Cómo las empresas buscarán en Google su carrera

La mejor manera de entender la trayectoria de su carrera de alto rendimiento mañana es analizar lo que les pasa a los estudiantes universitarios en la actualidad. Lo amazonificado, Googleficado y empapado de macrodatos, ¿enriquecido? — la naturaleza del asesoramiento y la evaluación educativos definirá cada vez más la forma en que usted y sus colegas son contratados, despedidos y ascendidos. Incluso si —quizás especialmente si— trabaja en una organización empresarial más pequeña, descubrirá que sus relaciones profesionales se evalúan algorítmicamente para asegurarse de que realmente vale la pena la bonificación de retención o la inversión adicional en formación.

El juicio y la experiencia personal importarán menos. El contexto estadístico importará más. Estados Unidos está formando ahora a una fuerza laboral de próxima generación que acepte un papel destacado y dominante del análisis predictivo en la evaluación del desempeño. En un colegio comunitario, por ejemplo, una sencilla aplicación de minería de datos permitía a los investigadores comprobar que «para el octavo día de clase podían predecir, con un 70 por ciento de precisión, si un estudiante obtendría una «C» o mejor». Como el New York Times observado, «La nueva generación de software puede predecir el rendimiento de los estudiantes incluso antes de que pongan un pie en el aula. Recomienda cursos, al estilo de Netflix, según el expediente académico de los estudiantes». Eso representa una revolución cultural. Hoy, Estados Unidos; mañana, el mundo.

Por supuesto, gigantes mundiales como IBM, Amazon y Google ya han empezado importación de análisis predictivos del rendimiento para gestionar sus carteras de capital humano. Podría decirse que sus esfuerzos son más sofisticados que estos nuevos intentos universitarios. Pero, comprensiblemente, incorporan sus propios sesgos empresariales patentados a sus diseños. Estas iniciativas universitarias y universitarias, por otro lado, tienden a ser más abiertas, transparentes y experimentales. Es más fácil ver lo que pasa y por qué. En el espíritu de los movimientos de «código abierto» e «innovación abierta», eso les da más poder e influencia. Muchos ojos, bichos superficiales.

No se necesitan grandes saltos de imaginación para ver cómo las organizaciones grandes y pequeñas tratarán de importar lo que ven de forma económica y eficaz trabajando en la universidad. Esto puede ser tan sencillo desde el punto de vista técnico como la evaluación previa a la contratación y la incorporación (pruebas de admisión) o tan difícil como el desarrollo profesional a mitad de carrera (nuevas especializaciones con altas probabilidades de éxito con un alto rendimiento). Los motores de recomendaciones también permiten a las empresas realizar todo tipo de mejoras basadas en la evaluación, especialmente cuando reducen los costes o las responsabilidades: el análisis de los informes de campo realizados por los representantes de ventas sugiere que su equipo necesita iniciar más sesiones de apoyo con el cliente; al revisar el calendario y las reuniones, indica que dedica demasiado tiempo a sus subordinados directos; el análisis de sus correos electrónicos de los últimos seis meses confirma que necesita hacer un curso en línea sobre «sensibilidad de género».

En lo que probablemente sea un entorno laboral difícil durante varios años, los empleadores más inteligentes e inteligentes buscarán formas de obtener más valor útil y utilizable de los datos que sus empleados generan de todos modos. Al fin y al cabo, ya tienen los iPads, las tabletas y las tecnologías basadas en la nube para monitorear digitalmente el rendimiento individual.

Esta realidad del «motor de recomendaciones» basado en macrodatos refleja la movimiento de «autocuantificación» eso ya ha echado raíces tan firmes entre tantas personas orientadas a la mejora en todo el mundo. Dispositivos novedosos como Fitbit y Correa Nike Fuelband controlar personalmente la ingesta calórica y la intensidad del ejercicio ya está teniendo éxito en la cultura pop. ¿Quién no busca en Amazon o Netflix sugerencias basadas en el comportamiento sobre qué comprar, ver o leer? Todos los ingredientes para fusionar estas técnicas y tecnologías de forma innovadora en empresas de servicios de evaluación rentables existen desde hace más de una década. No me habría imaginado que los colegios y universidades habrían sido los bancos de pruebas y los vectores más vibrantes de la transformación del capital humano, pero, tras reflexionarlo, tiene mucho sentido. Entre el aumento de los costes, la deuda, el aumento de la competencia, los problemas de calidad y las acusaciones de una «burbuja en la educación superior», desplegar herramientas que puedan influir drásticamente en la eficacia institucional e individual parece una inversión inteligente.

Mientras que los directores de proyectos, líderes de equipo y directores de unidades de negocio ambiciosos alguna vez visitaban su alma máter para entrevistar a los mejores talentos, cada vez vuelven más para comprobar los algoritmos de evaluación de la actitud, aptitud y alto rendimiento de su escuela. Mientras que las organizaciones antes exigían los expedientes académicos de los estudiantes, ahora exigen el acceso al software del «motor de asesoramiento» de las escuelas. Irónicamente, el mayor impacto que el sistema de educación superior estadounidense puede tener en las empresas tiene menos que ver con los estudiantes que educan que con las herramientas y tecnologías que utilizan para gestionarlos.

Lo que suceda hoy en día en la evaluación de la educación superior definirá cada vez más las evaluaciones laborales y del desempeño del mañana. El iPhone apenas tardó cinco años en desplazar a la Blackberry como el dispositivo móvil corporativo preferido de los ejecutivos. ¿Cuánto tiempo cree que pasará antes de que el software utilizado para evaluar a los estudiantes universitarios se transforme emprendedoramente en servicios amazónicos y tipo Netflix que «recomienden» si se merece un aumento o un ascenso? Ya sea que la economía mejore rápida o lentamente, las tecnologías de evaluación van a remodelar tanto su compensación como sus oportunidades.