¿Podría un test de personalidad de Inteligencia Artificial ayudarte a encontrar el trabajo de tus sueños?
Por Betsy Vereckey, Colaboradora
Revisar montones y montones de currículums podría ser una tarea del pasado. Al emplear nuevas tecnologías para encontrar candidatos que se ajusten mejor, las empresas pueden reducir los costes de rotación y ahorrar a sus departamentos de recursos humanos un tiempo inestimable.
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Durante años, los empleadores se basaron en el currículum estándar y la carta de presentación para encontrar los mejores candidatos. A veces, incluso una corazonada era todo lo que se necesitaba para ofrecer a alguien el trabajo. Sin embargo, hoy en día, la inteligencia artificial (IA) aprovecha los datos y las evaluaciones de personalidad para eliminar algunas de las conjeturas de las empresas y, a su vez, ayuda a los trabajadores a encontrar trabajos que se ajusten mejor a su sentido de identidad.
Estos avances tecnológicos están llegando al mercado a medida que los estudios continúan mostrando que los empleados quieren trabajos que ofrezcan mucho más que un buen sueldo. De hecho, los resultados de la encuesta publicada en Harvard Business Review revelaron que nueve de cada 10 estadounidenses dijeron que cambiarían casi un cuarto de sus ganancias de toda la vida por un trabajo más significativo.
¿Es hora de decir «adiós» a las conjeturas ocupacionales y «hola» al match perfecto?
¿Cómo ayuda la inteligencia artificial a elegir candidatos A+?
Un currículum vitae sólo puede revelar un poco sobre un candidato, pero al incorporar la inteligencia artificial, las personas de recursos humanos pueden conocer la inteligencia emocional de los solicitantes, entre otros rasgos clave.
«La mayoría de las empresas son analíticas en todas las demás partes de su negocio, pero cuando se trata de contratar, las conjeturas y la intuición siguen siendo bastante frecuentes», dice Claire McTaggart, fundadora y directora general de SquarePeg, una plataforma tecnológica de recursos humanos que utiliza los datos para buscar y emparejar a las personas que solicitan un empleo con las empresas que están contratando.
Mientras trabajaba en la consultoría de gestión, McTaggart examinó un número abrumador de currículums. «Me sorprendió que decisiones tan importantes se tomaran con criterio personal, sin suficientes datos o análisis en torno al proceso de toma de decisiones».
SquarePeg considera una amplia gama de atributos cuando se trata de emparejar y clasificar. Cada candidato a un puesto de trabajo toma la evaluación psicométrica de SquarePeg, que evalúa 19 rasgos específicos del lugar de trabajo, como la orientación al detalle, la perseverancia, la curiosidad intelectual y la adaptabilidad.
«Las evaluaciones psicométricas permiten una visión considerablemente más profunda en el emparejamiento de un candidato para un puesto que los datos del curriculum vitae por sí solos, ya que ofrecen una evaluación de cómo alguien tiende a comportarse en situaciones del lugar de trabajo en lugar de sólo una instantánea histórica», dice McTaggart.
Cuando las personas que buscan un empleo crean un perfil en SquarePeg, cargan un currículum que es analizado automáticamente. A los usuarios se les pide información sobre sus habilidades, historial de trabajo, preferencias y prioridades de carrera, y luego realizan la evaluación psicométrica. Una vez que tienen un perfil, SquarePeg comienza a emparejarlos con las posiciones abiertas y llega directamente con las oportunidades ideales.
Los candidatos reciben una correspondencia de trabajo curada basada en un rango de criterios, incluyendo calificaciones, experiencia, rasgos de comportamiento, preferencias e intereses. Los puestos de trabajo se envían para su aprobación, y una vez que un candidato aprueba un puesto de trabajo, su perfil va directamente a un gerente de contratación.
Para los candidatos que han presentado minuciosamente cientos de cartas de presentación y currículums perfectamente elaborados, la idea de que una máquina haga todo el trabajo puede ser tentadora. Por parte de SquarePeg, la empresa dice que los candidatos pueden hacer sus evaluaciones en menos de 15 minutos.
Por parte del empleador, las empresas que utilizan SquarePeg suben una descripción del puesto o crean un anuncio, responden a las preguntas sobre sus requisitos para el puesto, y luego reciben solicitudes de candidatos altamente curadas en pocos días. Los empleadores pueden especificar qué habilidades sociales o rasgos de comportamiento son más críticos para el trabajo, o SquarePeg puede rellenar previamente esos datos basándose en el título del puesto, la función y la antigüedad.
