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INTELIGENCIA ARTIFICIAL:
¿CÓMO INFLUYE A LAS EMPRESAS EN LA BÚSQUEDA DE TALENTO?

Para 2020, se prevé que las empresas gastarán un total de 47.000 millones de dólares en Inteligencia Artificial (IA), por lo que cada aspecto de nuestra vida cambiará por completo a medida que las máquinas aprovechan el data para brindarnos servicios totalmente personalizados. 

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Escrito por Alistair Cox el 28 de agosto de 2017

Con un impacto tan amplio es de esperar que la IA vaya a revolucionar la forma en que las organizaciones buscan y adquieren talento. La tecnología automatizada puede analizar las montañas de datos de las empresas y del mercado laboral, convirtiéndolas en formatos legibles que ayuden a los humanos a tomar mejores decisiones e invertir su tiempo en tareas de mayor valor e impacto.

Por lo tanto, ¿cómo influirá esto a la búsqueda de talento en el futuro? Desde mi punto de vista, hay al menos tres áreas de evolución:

La Inteligencia Artificial promoverá una selección de candidatos más eficiente y justa

Uno de los principales beneficios de la Inteligencia Artificial es que permite que los procesos se completen a un ritmo y una escala que nosotros como humanos simplemente no podemos entender. Por tanto, preveo que en los próximos años se adoptarán ampliamente dos subconjuntos particulares de IA:

  1. Procesamiento de lenguaje natural (NLP): Permite que el ordenador lea lenguaje mediante la transformación de texto en data estructurado y de fácil comprensión. 

  2. Generación de lenguaje natural (NLG): A diferencia del NLP, el NLG transforma data estructurada en texto, permitiendo que un ordenador pueda escribir lenguaje.  

Ambos tienen un enorme potencial en la adquisición de talento. La era digital ha generado un gran beneficio a nuestra industria, pero también cantidades masivas de data que actualmente se gestionan de manera manual. Un simple anuncio de trabajo, por ejemplo, puede generar decenas de miles de respuestas, muchas de ellas pueden ser aplicaciones totalmente inapropiadas. Sin embargo, se deben seleccionar todas ellas para encontrar a las verdaderas estrellas. Tareas como el cribado de CV, la redacción de descripciones de ofertas y la comunicación con los candidatos podrían realizarse en tan sólo unos segundos utilizando esta nueva tecnología, lo que permitiría a los expertos dedicar más tiempo a otras funciones valiosas, como la preparación de los candidatos para las entrevistas con las empresas.

De hecho, en Hays utilizamos IA NLG en el proceso de selección de candidatos con la ayuda de una organización externa especializada en este área y, en efecto, funciona. Esta plataforma nos ha permitido no sólo acelerar el proceso de preselección, sino también a nuestros consultores centrarse en asesorar de manera individual a aquellos candidatos que la tecnología ha escogido como los más idóneos para el puesto, en lugar de un grupo de cientos de miles de candidatos que pueden no ser adecuados. Así pues, nuestros consultores tienen más tiempo para centrarse en construir relaciones con sus clientes y candidatos, algo que no se puede hacer con Inteligencia Artificial.

Hoy en día, se pone mucho énfasis en eliminar prejuicios en los procesos de selección y, aunque es algo totalmente positivo, está probado científicamente que, aun así, es inevitable que se den prejuicios de manera inconsciente. Es interesante ver cómo, además de incrementar la eficiencia, la automatización en la fase de selección también puede conducir a disminuir los prejuicios que se cometen de manera inconsciente. Después de todo, si al sistema de IA se le instruye para recopilar una lista de candidatos teniendo en cuenta únicamente data relacionada con la idoneidad de un candidato para un puesto, por definición ignorará información demográfica como edad, raza y sexo. No obstante, existen defectos y sería un error asumir que la IA es en sí misma más justa. Es igualmente posible que el aprendizaje mecánico automatice un sesgo existente que nosotros no conozcamos debido a la naturaleza opaca de muchas técnicas de IA. Por ejemplo, si el data histórico usado para preparar un algoritmo de selección de IA tuviese un sesgo de edad inherente, eliminar el data referente a la edad de los archivos de entrada podría no solucionar el problema, puesto que existen casos en los que la IA puede inferir en la edad basándose en nombres y su popularidad. Al igual que con cualquier nueva tecnología, hay mucho más detrás una vez que empiezas a involucrarte y vigilar las consecuencias no deseadas. Nunca olvides que la IA es tan buena como el data que introduces en ella, y para compilar tu lista de candidatos ideal, tendrás que proporcionar exhaustivos criterios sobre qué cualificaciones, experiencia previa y habilidades específicas le atraerían. 

La Inteligencia Artificial encuentra mejores candidatos

La IA permitiría a los negocios encontrar a los candidatos que mejor podrían encajar como nunca antes se ha visto, lo que conllevaría más contrataciones duraderas. Después de todo, vemos que la principal causa de una contratación insatisfactoria es la escasa adaptación cultural entre el empleado y la empresa.

