Las organizaciones han abierto definitivamente sus puertas a la inteligencia artificial (IA) y una de las áreas donde su uso es palpable es en la gestión del talento. Palabras como Chatbox, Matching o Machine Learning forman parte del glosario de anglicismos de la atracción y adquisición de talento. Sin embargo, no solo se trata de añadir nuevas palabras o conceptos, puesto que el uso de plataformas que usan inteligencia artificial está cambiando los mecanismos de selección de personas.La arquitectura de la elección de talento se alimenta de recursos con una impronta y base tecnológica. En un lado se encuentran los algoritmos y modelos matemáticos que surten de herramientas para analizar datos y sobre estos, tomar decisiones. En el otro, las redes sociales se han convertido en el lugar donde buscar a las posibles ocupantes de las posiciones vacantes a cubrir. El perfil de la persona tiene que generar claridad al algoritmo rastreador de candidatos válidos para la oferta laboral.
El ciclo de talento, que cubre la atracción, incorporación del candidato a la empresa, onboarding, formación, desarrollo y compensación explica el ordenamiento eficaz de las fases por las que pasan los profesionales que trabajan en una compañía. Existen plataformas que usan inteligencia artificial, como Eightfold y Beamery, que cuentan con soluciones para todo el ciclo de talento.
En la fase de atracción y adquisición de talento, el objetivo es buscar candidatos acordes al perfil definido, diseñar la evaluación de candidaturas y generar un sistema de decisión sobre los candidatos a los que hacer una oferta para su posible incorporación. Tampoco se escapa al uso de plataformas con una base de inteligencia artificial.
En la fase de reclutamiento, Manatal, Breeze.hr o JobAdder ofrecen, incluso, labores de filtrado o criba curricular, como las que hace también Ideal.
En la fase de evaluación de las candidaturas recibidas, Humanly y Pomato, desde diferentes vertientes hacen una comprobación del grado de adecuamiento de las candidaturas recibidas al perfil a seleccionar.
El candidato que pasa el primer filtro puede tener que afrontar diferentes situaciones tales como entrevistas, pruebas situacionales o dinámicas grupales para medir competencias y habilidades, mediante juegos, Pymetrics, o video entrevistas, Hirevue o Willo, a la que se puede añadir VidCruiter, para estudiar los comportamientos, verbales y no verbales, mostrados por el candidato durante el vídeo.
Otro aspecto que se empieza a añadir como fuente de análisis es el grado de ajuste a la empresa a la que se va a incorporar el futuro empleado. Esto supone tratar de anticipar su posible crecimiento y posterior desarrollo, todo ello gracias al análisis predictivo; ahí aparecen plataformas como Sapia.ai o Entelo.
La utilización de pruebas y análisis curricular genera diferentes tipos de datos. Esta globalidad de datos requiere de un software de ayuda como Talentsoft o Avature, para facilitar la toma de decisiones.
Las plataformas mencionadas tratan de ofrecer soluciones para hacer más ágiles, más eficientes, más rápidos, más eficaces y menos costosos los procesos de reclutamiento y selección de talento. Gracias a la inteligencia artificial se nutren de mecanismos avanzados que buscan alcanzar dichos objetivos.
No obstante, el uso de la inteligencia artificial presenta tanto ventajas como inconvenientes. Entre los beneficios se encuentran los siguientes:
- Ahorro de tiempo en los procesos de selección. En el caso de selecciones masivas, dichas plataformas son capaces de gestionar conforme a los parámetros establecidos miles de currículum en un breve lapsus de tiempo.
- Ahorro de inversión. La automatización permite abaratar los costes de las tareas más repetitivas, dejando los elementos de mayor valor añadido a las personas. Los expertos en atracción y adquisición de talento tendrán más elementos de juicio a la hora de tomar las decisiones finales.
- Procesos más eficientes. El candidato puede recibir información más rápida sobre el estado en el que se encuentra en relación con el proceso de selección al que ha postulado.
- Ausencia del lado humano. Si hay una amplia utilización de elementos automáticos, se pierde el análisis humano.
- Sesgos. Si los algoritmos cuentan o están diseñados con sesgos, el resultado no será tan objetivo como se espera.
- Pérdida de buenos candidatos. Puede haber aspirantes a una oferta de empleo que cuenten con las habilidades y experiencia necesarias para el puesto, pero desajustados respecto a los criterios con los que está entrenado el algoritmo de selección.
Los candidatos a los procesos de selección pueden aprovecharse, también, del uso de la inteligencia artificial y utilizar recursos para prepararse mejor cuando participen en procesos de búsqueda de talento.
Por un lado, a la hora de elaborar su CV pueden adoptar los siguientes criterios:
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Utilizar palabras clave. Estas pueden ser extraídas de la información contenida en la especificación de la posición a cubrir.
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Identificar, claramente, las habilidades más relevantes.
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Describir los logros y resultados en términos cuantificables. Ser concreto y descriptivo respecto a las responsabilidades asumidas. Los medios y recursos a cargo, así como los resultados alcanzados, nutren de claridad al historial profesional.
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Utilizar un formato simple, para que el algoritmo no elimine el currículum. En algunos casos, los algoritmos no toman en cuenta documentos guardados en archivos no descifrables para ellos.
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Utilizar denominaciones conocidas para nombrar los puestos de trabajo ocupados con anterioridad, para que el algoritmo los reconozca fácilmente.
Una vez elaborado y enviado el currículum, los candidatos pueden utilizar la inteligencia artificial para entrenarse en dinámicas y juegos que las empresas usan habitualmente. Esta opción tiene ventajas como la posibilidad de practicar entrevistas y, por tanto, preparar respuestas a preguntas habituales de los procesos de selección, repetir y entrenar determinadas habilidades o recibir feedback para mejorar.
En resumen, la inteligencia artificial a través de plataformas que utilizan algoritmos y modelos matemáticos se han incorporado a la atracción y adquisición de talento. El ahorro de tiempo y costes en procesos masivos y la posibilidad de predecir posibles rendimientos a futuro de los candidatos incorporados rivalizan con la posible falta de ajuste de las decisiones, debido a la presencia de sesgos que todavía cuentan con cierto margen de error. Las sustanciales mejoras que se apliquen a las herramientas usadas permitirán que sean un complemento a la toma de decisión final, que seguirá descansando en el equipo de personas expertas a cargo del proceso.