En lugar de buscar entre montones de currículums no cualificados, los empleadores que utilizan SquarePeg tienen perfiles detallados de un grupo de candidatos altamente cualificados. Cada solicitante es puntuado y clasificado, lo que hace la comparación mucho más fácil que el uso de currículums. A medida que los empleadores mueven los candidatos a través de su embudo de contratación, SquarePeg proporciona análisis sobre la diversidad, los patrones de selección, las inconsistencias de contratación entre los reclutadores, equipos u oficinas, y más.
SquarePeg trata cada puesto de manera diferente, ponderando ciertos rasgos de comportamiento más que otros dependiendo de las exigencias del trabajo. Las habilidades de negociación, por ejemplo, pueden ser más importantes para un puesto de servicios al cliente, mientras que las habilidades técnicas podrían ser más valoradas para un puesto de software o de análisis de datos. «Lo que un algoritmo puede hacer es alinear un equipo de contratación con lo que es importante para el puesto, y luego estandarizar la forma en que los candidatos son emparejados y clasificados de manera que se elimine el sesgo», dice McTaggert.
Por qué a las personas de RRHH les gusta usar la IA para buscar talento
«La eficiencia es increíble», dice Ryne Sherman, director científico de Hogan Assessments, un fabricante B2B de tests de personalidad en el lugar de trabajo.
Sherman señala que la IA tiene un gran retorno de la inversión para las empresas. Encontrar empleados que encajen bien también puede significar una mayor satisfacción laboral y un aumento de la productividad, lo que se traduce en un mejor resultado final. Un estudio llevado a cabo por BetterUp, una empresa de iniciación de carreras, y publicado en Harvard Business Review, estima que los empleados que hacen un trabajo que consideran muy significativo generarán 9.078 dólares adicionales por trabajador, por año. El informe abarcó 26 industrias y 2.285 profesionales estadounidenses en diferentes niveles de pago, tamaños de empresas y demografía.
Además, la contratación de empleados que se denominan un «buen matchs» también puede traducirse en un aumento de las tasas de retención. Los empleados que encuentran un trabajo altamente significativo -donde pueden desarrollar su interior, crecer profesionalmente y ayudar a los demás- son 69 por ciento menos propensos a planear dejar sus trabajos dentro de los próximos seis meses, y su permanencia en el trabajo es 7.4 meses más larga, en promedio, cuando se compara con los empleados que encuentran su trabajo menos significativo, mostró el informe de BetterUp.
Cuidado con el sesgo algorítmico no intencional
Una desventaja del aprendizaje por máquina es que es tan inteligente como los datos que le suministran los humanos, lo que significa que hay un potencial de sesgo algorítmico para crear resultados injustos. Esto puede frustrar el propósito de pasar a la IA para combatir el sesgo que pueden tener los gerentes de contratación, aunque no sea intencional.
«El riesgo real es que hay un sesgo que tenemos como humanos que no reconocemos, y el algoritmo lo recoge y lo enfatiza como una locura», dice Sherman. Esto podría ser «extrañas peculiaridades sociales contra las que no hemos pensado en tener prejuicios», o títulos de ciertas universidades o ciertas partes del país, dice, señalando que el algoritmo en sí mismo no está prejuiciado – es sólo que la computadora está tratando de replicar lo que los humanos están haciendo. «Puede que no te des cuenta de que estás sesgado de alguna manera», dice. «A menudo, cuando te das cuenta de que está sucediendo, es demasiado tarde.»
Sin embargo, a pesar de la potencial desventaja del sesgo algorítmico, las pruebas de personalidad todavía proporcionan muchas ventajas. Puede ofrecer una visión profunda de los intereses y la motivación de un candidato a un puesto de trabajo, transformar el proceso de contratación en uno más fácil, rápido y justo, crear lugares de trabajo más diversos y ayudar a las empresas a construir los equipos adecuados.
«Las evaluaciones estandarizadas, ya sean de coeficiente intelectual, personalidad o tareas de muestra de trabajo, son seguramente los métodos más justos y fiables para predecir el rendimiento en el lugar de trabajo», dice Sherman.
