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El reconocimiento facial podrá leer las emociones de los empleados de una empresa

El reconocimiento facial podrá leer emociones de los empleados de una empresa

Usando el sistema, un especialista puede detectar si una sonrisa es sincera o no simplemente analizando una fotografía del trabajador


01.03.2018 16.03hs Tecnología

La tecnologí­a de reconocimiento facial permite pagar el almuerzo, desbloquear un teléfono e incluso puede facilitar un arresto. Esta tecnologí­a avanza hacia una nueva dirección: los algoritmos aprenden a reconocer quiénes somos, y también lo que sentimos.

La llamada tecnologí­a de reconocimiento de emociones está en sus comienzos. Pero las compañí­as de inteligencia artificial (IA) afirman que la tecnologí­a tiene el poder de transformar el reclutamiento.

Sus algoritmos, según dicen, pueden descifrar cuán entusiasta, honesto o dinámico puede ser un solicitante de empleo, y ayudar a los empleadores a descartar candidatos con caracterí­sticas indeseables. Los empleadores, incluyendo a Unilever, ya están comenzando a utilizar la tecnologí­a.

Human es una compañí­a "startup" con sede en Londres, fundada en 2016, que analiza aplicaciones de trabajo basadas en video. La compañí­a afirma que puede detectar las expresiones emocionales de posibles candidatos y relacionarlas con rasgos de personalidad. Sus algoritmos recopilan la información al descifrar expresiones faciales subliminales cuando el solicitante responde preguntas.

Human le enví­a al reclutador un informe que detalla las reacciones emocionales de los candidatos a cada pregunta de la entrevista, con puntajes en relación con caracterí­sticas que especifican cuán "honesto" o "apasionado" es un solicitante.

"Si el reclutador dice: "˜Estamos buscando al candidato más curioso', pueden encontrar a esa persona comparando los puntajes de los candidatos", declaró Yi Xu, la fundadora y directora ejecutiva de Human, citado por el diario español El Economista que citó a su vez al Financial Times.

Los reclutadores aún pueden evaluar a los candidatos durante una entrevista de la manera convencional, pero existe un lí­mite en cuanto a la cantidad de candidatos con la que pueden reunirse o en cuanto a la cantidad de aplicaciones en video que pueden ver.

Xu comentó que la tecnologí­a de reconocimiento de emociones de su empresa ayuda a los empleadores a sondear un grupo más amplio de candidatos y a preseleccionar a personas que tal vez no hubieran considerado.

"Un entrevistador tendrá prejuicios, pero con la tecnologí­a no juzgan la cara sino la personalidad del solicitante", comentó ella. Uno de los objetivos, afirmó, es superar la discriminación étnica y de género en la contratación.

Frederike Kaltheuner, asesora de polí­ticas sobre innovación de datos en Privacy International, una organización de campañas global, está de acuerdo en que los entrevistadores humanos pueden ser parciales. Pero ella ha dicho que: "Los nuevos sistemas conllevan nuevos problemas".

El mayor problema es el relacionado con la privacidad y lo que ocurre con los datos una vez que se analizan. Ailidh Callander, una oficial legal en Privacy International, dijo que no está claro si los datos utilizados para entrenar a los algoritmos de reconocimiento de emociones -como los obtenidos durante las entrevistas de trabajo basadas en video- cuentan como "personales" y si se aplica la legislación de privacidad de datos.

En la década de 1970, los psicólogos estadounidenses Paul Ekman y Wallace V. Friesen desarrollaron una taxonomí­a de las emociones humanas llamada Sistema de Codificación de Acción Facial (FACS, por sus siglas en inglés).

Usando el sistema, un especialista en el FACS puede detectar si una sonrisa es sincera o no simplemente analizando una fotografí­a. A la inteligencia emocional artificial se le enseña a interpretar expresiones faciales de forma similar.

Ekman, quien actualmente dirige el Paul Ekman Group, una empresa que capacita a especialistas en reconocimiento de emociones, declaró que el logro de una inteligencia emocional artificial confiable basada en sus métodos es posible. Pero él agregó: "Nadie ha publicado investigaciones que demuestren que los sistemas automatizados son precisos".

Declaró que incluso si la inteligencia emocional artificial fuera posible, las personas que interpretan los datos, en este caso los empleadores, también deberí­an recibir capacitación para descifrar correctamente los resultados.

"El FACS puede decirte que alguien está apretando sus labios, pero esto puede significar diferentes cosas según la cultura o el contexto", comentó.

Las personas difieren en su capacidad para manipular sus emociones con el fin de "˜engañar' al sistema, y Ekman apuntó: "Si las personas saben que las están observando, cambian su comportamiento". Aquellos a quienes se les dice que sus emociones serán analizadas se cohí­ben.

Según HireVue, Unilever ahorró 50 mil horas de trabajo durante 18 meses desde que puso gran parte de su proceso de contratación en lí­nea y comenzó a usar la plataforma de entrevistas basada en vIdeo.

HireVue integró la tecnologí­a de reconocimiento de emociones a su servicio hace aproximadamente dos años y le vendió su servicio a Unilever.

"Los reclutadores tienen la oportunidad de dedicar su tiempo a las mejores personas en lugar de a quienes lograron pasar por la revisión del currí­culum", comentó Loren Larsen, el director de tecnologí­a de HireVue, con sede en Salt Lake City. "Tú no eliminas a la persona adecuada porque fue a la escuela equivocada".

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