Según investigaciones recientes, las personas responsables de selección tienden a contratar a otras personas a su propia imagen y semejanza, ¿pero pueden las máquinas hacerlo mejor? Financial Times analiza la presencia actual de la tecnología en la selección y se pregunta si la Inteligencia Artificial será capaz de superar el sesgo humano a la hora de contratar, sobre todo en sectores con mayor dependencia del factor humano como, por ejemplo, la hostelería.

Francesca Kelsall encontró una sala tranquila en su campus universitario, revisó los niveles de luz y de acústica y cerró la puerta. Entonces se registró en la web de selección de InterContinental Hotels Group (IHG), se sentó en un escritorio y empezó a hablar a la cámara.

Intentó no sonar demasiado ensayada, a sabiendas de que cada palabra, expresión y gesto sería analizado, no por los reclutadores, sino por un ordenador. “Solo intenté estar lo más natural posible, como si estuviera hablando con unos entrevistadores.”

Kelsall, estudiante de un máster en hostelería de lujo en la University of West London, es una de las 20 candidatas seleccionadas en el programa para graduados de IHG en Europa. Además, también completó una serie de tests cognitivos y perfiles de personalidad en un experimento para establecer si un algoritmo puede predecir mejor que un humano si, entre un grupo de candidatos, alguien puede llegar a ser un empleado de alto nivel.

Un patrón para los objetivos
La tecnología predictiva, que IHG utiliza como filtro y control en sus métodos habituales de selección, fue desarrollada por Cognisess, una start-up británica. Gil Mulders, Jefe de Formación de IHG en Europa, se dirigió a Cognisess después de ver que los candidatos que bordaban su primera entrevista eran a menudo descartados cuando volvían a ser entrevistados por otros managers.

Para desarrollar un patrón de características deseables a encontrar, IHG perfiló a sus managers más jóvenes y con mejor desempeño y les hizo realizar las mismas pruebas que a Kelsall y a sus compañeros. “Lo que esperamos es que los seleccionados que acaben rindiendo mejor [del mismo modo que los managers jóvenes] sean aquellos que mejor puntuación han sacado en el test de Cognisess,” afirma Mulders. La empresa espera tener los resultados del experimento el próximo año.

IHG no es la única empresa que espera que los análisis predictivos puedan inyectar ciencia a las entrevistas de trabajo. Según el resumen de una investigación de 2015 llevada a cabo por el Chartered Institute of Personnel and Development, hay muchas evidencias de que los humanos contratan a su propia imagen y semejanza, incluso prefiriendo a candidatos que compartan sus mismos pasatiempos.

¿Pueden ser más objetivas las máquinas? El flujo de datos que rigen las predicciones de Cognisess se extienden desde los clásicos test psicométricos y cognitivos hasta evaluaciones que rastrean rasgos de carácter, estudiando cómo las personas se expresan en un discurso o por escrito.

La empresa también utiliza la visión por ordenador, que extrae información de las imágenes, para analizar diferentes elementos de los vídeos, incluyendo expresiones faciales fugaces. Cognisess afirma que puede detectar emociones básicas y descubrir cuando las palabras de un candidato están en desacuerdo con lo que realmente piensan.

Este análisis está fundamentado por el trabajo del Psicólogo Paul Ekman. Este asume que nuestras caras revelan con exactitud nuestros sentimientos a través de pequeños movimientos involuntarios en nuestros músculos faciales. Duran fracciones de segundo y las mismas expresiones se encuentran en todas las culturas, pero algunos académicos discuten dicha teoría.

Sesgo informático
“No es una ciencia perfecta,” reconoce el Fundador de Cognisess Chris Butt, aunque tampoco lo son los “juicios rápidos” hechos por los seres humanos. Pero en el tiempo que se tarda en leer un CV o calificar un video, una máquina puede pasar volando sobre todo un montón. Y a diferencia de los humanos, los algoritmos nunca se cansan: un estudio de 2011 mostró que los jueces se vuelven más punitivos conforme el día avanza. Eso no significa que la inteligencia artificial sea imparcial; otros estudios muestran que los algoritmos pueden absorber y amplificar los prejuicios. Quitar las etiquetas demográficas no tiene necesariamente por qué ayudar, dice Noelia Jiménez Martínez de Pivigo, una consultora del ámbito de la ciencia de datos. "Un algoritmo puede recoger datos que simplemente se asocian con ser hombre o mujer, como la participación en determinados deportes. Eso puede ser suficiente para perpetuar un sesgo en la contratación.”

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 sobre-seleccionado 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.

Jean Martin, Jefe de Búsqueda de Talento en Gartner, una empresa tecnológica de investigación y consultoría, afirma: “Cuando se aplican adecuadamente, hallamos que los algoritmos pueden reducir los sesgos en la contratación. La clave es tener una amplia extensión de datos a partir de la experiencia, no solamente información sesgada desde el principio.”

Mientras que hay innovadores que se apresuran a terminar con nuestros prejuicios porque contaminan la racionalidad de la máquina, otros argumentan que, con una pizca de sistematización siguiendo el estilo de las máquinas, los humanos podrían recuperar la entrevista como una herramienta útil.

James Meachin, Jefe de Evaluación en la consultora de Psicología Organizativa Pearn Kandola, afirma: “Las entrevistas no estructuradas parecidas a conversaciones son muy susceptibles al sesgo porque las personas buscan y valoran rasgos en otros aquello que reconocen en sí mismos.” Sin embargo, cuando todos los candidatos son preguntados por las mismas cosas “hacer comparaciones entre las personas, mediante estándares comúnmente compartidos, se hace más fácil y el poder predictivo de la entrevista mejora,” comenta.

Las evaluaciones basadas en plantear dilemas relacionados con el rol del puesto de trabajo pueden ser otra manera de evitar a personas que superan las entrevistas pero que no cumplen luego con las expectativas. Como parte de su búsqueda de recién licenciados, la compañía energética BP presenta a los candidatos escenarios basados en el trabajo para probar su juicio e inteligencia social.

De todos modos, Suzy Style, Jefa de Reclutamiento en el Reino Unido de BP, anticipa el día en que los escenarios cambien desde ejercicios online hasta convertirse en algo más cercano a realizar pruebas en el propio trabajo. “En el futuro, es posible que podamos crear una experiencia de inmersión al estilo de la realidad virtual, en la que el candidato pueda ser colocado en una plataforma petrolífera virtual o en un parquet bursátil, lo que realmente daría vida a las cosas.”

¿Los encargados de selección perderán su puesto de trabajo en la era de las máquinas? Si las predicciones sobre el rendimiento de los candidatos hechas por Cognisess resultan precisas, Mulders planea extender su programa piloto al reclutamiento de ejecutivos. Pero piensa que hay aspectos de las personas, tales como el buen carácter o la amabilidad, que los bits y bytes no pueden captar. “Creo que en sectores como la hostelería, que en algún punto del proceso siguen dependiendo del trato personal, siempre necesitaremos a humanos para evaluar a otros humanos.”

 

* Clegg, Alicia. “Recruiters turn to AI algorithms to spot high-fliers”. Financial Times, 13/07/2017 (Artículo consultado online el 20/07/2017).

Acceso a la noticia: https://www.ft.com/content/3045bbaa-6260-11e7-8814-0ac7eb84e5f1?mhq5j=e2

 

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