La selección del mejor talento en los tiempos digitales

La pandemia de la COVID-19 ha planteado a las empresas que los encuentros cara a cara no son siempre la mejor opción para reunirse. Los dispositivos tecnológicos han permitido realizar encuentros virtuales y ser la primera opción para muchos reclutadores que desconocen los riesgos sanitarios del candidato y prefieren realizar la entrevista de manera virtual; ha aumentado exponencialmente el uso de herramientas para realizar entrevistas en vídeo y evaluaciones online, asistidas por la inteligencia artificial (IA) en la toma de decisiones.

Las entrevistas digitales favorecen que tanto empresas como candidatos tengan más oportunidades: se consideran candidatos que no hubieran sido entrevistados sin esta herramienta y se aplica a procesos que antes estaban fuera del alcance de muchos interesados. Por otro lado, la IA carece del ojo clínico y la intuición de la mente humana y, por lo tanto, de la riqueza de información que ambos proporcionan; sin embargo, también ahorra posibles sesgos y los sustituye por una objetividad cuantificada, asentada en una base científica.

Tal como se verá más adelante, con la ayuda de la tecnología se puede llegar a ponderar el tono de la voz, la elección de las palabras, el contenido, el contacto visual, la configuración facial, la información de múltiples fuentes en estado bruto como las huellas digitales en las redes sociales o, con permiso del candidato, si se trata de procesos internos, la procedente de comunicaciones internas como correos electrónicos.

Los puestos de trabajo reales pueden verse más o menos afectados por los procesos de digitalización, pero lo que sabemos con certeza y de modo generalizado es que hay sistemas de gestión asentados en la IA que abarcan todas las áreas de Recursos Humanos, desde el reclutamiento y la selección hasta las salidas y los despidos del empleado. En una encuesta del 2017, ya se comprobó que el 15% de los líderes de Recursos Humanos encuestados en 40 países afirmaron que la IA y la automatización ya tenían impacto en sus departamentos; y un 40% señaló que esperaba que ambas afectasen a sus planes en un plazo de entre 2 y 5 años (Harvey Nash Survey, 2017). Tres años después, se ha acelerado la automatización junto con otras tendencias como la compra online de servicios y bienes, el teletrabajo o trabajo remoto, el almacenamiento y análisis de grandes cantidades de datos, y la redundancia en la gestión de tareas y la cadena de valor (Candelon et al., 2020). La IA es el siguiente paso lógico en la evolución de las empresas, al resultar útil para la adaptación a estos cambios.

La inteligencia artificial en Recursos Humanos es imparable

Las áreas clásicas de Recursos Humanos son reclutamiento y selección, beneficios y compensación, evaluación del desempeño y estimación del potencial, estructura, diseño de carreras y del puesto de trabajo, relaciones laborales, cumplimiento, formación y desarrollo de empleados, comunicación interna y externa, análisis y métricas, y salidas y despidos.

Todas ellas disfrutan de un importante potencial de ser automatizadas; sin embargo, no pocos profesionales con amplia experiencia tienen reparos a la hora de adoptar las nuevas tecnologías al cien por cien. Esgrimen razones como que algunos algoritmos no pueden ser sustituidos por la empatía y la intuición humanas; hay quienes desconfían de si los datos pueden aportar algo realmente nuevo a lo que ya se sabe sobre la dinámica de la fuerza laboral y advierten de sesgos debidos a la calidad de esos mismos datos, e incluso de la cantidad necesaria para que sean significativos, sin entrar en consideraciones sobre la legitimidad de su uso. En el otro lado, se encuentran quienes se posicionan a favor con razones de aplicación, en general, como la capacidad de automatizar tareas repetitivas de poco valor añadido, una mejor captación del talento, incorporación de empleados más rápida y personalizada, capacitación de trabajadores más eficiente y efectiva, mayor conectividad y soporte técnico en la toma de decisiones.

La capacidad de automatizar tareas repetitivas de poco valor añadido, como pueden ser la administración de compensación y beneficios, las preguntas de empleados sobre procedimientos y políticas o el análisis de los currículums. En este último caso, si se aplica un algoritmo previamente programado, se podrá analizar de manera mucho más rápida y fiable un número mayor de currículos, eliminando una gran incidencia de errores humanos. El equipo de Recursos Humanos tendrá tiempo añadido para aportar una serie de criterios de análisis definidos y mejorados de manera continua o aumentar el número de respuestas e interacción con los candidatos. Cada vez se valora más que el solicitante del empleo obtenga información sobre el progreso de su aplicación, los tiempos necesarios para cada fase del proceso e, incluso, ofrecer motivos por los que no ha sido seleccionado (Talent Board, 2018).

