No es cosa de magia: la automatización del reclutamiento

El uso de algoritmos en reclutamiento para buscar e identificar al mejor candidato de entre miles de millones de datos no es algo nuevo. Sin embargo, aún son pocas las empresas con necesidad de captación y retención que se han animado a introducirlos en sus procesos, al menos en sus primeras fases. Quizá es porque la imparcialidad que prometían quizá no lo es tanto.     “El sesgo de automatización” Entre 2014 y 2017 Amazon...
Catenon World3 años ago111610 min

El uso de algoritmos en reclutamiento para buscar e identificar al mejor candidato de entre miles de millones de datos no es algo nuevo. Sin embargo, aún son pocas las empresas con necesidad de captación y retención que se han animado a introducirlos en sus procesos, al menos en sus primeras fases. Quizá es porque la imparcialidad que prometían quizá no lo es tanto.

 

 

“El sesgo de automatización”

Entre 2014 y 2017 Amazon desarrolló un sistema de algoritmos para analizar perfiles y detectar los mejores. Prometía, y mucho. Pero después de las pruebas, se puso de manifiesto que el algoritmo dejaba fuera a muchas personas de la mesa del responsable de recursos humanos, corriendo el riesgo de discriminar. Amazon no fue la única, pero sí abrió el debate sobre estos sistemas.

“No es cierto que sean neutros (los algoritmos), porque aprenden y se basan en la realidad, que puede estar sesgada. Y porque alguien ha programado ese algoritmo, por lo que es posible que haya volcado sus prejuicios”, asegura Adrián Todolí, profesor de Derecho del Trabajo en la Universitat de València en este artículo.

Es un fenómeno conocido como “sesgo de automatización”. Con los últimos avances, las máquinas aprenden cada vez mejor y más rápido, pero es el humano quien programa, quien enseña. Y el ser humano tiene sesgos, conscientes o inconscientes.

 

“La gran barrera de la automatización”

El potencial de la inteligencia artificial y la automatización es enorme, sobre todo en las primeras fases de identificación del dato idóneo. Pero la clave es contar una gran capacidad de información relevante. Y no sólo eso, la calidad del dato. A mayor volumen de datos, menores serán las posibles discriminaciones. ¿Pero qué información es relevante? ¿Es relevante que conozcan datos de mi comportamiento diario? ¿De mis viajes a través de las fotos colgadas en Facebook o Instagram? ¿De mi opinión sobre un restaurante hace 5 años? Podemos meternos en arenas movedizas. Hacernos las preguntas adecuadas es la clave.

 

“Humanizando la tecnología”

Además del gran reto de contar con información relevante y gestionarla para conseguir el dato idóneo, nos seguimos encontrando con el problema del sesgo. Y el sesgo no es algo que esté originalmente en el algoritmo, sino que es transmitido por el humano. Y el factor humano sigue siendo determinante en la toma de decisiones. Hay variables que no son sustituibles por la automatización a la hora de valorar si ese candidato es el idóneo: cultural, fit organizacional, o feeling con el equipo. La psicología organizacional aún tiene mucho en lo que trabajar.

Es evidente que el uso de algoritmos juega un papel fundamental en cada una de las fases del proceso de reclutamiento y en cada una de las decisiones que se toman en él. Sobre todo en la primera fase, que es la identificación. Se ha demostrado que es efectivo y de verdad ayudan en la toma de decisiones aportando objetividad y consistencia. Pero los algoritmos también aportan sus propios riesgos, incluso cuando eliminan la subjetividad de los procesos de reclutamiento. Al final, las personas están implicadas en la programación de esos sistemas de automatización y en la toma de decisiones final.

“Si una compañía está analizando perfiles en base a algoritmos, el hiring manager necesita estar seguro de que ese algoritmo es válido”, asegura Heather Morgan, global chair of the workforce data and technology practice at law firm Paul Hastings en este artículo. “Tienes que hacer las preguntas adecuadas. Porque es complicado validar algo que está continuamente cambiando y evolucionando”.

 

“Tecnologías del dato aplicadas a la mejor base de datos: la Red”

Hoy en día, los mejores profesionales pueden encontrarse en cualquier parte del mundo y su identificación requiere la aplicación de tecnologías inteligentes para hacer una búsqueda global y continua. En Catenon, utilizamos las últimas tecnologías para encontrar el mejor talento de entre estos 800 millones de datos indexados en la red, usando técnicas como employer branding, búsqueda booleana, redes sociales, data analytics y otras herramientas como Social Referral o Talent Hackers, así como soluciones de Inteligencia Artificial como nuestro KM Crawler, entre otros.

Catenon aprovecha así la experiencia de sus hubs de innovación , incorporando nuevas tecnologías del dato para sus procesos, con el fin de identificar de forma eficiente candidatos en cualquier parte del mundo.

 

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