  Cómo trabajarán juntos los humanos y las máquinas.

Uno de los principales problemas con la forma en que entrevistamos actualmente a los candidatos a un puesto de trabajo es que el proceso está en gran medida desestructurado, lo que deja el interrogatorio a los caprichos y fantasías del entrevistador. No debería hacer falta mucho para ver cómo esto no solo es ineficiente, sino que también lleva a toma de decisiones sesgada debido a que los entrevistadores expresan y buscan confirmar sus propias preferencias. Aquí es donde es probable que las entrevistas en vídeo o digitales ayuden. Las entrevistas digitales pueden eliminar estas limitaciones casi por completo. Al utilizar la tecnología para crear una experiencia de entrevista altamente estructurada y estandarizada, a cada candidato se le pueden presentar las mismas preguntas y se le da la misma oportunidad de expresar su talento, lo que en última instancia mejora la utilidad predictiva del vídeo. Si bien las entrevistas digitales proporcionan una experiencia de entrevista más justa a los candidatos y permiten a las organizaciones acceder a talentos más diversos, a la hora de revisar estas entrevistas nos topamos con los mismos problemas: quedan personas sesgadas que toman las decisiones de contratación. Pero, ¿y si se encargara a los algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático extraer los datos de estos vídeos para identificar conexiones fiables entre lo que las personas hacen y dicen durante las entrevistas y su personalidad, capacidad o desempeño laboral? En el caso de las entrevistas digitales, los algoritmos de la IA pueden extraer un las expresiones faciales y el lenguaje corporal del candidato, junto con lo que dice y la forma en que lo dice. Extraer todos estos datos puede revelar mucho sobre el talento del candidato e indicar su desempeño en el puesto. Aunque la investigación científica en esta área aún está en pañales, ya hay algunos hallazgos interesantes y prometedores. Por ejemplo, los investigadores han entrenado algoritmos que extraen varias características de una persona voz (es decir, tono, volumen e intensidad de la voz); movimiento corporal (por ejemplo, gestos con las manos, postura, etc.), o expresiones faciales (es decir, felicidad, sorpresa, enfado, etc.) para predecir con precisión su perfil de personalidad, que sabemos que es uno de los principales predictores del desempeño laboral. Yendo más allá, los investigadores han extraído señales similares para predecir comportamientos y cualidades que son fundamentales para el rendimiento: habilidades de comunicación, persuasión, tolerancia al estrés, capacidad de contratación, y liderazgo. Para revelar aún más lo reveladora que es realmente esta tecnología, un equipo de investigadores utilizó las tecnologías antes mencionadas para cuantificar la emocionalidad de los directores ejecutivos mientras hablaban en conferencias telefónicas con precisión predecir el desempeño financiero futuro de la empresa.

La IA tiene el potencial de mejorar significativamente la forma en que identificamos el talento en la medida de lo posible reducir el coste de hacer predicciones precisas sobre el potencial de uno y, al mismo tiempo, eliminar los sesgos y la heurística que tan a menudo nublan el juicio humano. El hecho de que los algoritmos de IA puedan detectar y medir cualidades humanas latentes o aparentemente intangibles puede llevar a algunos a mostrarse escépticos ante las conclusiones antes mencionadas, pero vale la pena señalar que hay muchos estudios científicos que demuestran que los humanos pueden identificar con precisión personalidad y intelecto a partir de finas lonchas de comportamiento verbal y no verbal. Los algoritmos de IA simplemente aprovechan las mismas señales que los humanos. La diferencia entre los humanos y la IA es que esta última puede ampliarse y automatizarse. Es más, la IA no tiene un ego que haya que gestionar.

En la actualidad, muchas organizaciones que utilizan entrevistas digitales no utilizan este tipo de potentes análisis de la IA, ya que sus reclutadores suelen no estar dispuestos a aceptar las recomendaciones del algoritmo y siguen basándose en su propio juicio ingenuo. Lamentablemente, esta ignorancia perjudica tanto al candidato como a la organización. Los departamentos de recursos humanos que se den cuenta de que la ciencia y los datos, y no la intuición o el instinto, deben ser la base de las decisiones atraerán y retendrán a los mejores talentos. Por supuesto, no abogamos por que todas las decisiones de contratación se tomen mediante un sistema de IA. Siempre debe haber una supervisión humana. En cambio, creemos que las decisiones humanas pueden mejorar significativamente si hay datos precisos y válidos que informen y den forma a nuestras decisiones.

Por supuesto, es esencial tener en cuenta lo legal y implicaciones éticas de utilizar estas innovadoras herramientas tecnológicas, tal como lo hacemos cuando nos planteamos el uso de los métodos de evaluación tradicionales. Estos sistemas pueden acabar aprendiendo todo tipo de sesgos dañinos por sí mismos, según los datos con los que se entrenen, entre otros factores. Las empresas deben prestar atención a la forma en que se entrenan estos sistemas y también auditarlos regularmente para detectar posibles sesgos. Además, claramente, ahora hay una diferencia entre lo que puede saber de la gente y lo que nosotros debería conocerlos, con las posibilidades que superan los límites legales y éticos. Sin embargo, al mismo tiempo, todavía es posible implementar innovaciones como las que describimos aquí dentro de los límites de los buenos códigos de conducta. Los candidatos pueden recibir información completa e informativa sobre las tecnologías que se utilizan para evaluarlos y se les debe invitar a participar activamente. Las organizaciones deben proteger y mantener seguros todos los datos confidenciales y todo el proceso debe ser transparente. De hecho, incluso es posible (y recomendable) que los candidatos sean propietarios de sus datos y resultados, que pueden decidir compartir voluntariamente con determinados reclutadores y empleadores, o no. Si bien este escenario puede parecer más utópico que las tecnologías emergentes que describimos, nos gustaría instar a los reclutadores y a los empleadores a que lo consideren. Al fin y al cabo, no hay tensión entre entender bien a los candidatos a un puesto y ayudarlos a entenderse mejor a sí mismos. Las organizaciones (y las personas) se beneficiarán enormemente cuando las nuevas tecnologías puedan aumentar su capacidad de colocar a la persona adecuada en el puesto correcto.