Dreamstime
Los algoritmos, que
reducen los prejuicios en la contratación, ayudan a identificar al candidato
ideal gracias a sus datos. En todo caso, la parte humana sigue siendo esencial
en el proceso de selección.
Francesca Kelsall buscó una habitación tranquila en el
campus de su universidad, comprobó el nivel de luz y de ruido, y cerró la
puerta. Se registró en la página de contratación de InterContinental Hotels
Group (IHG), se sentó delante de una mesa y comenzó a hablarle a la cámara.
Kelsall trató de que no pareciese ensayado, pues sabía que
un ordenador analizaría cada palabra, expresión y gesto. La estudiante del
master en hostelería de lujo de la University of West London es uno de los 20
aspirantes que formarán parte del programa para graduados de IHG en Europa.
Kelsall también realizó una prueba cognitiva y de personalidad como parte de un
experimento para determinar si un algoritmo puede predecir mejor que un humano
qué candidato será un buen empleado.
Diseñar un patrón
La start up británica Cognises desarrolló la tecnología de
predicción que IHG utiliza como un filtro para controlar sus métodos de
selección habituales. Gil Mulders, responsable del aprendizaje en IHG Europa,
se interesó por Cognisess después de percatarse de que los candidatos que
realizaban una primera entrevista perfecta en ocasiones se venían abajo cuando
les volvían a entrevistar otros directivos.
Los algoritmos deben contar con una gran cantidad
de información para
no caer en prejuicios
Para desarrollar un patrón de las características que
buscan, IHG ha trazado un perfil de sus mejores directivos jóvenes, que han
realizado las mismas pruebas que Kelsall. "Lo que esperamos es que los
becarios que hayan trabajado mejor al finalizar el programa sean aquellos que
sacaron la puntuación más alta en las pruebas de Cognisess", declara
Mulder. La compañía obtendrá los resultados el año que viene. Según un estudio
de 2015 que supervisó el Instituto Oficial de Personal y Desarrollo, existen
pruebas de que los humanos contratan basándose en su propia imagen, incluso
prefieren a los que comparten sus aficiones.
La compañía también utiliza la visión artificial, que extrae
datos de las imágenes, para analizar varios elementos de los vídeos, incluidas
las expresiones faciales más rápidas. En Cognisess sostienen que su programa
puede detectar las emociones básicas y determinar cuándo las palabras de un
candidato se contradicen con lo que siente.
La visión artificial extrae datos de las imágenes
para detectar
emociones básicas
"No es una ciencia exacta", afirma el fundador de
Cognisess Chris Butt, aunque añade que tampoco lo son los "juicios
precipitados" de los humanos. Sin embargo, al contrario que los humanos,
los algoritmos no se cansan: una investigación de 2011 concluyó que los jueces
son más represivos según va transcurriendo el día. Esto no significa que la
inteligencia artificial sea imparcial; los estudios demuestran que las máquinas
pueden asumir los prejuicios. Noelia Jiménez Martínez, asesora de la empresa
que analiza datos científicos Pivigo, sostiene que "un algoritmo puede
captar información que se asocia solamente a los hombres o a las mujeres, como
practicar un deporte determinado. Esto es suficiente para establecer un
prejuicio en la contratación".
No obstante, las organizaciones pueden pecar de una
parcialidad que es difícil de eliminar. Si una empresa siempre ha tendido a
seleccionar a personas extrovertidas, un algoritmo poco sofisticado recomendará
a candidatos extrovertidos.
Jean Martin, responsable de la búsqueda de talentos en
Gartner, declara: "Si se aplica correctamente, los algoritmos pueden
reducir los prejuicios en la contratación. La clave está en contar con un gran
número de datos, pero no sólo de aquellos que se han prejuzgado desde el
principio".
En los dilemas relacionados con el puesto, las evaluaciones
de conocimientos básicos podrían ser una solución para descartar a aquellas
personas que superan las entrevistas, pero que no encajan en el empleo. En la
preselección de graduados que realiza la compañía energética BP, a los
candidatos se les plantean varias situaciones de trabajo para analizar sus
decisiones.
No obstante, Suzy Style, responsable en BP de la
contratación de graduados británicos, prevé que algún día los escenarios que se
plantean en las evaluaciones online se cambiarán por algo que se parezca más a
las pruebas de trabajo. "En el futuro, es posible que podamos crear una
experiencia de inmersión parecida a la realidad virtual en la que el candidato
podría encontrarse en una plataforma petrolera".
¿Los encargados de la contratación se quedarán sin empleo en
la era de las máquinas? Si las predicciones de Cognisess sobre el rendimiento
de los candidatos resultan certeras, Mulders tiene intención de ampliar este
proyecto a la contratación de ejecutivos. Sin embargo, Mulders opina que hay
aspectos de las personas -como la simpatía y la amabilidad- que los algoritmos
no pueden apreciar.
El peligro de creer
en las máquinas
Sarah O'Connor. Financial Times: Los robots pueden
seleccionar a cientos de candidatos de una forma mucho más eficiente y objetiva
que los humanos. El año pasado, el investigador Colin Lee analizó 441.769
solicitudes de trabajo y creó un modelo que pudo predecir con un 80% de
exactitud a qué candidatos se les realizó una entrevista. No obstante, estos
modelos adoptan cualquier prejuicio humano. En cualquier caso, aunque se
supriman datos como la edad o el sexo en los currículos, los algoritmos pueden
cometer alguna discriminación. En su estudio, los académicos Solon Barocas y
Andrew Selbst ponen como ejemplo a una empresa que busque candidatos que
permanezcan en sus puestos a largo plazo. En este caso, el algoritmo
descartaría a las mujeres porque posiblemente tendrían que abandonar su empleo
por la maternidad. En Estados Unidos, la doctrina de la "repercusión
dispar" prohíbe a la mayoría de las prácticas laborales que perjudican a
las "clases protegidas". Sin embargo, las empresas pueden defenderse
si demuestran que la discriminación se realiza siguiendo un modelo de negocio.
De momento, las empresas que quieran utilizar los algoritmos para tener una
plantilla más diversa tendrán que utilizar los datos de forma más creativa.
No hay comentarios:
Publicar un comentario