Claves para identificar el talento cualificado a escala

En estos tiempos tan turbulentos que nos ha tocado vivir, los reclutadores buscan toda la ayuda posible para reponer su plantilla con talento cualificado. El mercado de la gestión de recursos humanos (HRM), incluyendo el software y los servicios de adquisición de talento, está valorado actualmente en casi 20.000 millones de dólares; y se espera que crezca a un ritmo superior al 12% anual hasta 2028 gracias a la continua digitalización y automatización de las operaciones de contratación y RRHH.

En todo el mundo, las empresas están poniendo énfasis en crear y retener a los mejores, más brillantes y más diversos empleados.

Como es de esperar, los avances en inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (ML) y modelado predictivo están dando a las empresas, así como a las pequeñas y medianas empresas, una oportunidad nunca vista para automatizar su contratación, incluso cuando se enfrentan a cambios radicales en las prácticas laborales que implican el trabajo remoto e híbrido.

De hecho, cuatro de cada cinco reclutadores encuestados en un estudio de Entelo creen que la productividad aumentaría si pudieran automatizar totalmente la búsqueda de candidatos.

Opinan unánimemente que disponer de más datos les ayudaría a calificar a los candidatos, evaluar las reservas de candidatos, mejorar el alcance y perfeccionar los flujos de trabajo de contratación. A pesar de ello, el 42% no tiene los datos ni el tiempo para implementar o profundizar en los análisis, y mucho menos para convertir los datos en información.

Así pues, las soluciones de automatización de la selección de personal han entrado en escena.

 

¿Qué es la automatización de la contratación y cómo puede ayudar?

La gestión de recursos humanos o de personas como función comienza con la contratación. Cada día que un puesto vacante queda sin cubrir cuesta a las empresas beneficios y productividad. Las herramientas inteligentes basadas en la IA pueden recopilar datos relevantes sobre los candidatos, ponerlos a disposición de los reclutadores y, a continuación, procesarlos con precisión para acelerar y agilizar múltiples subprocesos, como la búsqueda de candidatos, la selección, la diversidad y la inclusión, las entrevistas y el seguimiento de los solicitantes.

"Los días en los que se clasificaban físicamente cientos de currículos y se publicaban las descripciones de los puestos de trabajo en cada uno de los tablones se han acabado", señala Ilit Raz, director general de Joonko, una solución de alimentación de talento para sacar a la luz a los candidatos procedentes de entornos subrepresentados. "Sin alguna forma de automatización o tecnología de RRHH, siempre vas a estar un paso por detrás de tus competidores, especialmente cuando se trata de la contratación".

La automatización de la contratación es una categoría de tecnología, entregada como aplicaciones de software como servicio (SaaS) y cada vez más potenciada por la IA, que una organización puede utilizar para gestionar todos los aspectos de su plantilla. Sus objetivos principales son

· Automatizar las tareas y los flujos de trabajo de contratación.

· Reducir los costes de contratación.

· Aumentar la productividad del personal de RRHH y de los reclutadores.

· Acelerar la cobertura de puestos vacantes.

· Contratar sin prejuicios.

· Mejorar el perfil general de talento de la empresa.

¿Cómo ayuda una tecnología típica de automatización de la contratación basada en la IA a conseguir estos objetivos? Estas son las diferentes funciones en las que puede desempeñar un papel clave:

· Anuncios de empleo: el software de contratación puede automatizar la compra de anuncios en plataformas de empleo, así como en otros sitios web. Aprovecha la publicidad programática y el contenido de marca para colocar anuncios de empleo en sitios específicos del sector que frecuentan tus candidatos objetivo. También puede ayudarle a optimizar su presupuesto de publicidad de empleo y a reducir el coste por candidato.

· Sistema de seguimiento de solicitudes (ATS): un ATS es un software que automatiza el ciclo completo de contratación y reclutamiento de una organización. Proporciona una ubicación centralizada para gestionar las ofertas de empleo, clasificar los currículos, filtrar las solicitudes e identificar a los candidatos más adecuados para los puestos vacantes. De este modo, los responsables de RRHH pueden mantenerse organizados y acceder fácilmente a los detalles sobre la fase en la que se encuentra un candidato en el proceso de contratación.

· Revisión de currículos: la selección manual de currículos es una de las partes que más tiempo consumen en la contratación. El software basado en IA "aprende y entiende" los requisitos del puesto de trabajo en función del listado y filtra los currículos en función de las palabras clave, los términos y las frases utilizadas por los candidatos.

