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Las computadoras, en camino a ser quienes seleccionen al personal

24-09-2017 Los algoritmos se hacen cada vez más sofisticados y ya existen programas que intentan reemplazar a las personas a la hora de decidir quién ingresa en una compañía                                                                                  
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En Gran Bretaña, la consultora Cognisess, desarrolló un programa que detecta los talentos adecuados para las empresas.

El procedimiento consiste en el envío de un video que los postulantes alojan en un sitio web, hablando frente a cámara sobre sus expectativas y antecedentes.

No se descartan los otros procedimientos de rigor, como las evaluaciones psicotécnicas, pero quien decidirá finalmente si alguien es apto o no para cubrir un puesto será la computadora.

La iniciativa parte de una inquietud creciente. Se comprobó que los responsables de selección tienden a contratar a otras personas a su imagen y semejanza, incluso porque comparten los mismos pasatiempos, como apunta un artículo de Financial Times.

El programa de selección se basa en un algoritmo. En computación los algoritmos son más extensos y complejos, pero se basan en secuencias.

En el caso de la selección de personal, es posible analizar las expresiones faciales fugaces en el video "detectando emociones básicas y descubrir cuando las palabras de un candidato están en desacuerdo con lo que realmente piensan".

En la experiencia realizada se tomó, como patrón, videos similares a los que envían los postulantes y realizados del mismo modo por parte de sus empleados con mejor desempeño.

Esta tecnología predictiva, como la llaman sus desarrolladores, puede implicar no solo un ahorro de costos en los procesos de selección con intervención humana, sino que las computadoras nunca se cansan de entrevistar.

Pueden analizar cientos de videos durante muchas horas, incluyendo toda la noche, lo que es una ventaja sobre los humanos, análogo con otra dificultad. En 2011 se hizo un estudio que demostró que los jueces se vuelven más punitivos a medida que la jornada avanza.

El método puede tener sus limitaciones, señala Alicia Cregg: "Con el tiempo quizá sea posible preparar a los algoritmos para comprobar los efectos adversos en grupos con problemas de sesgo. Sin embargo, las compañías pueden estar sesgadas de formas que son difíciles de erradicar. Si históricamente una empresa ha sobreseleccionado a personas extrovertidas, un algoritmo poco sofisticado puede seguir recomendando a gente extrovertida, incluso cuando la necesidad real sea la de equilibrar la composición con personas más tranquilas".

 

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