Una mejor captación de talento.La automatización permite comparar las capacidades de los candidatos con los empleados que mejor desempeño tienen. De media, el reclutador de una empresa invierte alrededor de un tercio de su semana de trabajo identificando candidatos (Entelo, 2018). Además, el proceso de contratación genera una gran cantidad de datos. Si, por ejemplo, una compañía contrata a cien trabajadores al año y recibe mil solicitudes de empleo, las cien que fueron elegidas y las novecientos que no lo fueron pueden generar información sobre qué es lo que necesita la empresa y qué puede ofrecer el mercado laboral en ese momento.

Una incorporación de empleados más rápida y personalizada. Los sistemas de IA pueden proporcionar información sobre las compensaciones, beneficios y políticas de la empresa, además de suministrar sugerencias personalizadas para su capacitación y rápida integración en el equipo. De esta manera, el tiempo de permanencia del empleado mejorará gracias a una incorporación satisfactoria.

Una capacitación de empleados más eficiente y efectiva. Junto con los softwares de capacitación, los sistemas de IA pueden proporcionar vías de aprendizaje personalizadas. La Dirección de Recursos Humanos puede implementar chatbots^[1] que ofrezcan una formación 24/7 sin interrupciones y con capacidad de proporcionar respuestas instantáneas y lógicas. Según una investigación de Zoom.ai (Chauhan, 2017), los usuarios más activos que utilizan los asistentes automatizados ahorran hasta veinticinco horas al mes, promediando un ahorro de quince mil euros para un empleado con un salario de cien mil euros al año.

Una mayor conectividad entre candidatos, empleados, y directivos gracias a la tecnología, evitando, por ejemplo, desplazamientos, lo cual ahorra costes y tiempo.

Un soporte cognitivo en la toma de decisiones. Los motores de la IA pueden ayudar a directivos y empleados a tomar decisiones diarias que, de otro modo, recaerían en el Departamento de Recursos Humanos. Por ejemplo, cuando un empleado desea tener días de vacaciones adicionales, el sistema de IA puede calcularle la probabilidad de que sea aprobada o no su solicitud, sin tener que consultarlo con Recursos Humanos.

En adelante, abordaremos en profundidad la política de reclutamiento y selección. En una encuesta llevada a cabo por Oracle entre 484 profesionales de Recursos Humanos (HR Research Institute, 2019), el 64% confirmó que la IA tiene un alto potencial para mejorar esta área. De hecho, fue la segunda función de Recursos Humanos más seleccionada después de «análisis y métricas». Las fases principales de una contratación son: diseño de la oferta de trabajo, apertura de la solicitud, entrada de los candidatos, evaluación y, en su caso, entrevista al candidato por parte del reclutador. Todas estas fases pueden ser sustituidas por máquinas como chatbots, herramientas de detección automatizadas u otros sistemas de interacción con el candidato.

La perspectiva del reclutador

Una encuesta realizada en Estados Unidos, Australia y el Reino Unido, realizada en 2017 en la que se consultó a 5.179 directivos, el resultado arrojó que solo el 10% de los trabajadores estaba completamente convencido de que sus empleos podían peligrar con la IA (Genpact, 2017). Tres años después, esto ya es una realidad.

En Amazon, la automatización de los procesos ha sido una constante y una de las claves de éxito de la empresa desde su creación. Sin embargo, en el 2015, la compañía detectó que su algoritmo de selección del personal no calificaba de una manera neutral, ajena al género, a los trabajadores del puesto de desarrollador de software (Kodiyan, 2019). La causa principal fue que los sistemas fueron entrenados para examinar a los solicitantes observando patrones en los currículos enviados a la compañía durante un periodo de diez años. La mayoría de los currículos que llegaban habían sido de hombres, de modo que el sistema de Amazon se enseñó a sí mismo que los candidatos varones tenían una mayor probabilidad de ser seleccionados para el puesto. Se penalizaron los currículos que incluían la palabra “mujeres” como, por ejemplo, “capitana del equipo de mujeres de ajedrez” y degradó a las graduadas de dos universidades para mujeres. Amazon editó el algoritmo para que fuese neutral en este aspecto. Sin embargo, los expertos anunciaron que había otras maneras de clasificar a los candidatos que podían ser discriminatorios. Por esta razón, siguen siendo necesarios tanto la intervención humana como nuevos perfiles profesionales que analicen y programen estas herramientas.