Esto ya está sucediendo en cierta medida con las habilidades: los portales de empleo online utilizan cada vez más algoritmos para acercar a su comunidad de candidatos a los empleos disponibles. Por ejemplo, una publicación de trabajo de LinkedIn clasificará a los candidatos haciendo coincidir la información que aparece en sus perfiles con los de la descripción del trabajo. Sin embargo, a medida que la IA (y los datos recopilados por las empresas) se vuelve más sofisticada, podemos prever que estos algoritmos se vuelvan más complejos y tengan en cuenta preferencias y factores culturales, no sólo la capacidad técnica para desempeñar el puesto.

Las actitudes de los individuos hacia los beneficios, la cultura de la empresa y las preferencias salariales, entre otros aspectos, pueden evaluarse a través de métricas de encuesta. Las máquinas pueden recorrer el mercado laboral y procesar las respuestas a través de un algoritmo para proporcionar a las empresas una lista de candidatos que coincidan con la imagen de su organización. Los propios candidatos también sentirán los efectos, beneficiándose de recomendaciones de trabajo mucho más precisas y un alcance mucho más personalizado por parte de posibles empleadores, aún más en línea con sus preferencias.

Sin embargo, el elemento humano seguirá siendo necesario, probablemente aún más, ya que sigue siendo increíblemente difícil para cualquier máquina analizar las habilidades interpersonales, cruciales para las empresas modernas. Aún estoy esperando ver un algoritmo que pueda entender, por ejemplo, el humor, el temperamento o el entusiasmo de manera tan eficaz como puede hacerlo una persona. Y no olvidemos que es necesaria la supervisión manual para compilar criterios; yo desde luego no querría que una máquina escogiese a las personas de mi negocio, y tampoco creo que hiciera un gran trabajo.

 

La Inteligencia Artificial ayudará a salvaguardar futuros grupos de talento

Además de asistir a las empresas en la contratación de los candidatos correctos, creo que la IA desempeñará un papel fundamental en la retención y desarrollo de talento en el futuro.

Hemos visto al sector Retail utilizar la Inteligencia Artificial para proporcionar a los consumidores experiencias de compa más personalizadas e interactivas. Espero que en los próximos años las empresas sigan su ejemplo, manteniendo al personal involucrado y comprometido de una manera mucho más específica. Una vez más, el uso general de la IA es para complementar, no suplantar, la gestión humana.  A medida que los algoritmos se vuelven más sofisticados, las empresas pueden, por ejemplo, encontrar máquinas diciéndoles cuándo y dónde es probable que pierdan personas valiosas, de manera que los humanos podamos intervenir antes de que sea demasiado tarde.

Una perspectiva emocionante es utilizar IA para complementar la planificación humana proactiva. El flujo de talento de una organización es más que nada otra extensión de data que un ordenador puede analizar para detectar tendencias futuras, ya sea evaluando cuándo el futuro crecimiento de los ingresos requerirá personal adicional, o analizando los patrones de calendario para identificar en qué momento del año los empleados tienen más probabilidades de abandonar, por ejemplo. Creo que esto se convertirá en parte esencial para empresas más grandes, quienes luego trabajarán con responsables de selección y de atracción de talento para planificar iniciativas proactivas de contratación, en lugar de pasar tanto tiempo contratando de manera reactiva.

A medida que el caso empresarial de IA adquiere mayor reconocimiento, preveo que la adquisición de talento comience a adaptarse muy rápidamente. Esto no sólo debería originar un proceso de selección mucho más eficiente, sino que también proporcionaría a los responsables de selección más tiempo para centrarse en tareas de mayor valor y que la Inteligencia Artificial no puede emular. Prepárate para dar la bienvenida a un aluvión de nuevos negocios y modelos que afirman que pueden transformar tu fortuna de la noche a la mañana. La selección de los mejores candidatos no será fácil, nunca lo es, y es posible que los consultores de selección se sientan abrumados ante la incertidumbre de qué camino escoger. En Hays pasamos mucho tiempo buscando nuevas ideas que añadan valor a nuestros clientes y candidatos, lo que probablemente representa menos del 10% de las propuestas que nos llegan a la mesa. 

Sin embargo, creo firmemente que las personas, que no las máquinas, continuarán desempeñando un papel predominante en la contratación y compromiso de los empleados. Necesitaremos establecer criterios, llevar la magia del matiz humano a las fases de preselección y de entrevista, así como construir relaciones de tú a tú, que es lo que finalmente importa cuando un candidato va a firmar un contrato. Hoy en día las personas hacen negocios con otras personas y espero que eso nunca cambie. A pesar de la emoción y los miedos que provoca el incremento de la IA, la gestión del talento sigue siendo en gran medida un deporte de contacto, donde la intuición, basada en miles de pequeñas facetas de la experiencia humana que nunca se capturan como datos, juega un papel tan importante como el data puro y duro.