· Precalificación de candidatos: los algoritmos inteligentes pueden determinar los candidatos probables mediante la evaluación de sus habilidades, experiencia y otras características con las de las contrataciones anteriores y el papel del trabajo publicado. También pueden clasificar o calificar a estos candidatos a medida que los hacen avanzar en el proceso de contratación.

Los chatbots basados en IA pueden recopilar información básica iniciando conversaciones con los candidatos y "aprender" más sobre ellos. Los algoritmos también pueden escanear sus perfiles de LinkedIn, Twitter, Facebook y otras redes sociales, así como las plataformas específicas del sector en las que son activos (como Stack Overflow para los desarrolladores) para tener una mejor idea de su personalidad, conocimientos, habilidades y aptitudes.

 

¿Cuándo puede salir mal la automatización de la contratación?

A pesar de los avances en el software de automatización de la contratación, no es una panacea para los desafíos de la contratación. No existe una cura tecnológica para los procesos de contratación defectuosos. La sobrecarga de datos es un problema crítico.

Hoy en día, los responsables de la contratación disponen de tantos datos (tanto de los candidatos como de los puestos de trabajo) que no tienen ni el tiempo ni la capacidad para analizarlos y tomar las decisiones correctas. Muchas veces, el coste y la complejidad de acceder a estos datos y verificarlos resultan prohibitivos.

Otro problema de larga data es la parcialidad. Si bien el proceso de contratación en sí mismo es frecuentemente sesgado (debido en gran parte a la propensión de las empresas a confiar en las referencias de los empleados), el uso de la IA y la automatización en la contratación puede a veces agravar el problema.

"Si no tienes un conjunto de datos representativos para cualquier número de características que decidas, entonces, por supuesto, no vas a encontrar y evaluar adecuadamente a los solicitantes", dice Jelena Kovacevic, miembro del IEEE y decano de la Escuela de Ingeniería Tandon de la NYU.

"Por ejemplo -continúa-, si en el pasado se excluyó sistemáticamente a los negros, o si no hubo mujeres en el proceso de selección, y se crea un algoritmo basado en eso, no hay forma de predecir correctamente el futuro. Si sólo se contrata a los alumnos de las escuelas de la Ivy League, no se sabe cómo se comportará un candidato de una escuela menos conocida, por lo que hay varias capas de sesgo".

El área más grande en la que los datos y la IA han fallado es la de Diversidad, Equidad e Inclusión (DEI). Algunos de los mayores errores relacionados con la diversidad en la contratación que se ven amplificados por la automatización y el aprendizaje automático son:

· Lenguaje insensible, elitista o menos inclusivo en las ofertas de empleo (aleja a los candidatos diversos de presentarse).

· Búsqueda limitada y grupos de candidatos restringidos (deja fuera a los candidatos de otra región o a los que no asistieron a ciertas escuelas).

· Ausencia de una política de trabajo a distancia (excluye a los candidatos con discapacidades y falta de transporte).

· Enfoque superficial de la DEI para cumplir con las normas mínimas de la industria o de la reglamentación.

· Falta de automatización

Esta última merece especial atención.

 

La IA como problema, la analítica como cura

Aunque la IA no es ciertamente una bala de plata para el reclutamiento, ha recorrido un largo camino desde el fiasco de Amazon. El estudio de Entelo encontró que los equipos de reclutamiento basados en datos ya están superando a sus compañeros. Además, el 84% de los reclutadores confía bastante en su capacidad para utilizar la IA y el aprendizaje automático en su flujo de trabajo diario.

La pregunta del millón es: ¿cómo puede la tecnología de automatización del reclutamiento utilizar algoritmos de IA en el proceso de contratación sin añadir (y amplificar) el sesgo humano en la mezcla?

La respuesta se encuentra en el establecimiento de puntos de referencia de rendimiento específicos de la empresa, la identificación de métricas clave para medir objetivamente la competencia de los candidatos y el uso de análisis de talento para medir el éxito y la eficiencia de sus esfuerzos de contratación.

Los algoritmos que cumplen el objetivo para el que han sido creados suelen hacerlo porque disponen de los mayores y más amplios conjuntos de datos. Es su responsabilidad recopilar estos puntos de datos e introducirlos en su canal de talento o en su software de automatización de la contratación.

El proceso se invierte en la implementación: siempre es una buena idea probar el algoritmo en un grupo pequeño (pero diverso) de candidatos y revisar manualmente su resultado antes de adoptarlo como la solución de contratación de facto para su organización.