¿Qué pasa si te digo que apoyarse en la AI para contratar puede ser sumamente problemático?
Imagina un software que toma 100 candidatos a tu empleo y, en cuestión de minutos, te devuelve solo a 5, cuidadosamente seleccionados por sus habilidades, experiencia y características ideales para el puesto. ¿Es el sueño, verdad?
La idea de eficiencia y precisión en la selección de candidatos —una máquina bien aceitada— suena como el santo grial de toda área de reclutamiento, especialmente en un mundo donde el tiempo y los recursos son limitados. La promesa de agilizar el proceso de contratación y reducir la carga de trabajo mediante el uso de la Inteligencia Artificial es sin duda tentadora.
Pero, ¿qué pasa si te digo que apoyarse en la AI para contratar puede ser sumamente problemático, incluso —y especialmente— cuando parece funcionar a la perfección?
Traer personas a un equipo es un proceso intrínsecamente humano. Confiar en un algoritmo para tomar decisiones tan cruciales en nombre de tu empresa puede tener consecuencias indeseables en la calidad del talento y en tu marca empleadora.
Veamos por qué.
Muchos sistemas de AI se basan en datos de escasa calidad, como los CVs o los perfiles de LinkedIn, que suelen no ser buenos indicadores de talento, experiencia o desempeño. No te dirán cómo una persona impactó en los objetivos del negocio, enfrentó la incertidumbre, se comunicó o reaccionó al feedback al trabajar en equipo.
Suponiendo que lograras realmente capturar la experiencia, talento y valores de alguien, solo tienes la mitad de la ecuación. El potencial de una persona es igual o más importante en una buena decisión de contratación que la experiencia acumulada. Y el potencial, justamente porque no se ha materializado aún, no lo encontrarás jamás en un perfil de LinkedIn.
Muchas de las mejores decisiones de contratación que he tomado han sido contraintuitivas: personas sin experiencia relevante en su CV, pero con potencial, que al estar en un buen equipo y cultura laboral, logran sobresalir.
Si un CV o un LinkedIn te dicen tan poco, ¿por qué los usarías como tu primer filtro?
Otras soluciones de IA emplean tests, juegos o evalúan la voz o expresiones faciales para suplir estas deficiencias. El problema es que ninguna de estas soluciones pueden capturar la pasión, el rapport o el alineamiento valórico, que suelen ser indicadores mucho más potentes de retención, y no correlacionados con factores de personalidad o conducta.
Esto lo puedes comprobar por tu propia cuenta: tu estado de ánimo, tu disposición e incluso tu personalidad pueden cambiar radicalmente dependiendo de quiénes te rodean. En torno a la gente correcta, brillas. Con la gente equivocada, te hundes. Evaluar a las personas mediante juegos, o hacerlas expresarse en contextos sociales artificiales, no te dará luces de cómo se comportará esa persona en tu equipo.
Muchas herramientas de AI, además, sólo te traerán clones del pasado, seleccionados en base a los mismos sesgos que los originales.
Sólo a modo de ejemplo, un estudio realizado por investigadores del MIT y la Universidad de Stanford en 2018 demostró que los algoritmos de IA, incluso los desarrollados por grandes empresas como Amazon, mostraron sesgos de género al seleccionar candidatos para puestos de trabajo. Así como este estudio, hay otros más recientes que apuntan en la misma dirección: la AI replica, expande y perpetúa las distorsiones de las organizaciones que las usan para reclutar.
Tiene sentido, dado que dichos algoritmos han sido entrenados en base al pasado, y en el pasado la cultura empresarial, tanto en EEUU como en Latinoamérica, no se ha caracterizado mucho por su diversidad.
Y, de todas formas, ¿por qué querrías clones de tu talento exitoso del 2018 o del 2020? La economía, el mercado, tus usuarios, están cambiando. Si tu empresa está en proceso de transformación, buscar fotocopias de lo que funcionó hace 2, 3, o 5 años atrás no suena a la mejor idea.
