Los empleadores creen que saben cuál es la clave para que alguien tenga éxito en su empresa, pero en realidad no es así: admitirlo puede mejorar drásticamente sus procesos de selección

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  • Investigadores del MIT y de la Universidad de Columbia han averiguado que un algoritmo que se arriesga con los candidatos no convencionales identifica el talento y mejora la diversidad.
  • Los algoritmos basados en la exploración aprenden de los resultados de sus decisiones. Si un candidato seleccionado es contratado, elegirá gente similar.
  • Para mejorar los procesos de selección, los empresarios necesitan estar dispuestos a aprender y adaptarse.
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Un reciente artículo del MIT y de la Universidad de Columbia sostiene que asumir riesgos puede mejorar tus procesos de selección.

Los investigadores han trabajado con una empresa sin identificar de la lista Fortune 500 —que agrupa a las mayores compañías estadounidenses— con la que han probado lo que han denominado un algoritmo "basado en la exploración". Este algoritmo está diseñado para favorecer a los empleados que se salen del molde, ya sean hombres blancos o graduados en universidades de élite. Asimismo, el algoritmo aprende de sus decisiones, por lo que si el candidato seleccionado es contratado, seleccionará más gente así para las entrevistas.

En comparación con los elegidos por recursos humanos, el algoritmo ha identificado tanto a un grupo de personas más diverso como a talento más cualificado.

Dejando la tecnología de momento a un lado, este estudio aporta una acertada visión: quizás la mejor manera de mejorar tus procesos de selección sea tener curiosidad por saber cuál es el perfil de un candidato prometedor.

En los últimos meses, compañías de diferentes industrias se han esforzado en aumentar la diversidad, reforzadas por el imperativo ético de ampliar las oportunidades. Algunas empresas vinculan la remuneración de los ejecutivos a objetivos de diversidad, en tanto que la situación actual por la pandemia está impulsando la contratación de gente con talento de otras partes del mundo.

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Mejorar la diversidad requiere esfuerzo y también un cambio en la forma en la que recursos humanos gestiona el talento. Los empleadores necesitan admitir, incluso aceptar, la idea de que no son expertos sobre lo que hace que sus empleados tengan éxito dentro de su propia compañía.

Confiar en la información sobre quién tuvo éxito en el pasado puede obstaculizar la diversidad

Ahí van detalles sobre el artículo en el que siguen trabajando los científicos ("siguen trabajando" quiere decir que todavía no ha sido revisado por otros científicos).

Los investigadores han examinado casi 89.000 solicitantes de empleo de esta misteriosa empresa de la lista Fortune 500. La calidad del candidato se ha medido en cuanto a si el candidato era contratado o no.

Los investigadores también revisaron el desempeño de unos pocos cientos de esos candidatos y llegaron a la conclusión que los seleccionados por el algoritmo desempeñaban mejor el trabajo que los elegidos por recursos humanos (algunos solicitantes fueron seleccionados posteriormente también por recursos humanos, dando a los científicos la posibilidad de compararlo).

El algoritmo basado en la exploración también fue más efectivo que otros que los investigadores habían probado previamente, que en concreto no favorecían a candidatos no convencionales.

Este último tipo de algoritmo, que no beneficia a las personas que se salen del molde, es el que las compañías suelen utilizar cuando incorporan machine learning en sus procesos de selección. Las empresas utilizan estas herramientas porque minimizan la intervención humana y la intervención del subconsciente o creencias sobre algunos grupos de gente que son discriminados. 

El problema —y es un gran problema— es que estos enfoques requieren decirle al algoritmo las personas que han tenido éxito con anterioridad para que se base en esa información. Si normalmente una empresa contrata a graduados de Harvard y hacen bien su trabajo, el algoritmo seleccionará a graduados de Harvard e ignorará el talento potencial de otros que no tengan esas credenciales.

Lo que significa que los algoritmos de contratación que suelen utilizar los empleadores pueden estar sesgados de la misma manera que los humanos.

Tal y como explica Danielle Li, de la Escuela de Gestión Sloan del MIT, estos enfoques asumen que "cualquier solicitante que encontremos en el futuro probablemente podría haber sido descubierto en el pasado y sabemos cómo lo va a hacer". Li sostiene que las personas también asumen que "las habilidades que predijeron calidad en el pasado van a seguir haciéndolo en el futuro".

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Un algoritmo basado en la exploración es más efectivo a la hora de detectar candidatos que van a tener éxito hoy en día. Es también más efectivo para promover la diversidad. En comparación con la selección humana, la investigación ha revelado que aumentaría la proporción de negros e hispanos del 10% al 23%, y la de mujeres del 35% al 39%.

Los empleadores necesitan estar dispuestos a adaptar su estrategia de talento

Algunos empleadores ya saben que aunque un candidato tenga un título de Harvard o haya trabajado en Amazon, no significa que vayan a hacerlo bien en este trabajo. En cambio, priorizan la adaptabilidad o lo cómodos que los candidatos estén con los cambios, así como su disposición a desarrollar nuevas habilidades.

Allana Akhtar explica que las grandes tecnológicas como Apple, Google y Netflix no exigen a los candidatos un título de 4 años. La responsable de talento de Google, Kyle Ewinng, resalta que ella pide a los seleccionadores que se centren en habilidades concretas y en lugar de las titulaciones. La responsable de recursos humanos de Hilton, Laura Fuentes, explica que ella busca a empleados con empatía, un valor clave de la compañía. La mayor parte de las competencias técnicas se aprenden trabajando, indica Fuentes.

El próximo paso para estas compañías es desarrollar un algoritmo como el que han usado los investigadores del MIT. Pero no tiene por qué ser así. Lo que de verdad importa es la disposición de las empresas de asumir riesgos con candidatos cuyos curriculum sea diferente a los de otros solicitantes.

En cuanto al uso de un algoritmo, Li señala que muchos dudan sobre si usar una herramienta que discrimina según raza y género, ya que son categorías "protegidas". Ella y sus compañeros también probaron una versión que no consideraba esos factores específicos, pero aún así tenía en cuenta características como la educación y la experiencia laboral.

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Por último, los que detecten talento de manera más efectiva estarán dispuestos a adaptarse, de la misma forma en la que lo harán los candidatos.

"Lo que estás haciendo es mirar a un montón de solicitantes e imaginar: seamos optimistas sobre cada uno de estos candidatos, ¿cómo de buena puede ser esa persona?".

 

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