La batalla por el talento también será automatizada
Se ha hecho realidad que la máquina es autónoma y eficaz para seleccionar la idoneidad y catalogar por orden de prioridad los currículos recibidos
A finales de agosto, EL PAÍS publicó la trágica noticia del asesinato de una pasajera a manos de un conductor de la empresa DiDi Chuxing Technology (el equivalente y principal competidor de Uber en China). Al procesar las implicaciones me hice la típica pregunta ingenua: ¿Cómo había sido posible que un psicópata se infiltrara en esa empresa para perpetrar desde dentro sus ignominiosos crímenes y que nadie fuera capaz de darse cuenta?
Al contextualizar el suceso, me quedé atónito. DiDi cuenta con una flota de más de 21 millones de conductores. Seguramente, el prestigioso psicólogo de la Universidad de Stanford Philip Zimbardo (“El efecto Lucifer”) tendrá calculado qué porcentaje de personas malvadas cabe esperar de un macroejército de tales proporciones.
Ante el alboroto global, la joven presidenta de DiDi, Jean Liu (1978), educada en las universidades de la Ivy League estadounidense, tuvo que disculparse públicamente por no haber prestado atención a los procesos de selección y requisitos indispensables para ser miembro de una de las compañías digitales de moda en el mercado del gigante asiático. Además, reconoció su error por haber colocado el foco exclusivamente en hacer crecer su empresa en tiempo récord. La principal lección aprendida que se dibujó en el aire fue la necesidad de sofisticar las técnicas y los controles de los procesos de selección de personal.
- La batalla por el perfecto empleado
La máquina es autónoma y eficaz para seleccionar la idoneidad
En EE UU, con apenas un 4% de desempleo, la guerra por el talento no solo no está remitiendo sino que se ha intensificado. La demanda intensiva de perfiles disruptivos que aporten valor diferencial ha precipitado un campo abonado para que florezca un segmento de nuevas empresas emergentes o startups. Este sector se especializa en reclutar talento mediante algoritmos avanzados que procesan sin parar los datos de los candidatos. Se han desarrollado así soluciones automatizadas para ejecutar tareas que hasta el momento correspondían en todas las fases del proceso a una toma de decisiones humana. Se ha hecho realidad que la máquina es autónoma y eficaz para seleccionar la idoneidad y catalogar por orden de prioridad los currículos recibidos, así como evaluar, mediante el procesamiento de problemas y tests de conocimientos, si el nivel de las competencias y actitudes armonizan bien con los datos del puesto y la cultura del empleador.
Pymetrics es una empresa de moda en el mercado estadounidense, dedicada a la búsqueda y selección de talento para empresas tan grandes y significativas como Burger King y Unilever y fundada por una neurocientífica formada en el MIT y Harvard, Frida Polli. El modelo que ofrece unifica los avances tecnológicos en smart data y machine learning, y los vincula con todo el conocimiento y literatura científica que existe sobre la predicción de la conducta humana en un entorno laboral y social. El resultado es el siguiente: cualquier candidato a una posición de las empresas que confían en Polli tiene que resolver un paquete de cuestionarios y problemas cuya finalidad es proporcionar al técnico de capital humano que está al otro lado del sistema un porcentaje que mide el riesgo de contratarle.
Al finalizar esas pruebas telemáticas, sin que haya mediado ninguna entrevista personal cara a cara, cada aspirante es catalogado en percentiles. Por ejemplo, Pedro ha alcanzado un 72%, lo que representa un riesgo moderado para ocupar la posición. Javier, en cambio, con un 42% supondría un alto riesgo para la empresa. Mientras que aquellos que alcanzan el primer percentil, a partir del 80%, son los que pasan a la fase de entrevista.
