La tecnología juega un papel crucial en la optimización de procesos de Recursos Humanos, y una de las innovaciones más relevantes es el uso de herramientas predictivas en el reclutamiento de personal.
Estas herramientas predictivas, alimentadas por algoritmos de Inteligencia Artificial y análisis de grandes volúmenes de datos, tienen el potencial de mejorar la eficiencia y la precisión de la selección de candidatos. Sin embargo, su uso requiere una reflexión cuidadosa sobre varios factores que pueden influir tanto en el éxito de la contratación como en el bienestar organizacional.
Factores clave a considerar al adoptar herramientas predictivas
A continuación, detallamos algunos de los principales aspectos a tener en cuenta al implementar herramientas predictivas de acuerdo con las recomendaciones realizadas pro expertos, durante nuestro evento Digital Talent Talks.
1. Calidad y ética de los datos
Las herramientas predictivas dependen de los datos disponibles para tomar decisiones. Por tanto, uno de los primeros aspectos a considerar es la calidad de los datos que alimentan los algoritmos.
Los datos incompletos o sesgados pueden llevar a conclusiones erróneas o discriminatorias, por lo que es fundamental garantizar que la información sea representativa, variada y actualizada, con el fin de evitar la exclusión de ciertos grupos o el fomento de estereotipos.
Además, es necesario tener en cuenta la ética de los datos. Las empresas deben asegurarse de que la información personal de los candidatos sea utilizada de manera transparente, respetando las leyes de privacidad y protección de datos del país en donde se usen.
«La recomendación para las empresas que están explorando este tipo de tecnología, es tener claro qué pasa con la data, qué tipo de regulaciones deben tener en cuenta, qué información estoy guardando, le estoy dando la chance a ese candidato de borrar esa data después o no…»
Justo Miguel Vargas, Tech Partner Chile & Uruguay en Globant.
2. Transparencia y comprensión de los algoritmos
El uso de algoritmos predictivos puede generar desconfianza si los procesos detrás de las decisiones no son completamente transparentes. Por ello, es esencial que los responsables de RR.HH. comprendan cómo funciona la herramienta predictiva, qué datos utiliza y cómo estos influyen en las decisiones de contratación.
La transparencia en la operación de la herramienta ayudará a construir confianza tanto entre los reclutadores como entre los candidatos.
Asimismo, es importante que los algoritmos sean auditables y que las decisiones automatizadas sean fundamentadas. Esto no solo mejora la transparencia, sino que también permite detectar posibles fallos en los sistemas o sesgos en los resultados que podrían no ser evidentes a primera vista.
3. Mitigación de sesgos algorítmicos
Uno de los riesgos más graves al utilizar herramientas predictivas es la propagación de sesgos. Los algoritmos pueden reflejar y amplificar los sesgos humanos presentes en los datos históricos, lo que puede resultar en decisiones discriminatorias, incluso sin intención.
Por ejemplo, si un algoritmo se entrena en datos que históricamente han favorecido a ciertos grupos, puede continuar favoreciendo a esos mismos grupos en el futuro, perpetuando así la falta de diversidad.
Para mitigar este riesgo, es crucial que las organizaciones realicen auditorías constantes de los algoritmos para detectar y corregir posibles sesgos. Las herramientas predictivas deben ser diseñadas para promover la diversidad y la inclusión, no para restringirla. Esto implica tener en cuenta la variedad de perfiles en los datos de entrenamiento y aplicar técnicas de corrección de sesgos donde sea necesario.
«Creo que la principal responsabilidad está en cada uno de nosotros. Cómo empezamos a cambiar ese mindset y empezamos a entrenar y a preparar la tecnología, primero tenemos que hacer el cambio nosotros mismos.»
Horacio Llovet, CEO y Fundador de Nawaiam
4. Complementariedad con la intervención humana
Aunque las herramientas predictivas pueden mejorar la eficiencia y objetividad del proceso de selección, es esencial recordar que la toma de decisiones final debe seguir siendo responsabilidad humana. La interacción humana en el proceso de reclutamiento aporta elementos subjetivos que no pueden ser completamente capturados por la IA, como la adaptabilidad cultural o la inteligencia emocional.
Las herramientas predictivas deben ser vistas como un complemento, no como un reemplazo de los reclutadores humanos. La evaluación de la personalidad, las entrevistas cara a cara y el juicio humano siguen siendo componentes clave para determinar si un candidato encaja bien en la organización.
@pandape.latam Horacio Llovet, fundador y CEO de Nawaiam, explica que la entrevista es un momento clave en la selección de personal y la tecnología facilita llegar a ella con la motivación de conocer a la persona detrás de cada candidato. Descubre cómo aumentar las probabilidades de elegir al candidato ideal para tu empresa 👉 https://bit.ly/4hnbIAw #DTT #DigitalTalentTalks #EntrevistaLaboral #Reclutamiento
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5. Alineación con la cultura organizacional
Las herramientas predictivas deben ser alineadas con la visión y los valores de la empresa. Un algoritmo puede ser muy efectivo en identificar habilidades técnicas o capacidades cognitivas, pero no puede evaluar de manera adecuada si un candidato se ajusta a la cultura organizacional. La cultura es un factor intangible pero fundamental que influye en el rendimiento y la satisfacción de los empleados a largo plazo.
Por lo tanto, es importante integrar criterios culturales en el diseño de las herramientas predictivas. Esto puede implicar, por ejemplo, ajustar los algoritmos para que también consideren aspectos relacionados con las soft skills, la adaptabilidad y la alineación con la misión y visión de la empresa.
«Tenemos la responsabilidad de ser justos con toda la gente que tiene el interés de entrar a BBVA, que todo el proceso sea transparente, sin sesgos, y obviamente que sea elegida la mejor persona acorde tanto al fit como a los conocimientos técnicos.»
Geila Jauregui, Senior Manager de Experience & Data en BBVA Perú
6. Impacto en la experiencia del candidato
La implementación de herramientas predictivas debe ser vista desde la perspectiva de la experiencia del candidato. Un proceso de selección automatizado puede parecer frío o impersonal si no se maneja adecuadamente, lo que puede afectar negativamente la percepción que los candidatos tienen de la empresa.
Es importante que el proceso sea claro y transparente para los postulantes. Incluir retroalimentación sobre el proceso puede mejorar la percepción y fortalecer la relación entre la empresa y los candidatos, independientemente de si se seleccionan o no.
7. Adaptabilidad y mejora continua
Las herramientas predictivas deben ser adaptables y mejorables con el tiempo. Los entornos empresariales cambian, y lo que funciona hoy puede no ser eficaz mañana. Es necesario realizar un seguimiento continuo de los resultados de la herramienta y ajustarla según los cambios en las necesidades organizacionales, el mercado laboral y los avances tecnológicos.
Además, es importante estar abierto a la retroalimentación tanto de los reclutadores como de los candidatos, y realizar ajustes en los algoritmos si se detectan fallos o áreas de mejora.
Procesos más eficientes y precisos
La implementación de herramientas predictivas en el reclutamiento presenta una gran oportunidad para mejorar la eficiencia y la precisión del proceso. Sin embargo, es esencial tener en cuenta una serie de consideraciones éticas, tecnológicas y humanas para garantizar que sea efectivo y justo.
Al garantizar la calidad de los datos, la transparencia del algoritmo, la mitigación de sesgos, la consideración del juicio del reclutador y la alineación con la cultura organizacional, las empresas pueden aprovechar al máximo las herramientas predictivas sin perder de vista el valor humano.
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