Un algoritmo para contratar al trabajador perfecto
Victor Perez Rodriguez
Si le gustas a nuestroalgoritmoestáscontratado. Un argumento que suena cada vez menos a ciencia ficción, entregadas todo tipo de empresas de recursos humanos y headhunters al software de última tecnología que analiza el big datapara encontrar al trabajador perfecto de acuerdo a sus habilidades profesionales.
La vida demuestra que en no pocas ocasiones los procesos de contratación se deciden por un candidato u otro en función de amistades o gustos en común. Los algoritmosintentan desterrar las corazonadas y los procesos de selecciónpoco transparentes de los departamentos de recursos humanos para seleccionar a la persona más adecuada según sus cualidades profesionales y asegurando a la vez un ambiente de trabajo más diverso porque los números no entienden de prejuicios.
El uso del Big Data o la analítica predictiva por parte de los reclutadores no es nada nuevo, pero sí lo es en términos de la cantidad de información analizada. Hace años que Google utiliza algoritmos en la selección de personal, un camino que han comenzado a transitar todo tipo de empresas ayudadas por startups especializadas como Gild, Entelo, Textio, Doxa o Gap Jumpers. Prometen contratar de una manera más efectiva y eficiente que un humano, encontrando a las personas de más talento que mejor se pueden adaptar a la empresa.
Un estudio de la Harvard Business Review destacaba hace unos meses que los humanos somos buenos a la hora de determinar qué características y habilidades debe tener el candidato ideal para cubrir una vacante, pero que somos malos a la hora de valorar y ponderar la información recibida. Los investigadores aseguran, después de analizar 17 estudios sobre procesos de contratación, que una simple ecuación era capaz de mejorar las decisiones de los humanos en al menos un 25 por ciento.
La analítica predictiva también se ha demostrado útil a la hora de detectar qué trabajadores están a punto de abandonar la empresa o cuáles se sienten desmotivados. Sin embargo, el uso de algoritmos no convence a todo el mundo. "Cuando entrevisto a una persona busco pasión, no hay ningún algoritmo que sea capaz de llegar a ese nivel", explica Amish Shah, fundador de Millennium Search en declaraciones a The New York Times.
El análisis de datos permite también detectar ciertas variables que pueden resultar fundamentales a la hora de contratar a un nuevo empleado. Por ejemplo, algunas consultoras como Kenexa -propiedad de IBM- han concluido que el tiempo que se tarda en llegar al trabajo es un factor decisivo de desgaste en empleos de cadenas de comida rápida o teleoperadoras, algo que a priori parece intuitivo pero que con el uso de la analítica predictiva puede descartar directamente a un candidato.
Los algoritmos, por tanto, parecen más una herramienta complementaria que un sustituto de los departamentos de los recursos humanos. Y resultan especialmente útiles en los primeros momentos de los procesos de selección, donde se evalúan a cientos o miles de candidatos. A través del big data se pueden encontrar a dos o tres trabajadores con las habilidades de trabajo idóneas, pero por el momento parece muy difícil evitar la temida entrevista de trabajo.
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