Encuentra tu ‘match’ profesional

El algoritmo de Spotify muestra canciones según los gustos, Amazon posiciona los productos que pueden satisfacer alguna necesidad, mientras que Tinder es capaz de presentar a las personas por su afinidad. La inteligencia artificial (IA) ya conduce la vida personal de la mayoría y se postula para guiar también las carreras profesionales. Y no es de extrañar que llegue a todos los campos, teniendo en cuenta que se espera que el mercado de la IA alcance en España los 1.400 millones de euros invertidos en 2025, según un informe de IDC Research. Pero, ¿cómo van a cambiar los procesos de selección?

La ‘start-up’ Shakers se dedica a aplicar la inteligencia artificial para hacer ‘match’ entre trabajadores ‘freelance’ y empresas, y así conectar a unos con proyectos más compatibles y agilizar los procesos de los otros. Así lo explica su fundador y CEO, Héctor Mata, quien cuenta que para conseguir buenos resultados hace falta recoger gran cantidad de datos. "Para originar una intuición de algo se tiene que haber recogido mucha información, y entonces se genera una creencia. Eso es lo que hace el algoritmo", añade.

La IA ha entrado en todas y cada una de las fases de selección de personal, desde la búsqueda del talento, hasta los despidos. Para la entrevista, algunas empresas utilizan vídeos grabados para analizarlos posteriormente con algoritmos. Estos revisan si se encaja con los aspectos culturales y las expresiones faciales para reconocer las emociones. "Quizás la persona que está entrevistando no se da cuenta del vocabulario u otros detalles", explica Josep Curto, director académico del máster en inteligencia de negocio y Big Data en la UOC.

Sin embargo, la actuación de estas tecnologías empieza mucho antes: "La identificación del talento es la parte más importante de todas y la que más recursos consume, por lo que hacerlo bien marca la diferencia", explica Cristina Villanova, directora general corporativa en Catenon, multinacional dedicada a la búsqueda global de profesionales. La participación en eventos, los destacados en artículos o los comentarios en Twitter forman parte de los millones de datos en abierto que darán pistas sobre la especialización.

"La búsqueda de talento ha dejado de ser local. Ahora el terreno de juego para buscar profesionales es el mundo", añade Villanova. Para captar la atención de esos profesionales, se hacen campañas de promoción de puestos para potenciar que se presenten los perfiles más ajustados. Después está la activación, que busca que ese potencial trabajador de respuesta a la oferta. "Localizamos a los profesionales con los que se rodean, ya sea porque hayan trabajado, estudiado o compartido algo, para que recomienden el puesto a cambio de una compensación económica", dice Villanova. Los ‘chatbots’ permiten evaluar los idiomas, la biometría facial puede certificar que el trabajador es el que aparece en pantalla, mientras que el ‘blockchain’ puede certificar los títulos del candidato.

Los algoritmos también pueden llegar a controlar la actividad del trabajador y determinar su despido, algo para lo que la empresa deberá tener en cuenta el Reglamento General de Protección de Datos. La recogida, el tratamiento y la explotación de tal cantidad de datos mediante el Big Data y el ‘machine learning’ es uno de los grandes retos para cualquier área de recursos humanos. Y, junto a este, evitar cualquier discriminación.

"Los algoritmos aprenden de la información que contienen los datos, de manera que si estos tienen sesgos en contratación, en sueldo o localización se trasladarán a sus decisiones. Identifican patrones fuertes y los repiten", explica el profesor de la UOC. Y añade que para ello, existe la rama de la IA responsable, que incluye mecanismos justamente para detectar, monitorizar y reducir estos posibles sesgos. Esto es algo que ya se traslada a las empresas de búsqueda y selección de talento. La directora general corporativa en Catenon explica que, cuando se busca un perfil, hay muchísima objetividad en habilidades y experiencia, de manera que ayuda a evitar cualquier exclusión o discriminación. Mata, por su parte, reafirma el papel de transparencia de los algoritmos y defiende también que "no recogen datos en cuanto a sexo, raza o creencias políticas, por lo que no se trabaja con ellos". En cualquier caso, la paradoja de que los algoritmos dirijan completamente los recursos humanos no es algo que se contemple, al menos actualmente, dado que las soluciones suelen ser híbridas para mantener la calidez humana en el proceso de automatización.

Suscríbete para seguir leyendo