Supongamos que nada de lo anterior sucede, y que tienes un sistema de reclutamiento que —a través de algún tipo de magia y clarividencia— te ofrece una terna o shortlist de candidatos diversos, talentosos y con garantía absoluta de fidelización y retención.
Incluso bajo estos supuestos, sigues con un gran problema: no tienes idea a quién descartaste.
¿Cómo sabes que no había alguien aún mejor entre los descartados? Incluso si las recomendaciones son decentes, ¿cómo podrías saber que fueron las mejores, o que no fue simplemente una moneda al aire? ¿O que le recomienda la misma terna a todo el mundo?
Reclutar usando AI, y en general reclutar usando soluciones que sólo te presentan una preselección de candidatos, induce una falsa sensación de tranquilidad y de “estar haciéndolo bien”. Especialmente cuando las y los candidatos que te sugiere parecen ser un buen match.
¿Qué dirías si, luego de contratar a un(a) postulante recomendado por AI, te enteraras que hay otra persona mucho más calificada para el puesto y dispuesta a trabajar por el sueldo ofrecido, pero que nunca tuvo la oportunidad de participar en el proceso porque lo llevaste de manera cerrada? ¿Qué crees que pensaría esta persona de tu proceso de selección?
Cuando reclutas usando intermediarios o sistemas cerrados (entre ellos inteligencia artificial), ni siquiera tienes la oportunidad de enterarte. Y además, pierdes la chance de capturar candidatas/os para otros cargos, o crear vínculos de largo plazo con una persona que tal vez en el futuro sí esté lista para trabajar contigo.
Reclutar usando AI, y en general reclutar usando soluciones que sólo te presentan una preselección de candidatos, induce una falsa sensación de tranquilidad y de “estar haciéndolo bien”.
Aún contando con un hipotético sistema que te lea la mente, tome decisiones de contratación ideales y te muestre a quiénes descartó, te toparás con el siguiente problema. ¿Cómo sabes que llevaste un proceso abierto, transparente y justo, si no tienes idea por qué el algoritmo seleccionó la shortlist de candidatos que recibiste?
El problema de la explicabilidad de la Inteligencia Artificial es serio, y la mayoría de los proveedores tienen incentivos para mantener sus algoritmos como cajas negras. En la mayoría de los casos, como mencioné más arriba, los algoritmos sencillamente buscan correlaciones con candidatos "ideales" del pasado. Muchas de esas correlaciones son espurias o superficiales (recuerda el Problema 1), y el algoritmo no podrá explicarlas en lo absoluto.
La contratación involucra accountability, y si no puedes justificar por qué descartaste a ciertos candidatos, no puedes aprender de tus buenas o malas decisiones, y por ende, te privas de la oportunidad de refinar los criterios de búsqueda. “La máquina lo hizo”, o “esto fue lo que me trajo la agencia de reclutamiento” no son explicaciones aceptables.
Volvamos a fantasear, y supongamos que logras encontrar una IA efectiva y que además te explica exactamente por qué dejó fuera al resto de candidatos. Incluso en dicho caso, obtendrás un proceso de contratación impersonal y una experiencia de candidato robótica.
Las personas descartadas se llevarán una imagen fría de tu empresa y sentirán que no se les dio una oportunidad justa; e incluso quienes sí sean contratadas querrán sentirse genuinamente valoradas por sus habilidades y experiencia, no por coincidir con las expectativas de un algoritmo. ¿Qué dice de una empresa el no querer lidiar con el 95% de los candidatos que postulan, dejando esa tarea a un robot? ¿Qué te sugiere de su cultura y de sus prioridades valóricas?
Piensa en las veces en las que has tenido un problema complejo con una compra que hiciste o un servicio que solicitaste en una aplicación, y queriendo hablar con un humano de la empresa, te derivaron en su lugar a una letanía de chatbots intentando atajarte y disuadirte de llegar a una persona real. ¿Fue una buena experiencia, o sentiste el Uncanny Valley?