Para culminar, el hecho de quedar situado en los registros más bajos o de alto riesgo implica que la persona en búsqueda de empleo que se atrevió a pasar por el filtro de Pymetrics podría recibir un mensaje rogándole que se abstenga de concurrir a otra posición en esa empresa durante los siguientes doce meses. El impacto emocional de una comunicación como esa en una cultura como la española sería sentirse ofendido y tacharla de la lista para el resto de la vida. Sin embargo, en EE UU funciona como un apéndice más de la propia dinámica de selección, lo que no deja de ser una consigna habitual dentro de la tradición gentil norteamericana: “¡Espabila y la próxima vez estate mejor preparado!”.
- El consejero profesional de IBM
Otra empresa de referencia mundial, IBM, ha implementado en 2018 el proyecto piloto Watson Career Coach como parte de su estrategia de retención y atracción del talento. Con más de 350.000 empleados a nivel mundial, tiene el propósito de aprovechar sus vanguardistas avances en IA aplicándolos sobre la huella que deja el empleado en su devenir en la compañía (su currículo, su matriz de competencias, las evaluaciones del desempeño de sus superiores, la formación continua realizada, el grado de consecución de objetivos alcanzado y el valor del puesto que ocupa). De toda esta información se extrae un análisis profundo con el que hacer recomendaciones al usuario sobre cómo mejorar su carrera y promoción interna, de modo que cada trabajador puede acceder a su gestor autómata de talento y tomar decisiones en función de las deficiencias o fortalezas que la herramienta detecta en su perfil y descubrir las sendas más ventajosas que debería tomar para seguir progresando y ser cada vez más productivo.
La tecnología debería ser neutral y no estar condicionada por los intereses ideológicos del mercado
Una de las metas estratégicas que IBM persigue con esta tecnología recuerda a los desafíos que pretendían resolver los sistemas de economía planificada de los países comunistas del siglo pasado. Es decir, si la demanda de proyectos que recibe la compañía o el conjunto del sector que implica el uso del talento de programadores de HTML 5 o Java comienza a declinar y, contrariamente, aumenta la de proyectos basados en Python, donde hipotéticamente IBM puede tener cierta escasez, inmediatamente sus empleados comenzarían a recibir esa información a través de su coach Watson, y la 'orden prescriptiva' consistiría en apresurase a comenzar cursos de formación en el nuevo requisito técnico.
Estas tendencias de gestión ponen en evidencia varios factores situacionales:
- La creencia en que un perfil talentoso es diez, veinte o cincuenta veces más valioso que el rendimiento de un empleado promedio continúa consolidándose en la mentalidad de los fundadores y presidentes de las empresas más influyentes del mundo.
- La tecnología vuelve a consagrarse en la gran esperanza para descubrir y cultivar ese umbral superior de perfectibilidad que se necesita para ser rentable o líder en cada sector.
- Todavía no hay estudios científicos serios que demuestren que analizar el rendimiento de las personas mediante estadísticas y algoritmos es una garantía absoluta para dejar de ignorar o estar ciego ante el potencial oculto de las personas.
En mi opinión, independientemente del nivel de solvencia y complejidad que la IA pueda aportar en la identificación de los mejores perfiles profesionales, será necesario un balance entre sus conclusiones y las que un ser humano deba seguir ejercitando. Tal vez, la ventaja más utópica que los asistentes automáticos podrían llegar a aportarnos sea la oportunidad de obtener un mayor autoconocimiento de nosotros mismos. Sin embargo, para que esto ocurra la propia tecnología debería ser neutral y no estar condicionada por los intereses ideológicos del mercado, sino basada en valores culturales universales y principios éticos conectados a la mejora de la sociedad y el bienestar individual.
Zimbardo opina que practicar el heroísmo es un hábito saludable que habría que practicar regularmente para que las personas se alejen de su lado más oscuro. Imaginemos que la IA desarrollada por ser humano se convierte en un instrumento para desatar el potencial heroico de cada persona. Quizá ese sea el camino para sembrar talento.
Alberto González Pascual es director de Transformación, Desarrollo y Talento en el área de Recursos Humanos de PRISA y profesor asociado de las universidades Rey Juan Carlos y Villanueva de Madrid.
