Las herramientas basadas en inteligencia artificial pueden recopilar y procesar los datos de los candidatos para acelerar y agilizar la búsqueda, selección, diversidad y otras funciones de RR.HH.

Con una ‘Gran Renuncia’ que no da señales de ceder, los reclutadores están buscando toda la ayuda posible para reponer sus plantillas con talento cualificado. El mercado de la gestión de recursos humanos -incluyendo el software y los servicios de adquisición de talento- está actualmente valorado en casi 20.000 millones de dólares.

Se espera que crezca a un ritmo superior al 12% anual hasta 2028 gracias a la continua digitalización y automatización de las operaciones de contratación y recursos humanos.

En todo el mundo, las empresas están poniendo énfasis en crear y retener a los mejores, más brillantes y más diversos empleados. Como es de esperar, los avances en inteligencia artificial, aprendizaje automático y modelos predictivos están dando a las empresas -y a las PyMEs- una oportunidad nunca antes vista para automatizar su contratación, incluso cuando se enfrentan a cambios radicales en las prácticas laborales que implican el trabajo remoto e híbrido.

De hecho, cuatro de cada cinco reclutadores encuestados en un estudio de Entelo creen que la productividad aumentaría si pudieran automatizar totalmente la búsqueda de candidatos. Opinan unánimemente que disponer de más datos les ayudaría a calificar a los candidatos, evaluar las reservas de perfiles, mejorar el alcance y perfeccionar los flujos de trabajo de contratación. A pesar de esto, el 42% no tenía los datos o el tiempo para implementar o profundizar en estos análisis, y mucho menos para convertir los datos en información. Aquí entran las soluciones de reclutamiento automatizado.

¿Qué es el reclutamiento automatizado y cómo puede ayudar?

La gestión de recursos humanos como función comienza con la contratación. Cada día que un puesto vacante queda sin cubrir cuesta a las empresas beneficios y productividad. Las herramientas inteligentes basadas en IA pueden recopilar datos relevantes sobre los candidatos, ponerlos a disposición de los reclutadores y procesarlos con precisión para acelerar y agilizar múltiples subprocesos, como la búsqueda de candidatos, la selección, la diversidad y la inclusión, las entrevistas y el seguimiento de los solicitantes.

“Los días en los que se clasificaban físicamente cientos de currículos y se publicaban las descripciones de los puestos de trabajo en tablones individuales se han acabado”, señaló Ilit Raz, director general de Joonko, una solución de alimentación de talento para sacar a la luz a los candidatos procedentes de entornos subrepresentados. “Sin alguna forma de automatización o tecnología de RR.HH. siempre vas a estar un paso por detrás de tus competidores, especialmente cuando se trata de contratación”.

La automatización del reclutamiento de personal es una categoría de tecnología -entregada como aplicaciones de software como servicio (SaaS) y cada vez más potenciada por la IA- que una organización puede utilizar para gestionar todos los aspectos de su plantilla. Sus objetivos principales son:

• Automatizar las tareas y los flujos de trabajo de contratación.
• Reducir el costo por contratación.
• Aumentar la productividad del personal de RR.HH. y de los reclutadores.
• Acelerar la cobertura de puestos vacantes.
• Contratar sin prejuicios.
• Mejorar el perfil general de talento de la empresa.

¿Cómo ayuda una tecnología típica de reclutamiento automatizado basada en inteligencia artificial a conseguir estos objetivos? Éstas son las diferentes funciones en las que puede desempeñar un papel clave:

• Anuncios de empleo: El software de contratación puede automatizar la compra de anuncios en plataformas de empleo, así como en otros sitios web. Aprovecha la publicidad programática y el contenido de marca para colocar anuncios de empleo en sitios específicos del sector que frecuentan sus candidatos objetivo. También puede ayudar a optimizar el presupuesto de publicidad de empleo y a reducir el coste por solicitante.
• Sistema de seguimiento de solicitudes (ATS): Un ATS es un software que automatiza el ciclo completo de contratación y reclutamiento para una organización. Proporciona una ubicación centralizada para gestionar las ofertas de empleo, clasificar los currículos, filtrar las solicitudes e identificar a los candidatos más adecuados para los puestos vacantes. De este modo, los responsables de RR.HH. pueden mantenerse organizados y acceder fácilmente a los detalles sobre la fase en la que se encuentra un candidato en el proceso de contratación.
• Selección de CV: La selección manual de currículos es una de las partes que más tiempo consume en la contratación. El software basado en IA “aprende y entiende” los requisitos del puesto de trabajo en función del listado y filtra los currículos en función de las palabras clave, los términos y las frases utilizadas por los candidatos.
• Pre-calificación de candidatos: Los algoritmos inteligentes pueden determinar los candidatos probables mediante la evaluación de sus habilidades, experiencia y otras características con las de las contrataciones anteriores y el rol de trabajo publicado. También pueden clasificar o calificar a estos candidatos, a medida que los hacen avanzar en el proceso de contratación. Los chatbots basados en IA pueden recopilar información básica iniciando conversaciones con los candidatos y “aprender” más sobre ellos. Los algoritmos también pueden escanear sus perfiles de LinkedIn, Twitter, Facebook y otras redes sociales, así como las plataformas específicas del sector en las que son activos (como Stack Overflow para los desarrolladores) para tener una mejor idea de su personalidad, conocimientos, habilidades y aptitudes.