¿Por qué pensarías que dicha experiencia mecanizada es una buena idea para reclutar a la persona que luego estará trabajando contigo?
Estos problemas derivan de subestimar la complejidad y las consecuencias de las decisiones de contratación. Empezando por pasar por alto que...
Volvamos al inicio de este artículo:
Imagina un software que toma 100 candidatos a tu empleo y, en cuestión de minutos, te devuelve solo a 5, cuidadosamente seleccionados por sus habilidades, experiencia y características ideales para el puesto. ¿Es el sueño, verdad?
Momento: ¿por qué ése sería tu sueño? ¿Por qué, de todas las cosas que se pueden volver más eficientes en tu organización, es justamente la interacción con potencial talento de tu organización aquella de la que te quieres desembarazar?
Imagínate que la selección de fútbol de tu país estrena nuevo/a DT, quien apenas asume el cargo, concluye que prefiere delegarle la nómina de jugadores seleccionados a una AI para "ahorrarse tiempo y ser más eficiente". ¿Qué pensarías de su criterio? (¿Y de su sueldo?)
Contratar no se trata de seleccionar piezas para una máquina, sino de integrar humanos a un equipo, y dicha decisión es probablemente la más importante que debe tomar tu organización. Dichos humanos no son una colección de empleos y conocimientos; tienen prioridades, valores, cultura, issues, motivaciones, creencias, sueños, miedos y maneras de funcionar. Además, no son solo una lista filtrada de nombres y apellidos; son personas que deberán llevarse bien juntas, entre ellas.
Las decisiones estratégicas son inherentemente humanas, y ninguna decisión es más estratégica (y por ende más humana) que la de contratar.
Evalúa el alineamiento valórico y de misión mediante conversaciones genuinas con los postulantes. Invierte tiempo en conocer a las personas. Lleva un proceso de reclutamiento transparente, racional y que puedas explicarle a cualquiera, lo cual te llevará a que sea imparcial.
Muchas veces, las soluciones de reclutamiento deshumanizadoras son implementadas porque quien lidera RRHH pidió objetivos de contratación irrealizables y basados en cantidad más que en calidad. No conviertas a tu equipo de reclutamiento en una procesadora de humanos; evita asignarles objetivos o KPIs de volumen y cantidades que no estén contrapesados con métricas de experiencia de candidatos y profundidad de conocimiento.
La AI puede ayudarte a facilitar el procesamiento y conocimiento de los candidatos, pero no debe tomar las decisiones por ti. Necesitas tener toda la información, y todos los candidatos, bajo tu observación. Descarta en base a varios data points y utiliza procesos racionales e entrevistas estructuradas para tomar decisiones informadas y justas.
No uses Inteligencia Artificial para descartar o filtrar; úsala para ampliar y enriquecer.
Bien aplicada y dosificada, la Inteligencia Artificial tiene muchas oportunidades de enriquecer los procesos de selección y volverlos más humanos, en lugar de mecanizarlos. Acá hay algunas ideas que vemos en el horizonte:
En resumen: no uses Inteligencia Artificial para descartar o filtrar; úsala para ampliar y enriquecer. No la uses para reducirte la cantidad de postulantes que miras; úsala para descubrir talento nuevo. No la uses para evitar el contacto humano; úsala para favorecerlo.
La contratación es una decisión estratégica y humana que requiere una cuidadosa consideración y evaluación de los candidatos, algo que nunca debiera ser reemplazado completamente por una inteligencia artificial.
Y hablo de debiera, y no de si se podrá o no, porque como líderes y creadores de cultura en nuestras organizaciones, la línea entre lo que se puede hacer con tecnología y lo que es correcto, justo y deseable de hacer con tecnología debe estar siempre clara. Mal que mal, trabajamos con, por y para humanos.
Sergio Nouvel es Co-Founder y CEO de Get on Board.
Este artículo aparece originalmente en el blog de Get On Board.
Editado por
Raquel Rojas
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