Al igual que las herramientas de automatización de ventas como Salesforce no dejaron obsoletos a los comerciales, se anticipa una trayectoria similar para los reclutadores. El desafío real es cómo mejorar el talento y la capacitación de los empleados. Únicamente el 38% de las empresas ofrecen programas de formación para los trabajadores (Genpact, 2017). Las habilidades técnicas como codificación, estadística y matemáticas aplicadas siguen siendo muy importantes, pero las denominadas “soft skills”, como pueden ser la adaptabilidad, el pensamiento crítico, la resolución de problemas y la creatividad, son críticas para la selección. Posiblemente, las soft skills sean la parte más complicada de identificar en la evaluación de los candidatos y el elemento diferenciador entre profesionales con perfiles técnicos muy similares. Si, por ejemplo, se reciben mil currículos para un puesto de trabajo, de los cuales se seleccionan veinticinco, el nivel técnico será muy alto y la selección del candidato se realizará con base en su mayor conveniencia con la empresa. Por tanto, será necesario un perfil humano con ojo clínico que obtenga e interprete esa información no visible del entrevistado. Un gran número de compañías no cuenta con un “manual” de selección que diga cómo y dónde encontrar candidatos. Los reclutadores van examinando, interpretando y experimentando con sus herramientas y competencias al entrevistado, según su experiencia personal. Sin embargo, la rápida evolución de la tecnología irá desarrollando cada vez más una combinación híbrida entre personas y máquinas que ofrezcan un soporte en la toma de decisiones (Pin et al., 2020b).

La perspectiva del candidato

Los candidatos y los empleados, en general, esperan no solo un trabajo, sino también una carrera profesional que se pueda planificar. Sin embargo, según datos de las oficinas de empleo de Estados Unidos y Europa, la tendencia a reducir el tiempo de estancia en una empresa crece con fuerza.

Las dos últimas generaciones, millennials, nacidos entre los años 1985 y 2000, y Z o centennials, nacidos a partir del 2000, valoran, en primer lugar, la actividad que van a realizar, saber cómo va a evolucionar su carrera profesional y en qué tipo de compañía trabajarán —cuáles son sus valores y su cultura— (Stein et al., 2018). A diferencia de la generación de los baby boomers, nacidos entre 1945 y 1964, la retribución no es un motivo prioritario para abandonar un trabajo (Stein y Mesa, 2020). Los millennials, si no se divierten y aprenden colaborando en entornos dinámicos provistos de nuevas tecnologías, buscarán otras salidas profesionales en compañías que resulten cool o que tengan una employee brand o marca del empleador bien definida (McCracken et al., 2016).

Los candidatos más jóvenes buscan información entre uno y dos meses antes de solicitar un empleo (Basu et al., 2019), principalmente en la página web de la compañía, pero también en LinkedIn, motores de búsqueda, contactos que trabajen en la empresa, Departamentos de Recursos Humanos, headhunters o portales de empleo como Glassdoor, que permite que los empleados o exempleados publiquen información sobre la compañía que antes podía ser considerada como confidencial. Información sobre cómo se realizan los procesos de selección, la dificultad de las entrevistas, el rango salarial por categoría de trabajo o los pros y contras de trabajar en la compañía son de acceso público. Si la empresa no cuida proactivamente su marca de empleador, la atracción del talento de los más jóvenes disminuirá considerablemente. Ante una mala valoración, el Departamento de Comunicación Externa tendrá que idear estrategias como la publicación de comentarios positivos o aclaraciones a los negativos con transparencia y rapidez.

Consideración final

La tecnología permite el acceso a cantidades ingentes de información sobre uno mismo y sobre los demás, y mejora la comunicación y el contacto en inmediatez y frecuencia; sin embargo, parece que, por lo general, esa posibilidad no sirve para incentivar el conocimiento personal, la conciencia de uno mismo y, por lo tanto, la madurez. Hoy se necesita una madurez digital, que es la de siempre, pero actualizada, porque convertirse en una organización digital encierra un movimiento tectónico en las actividades de los directivos y profesionales, en sus comportamientos individuales y en cómo se relacionan unos con otros dentro y fuera de las empresas. No se trata solo de disponer de potentes herramientas de IA para usarlas con los clientes, los procesos, productos, servicios o, como hemos descrito anteriormente, con los candidatos: es perentorio acrisolar una cultura a la altura de la digitalización que nos oriente en nuestro proceso de aproximación a la transformación.

Guido Stein es profesor del departamento de Dirección de Personas en las Organizaciones y Unidad Docente de Negociación de IESE Business School

[1] Programas informáticos que simulan conversaciones personales.