¿Cuándo puede salir mal la automatización del proceso de reclutamiento?

A pesar de los avances en el software de automatización del reclutamiento, no es una panacea para los desafíos de la contratación. No existe una cura tecnológica para los procesos de selección defectuosos. La sobrecarga de datos es un problema crítico. Hoy en día, los responsables de la selección de personal disponen de tantos datos (tanto de los candidatos como de los puestos de trabajo) que no tienen ni el tiempo ni la capacidad para analizarlos y tomar las decisiones correctas. Muchas veces, el costo y la complejidad de acceder a estos datos y verificarlos resultan prohibitivos.

Otro problema de larga data es la parcialidad. Mientras que el proceso de contratación en sí mismo es frecuentemente sesgado (debido en gran parte a la propensión de las empresas a confiar en las referencias de los empleados), el uso de la IA y la automatización en la contratación puede a veces agravar el problema.

“Si no tienes un conjunto de datos representativos para cualquier número de características que decidas, entonces, por supuesto, no vas a encontrar y evaluar adecuadamente a los solicitantes”, dijo Jelena Kovacevic, miembro del IEEE y decana de la Escuela Tandon de Ingeniería de la NYU.

“Por ejemplo, si en el pasado se excluyó sistemáticamente a las personas negras, o si no hubo mujeres en el proceso de selección, y se crea un algoritmo basado en eso, no hay forma de predecir correctamente el futuro. Si sólo se contrata a los alumnos de las escuelas de la Ivy League, no se sabe cómo se comportará un candidato de una escuela menos conocida, por lo que hay varias capas de sesgo”, agregó.

En un caso infame, Amazon desarrolló una herramienta de contratación basada en la IA que analizaba los patrones de los currículos recibidos durante un período de diez años y acabó discriminando a las mujeres. No hace falta decir que la desecharon.

El área más importante en la que los datos y la IA han fallado es la de Diversidad, Equidad e Inclusión (DEI). Algunos de los mayores errores relacionados con la diversidad en el reclutamiento, que se amplifican con la automatización y el aprendizaje automático, son:

• Lenguaje insensible, elitista o menos inclusivo en las ofertas de empleo (aleja a los candidatos diversos de presentarse).
• Búsqueda limitada y grupos de candidatos restringidos (deja fuera a los candidatos de otra región o a los que no asistieron a ciertas escuelas).
• Ausencia de una política de trabajo a distancia (excluye a los candidatos con discapacidades y falta de transporte).
• Enfoque superficial de la DEI para cumplir con las normas mínimas de la industria o de la reglamentación.
• Falta de automatización.

Esta última merece especial atención.

La IA como problema, la analítica como cura

Aunque la IA no es ciertamente una bala de plata para el reclutamiento, ha recorrido un largo camino desde el fiasco de Amazon. El estudio de Entelo encontró que los equipos de reclutamiento basados en datos ya están superando a sus compañeros. Además, el 84% de los reclutadores confía bastante en su capacidad para utilizar la IA y el aprendizaje automático en su flujo de trabajo diario.

La pregunta del millón es: ¿Cómo puede la tecnología de automatización del reclutamiento utilizar algoritmos de IA en el proceso de contratación sin añadir (y amplificar) el sesgo humano en la mezcla?

La respuesta se encuentra en el establecimiento de puntos de referencia de rendimiento específicos de la empresa, la identificación de métricas clave para medir objetivamente la competencia de los candidatos y el uso de análisis de talento para medir el éxito y la eficiencia de sus esfuerzos de contratación.

Los algoritmos que cumplen frecuentemente con el propósito para el que han sido creados lo hacen porque tienen disponibles conjuntos de datos más grandes y amplios. Es responsabilidad de la empresa recopilar estos puntos de datos e introducirlos en su software de automatización de la contratación. El proceso es inverso en la implementación: siempre es una buena idea probar el algoritmo en un grupo pequeño (pero diverso) de candidatos y revisar manualmente su resultado antes de adoptarlo como la solución de contratación de facto para su organización.

–Dipti Parmar, cio.com