¿Son los algoritmos la panacea para el área de recursos humanos?

En los últimos tiempos, estamos asistiendo al despliegue de muchas iniciativas creadas con el fin de introducir más igualdad en el mercado laboral. La última, impulsada por el Gobierno con la colaboración inicial de más de 90 empresas, es la introducción del currículum anónimo para evitar la discriminación. Anonimizando los datos personales de los candidatos, se pretende que estas empresas los contraten por lo que valen y no por lo que son. Así, se puede reclutar sin sesgos, buscando una igualdad laboral independiente de sexo, raza, proveniencia o formación.

Desde hace tiempo, la tecnología nos ayuda a ir eliminando sesgos en los procesos de selección; y además de anonimizar los datos de un currículum, podemos utilizar pruebas digitales de evaluación de candidatos que nos permiten medir su valía en función de sus competencias y ajuste al perfil solicitado. Es un paso más, que utiliza el mismo criterio para todos los evaluados, con independencia de quiénes sean.

Porque la evolución no se ha parado ahí. Muchas empresas trabajan ya en utilizar la gran cantidad de datos que recogen en cada proceso para crear modelos predictivos que puedan ayudar a predecir el desempeño que cada candidato tendrá en su compañía. Algoritmos que tomarán como modelo a los trabajadores de mayor rendimiento y buscarán sus rasgos distintivos en todos los que busquen un puesto. De nuevo, tecnología para ser más eficientes y para buscar mayor objetividad.

Un estudio de la Harvard Business Review que analizaba los procesos de contratación concluyó que una ecuación era capaz de mejorar las decisiones humanas en un 25%. Y es que señalaba que las personas destacan a la hora de elegir las características y perfiles que debe tener el candidato ideal, y no tanto cuando se trata de valorar y ponderar información.

Aún queda bastante camino por recorrer. No se puede prescindir todavía del juicio humano en un proceso de selección, ni pensar que la objetividad es completa porque es un ordenador el que realiza la selección. A fin de cuentas, las máquinas aprenden de la información que les facilitan las personas y esa información, basada en un histórico, puede contener también sesgos no detectados.

Por eso, se debe avanzar en dar un impulso a la objetividad, para que ordenadores y personas vayan de la mano. Se está trabajando en formar a personas para ser más objetivas entrevistando, y con ese fin se empiezan a utilizar, por ejemplo, entrevistas estructuradas –en las que los entrevistadores se ciñen a un guion fijo, planificado, riguroso y relevante y utilizan una guía de puntuación para asegurarse de que su evaluación es precisa–. Porque la objetividad de un proceso debe serlo de principio a fin. Y porque hoy, la conjunción de algoritmos y personas parece la fórmula más equilibrada para conseguirla.

NOTA: Artículo escrito por José Luis Gugel, socio y fundador de The Key Talent, para La razón. Puedes consultar el artículo original aquí.