El impacto de la inteligencia artificial en la búsqueda de candidatos para las empresa

Conceptos como la inteligencia artificial, el machine learning o el deep learning están apareciendo en todos los medios de comunicación en los últimos años y están empezando a introducirse en nuestra vida diaria. Desde la robótica colaborativa hasta la inteligencia artificial, las nuevas tecnologías ya están transformando diferentes industrias, pero surge una pregunta en el mundo empresarial sobre el trabajo del futuro: ¿cómo afectará la inteligencia artificial al trabajo?

La realidad es que ya se están empezando a desarrollar nuevas herramientas basadas en la inteligencia artificial para la búsqueda de talento, como por ejemplo las soluciones de evaluación de soft skills, los chat bots para interactuar con los candidatos y muchas más que están por venir.

Así, la inteligencia artificial automatizará tareas más simples y estructuradas (como la captura de datos), pero al mismo tiempo mejorará aquellas que tengan interacción humana: seremos capaces de procesar más selecciones de búsqueda de talento, y además hablar con los candidatos de forma individualizada, uno a uno.

Muchas de estas tecnologías todavía son emergentes y poco conocidas, por lo que vamos a ver cuáles son las principales tendencias en la búsqueda de perfiles y talento aplicando la inteligencia artificial.

Tendencias actuales basadas en inteligencia artificial para la búsqueda de perfiles

Perfil aumentado: tener una imagen clara de los intereses y las habilidades del candidato

La inteligencia artificial pronto hará posible que podamos entender más allá del mero historial de trabajo de un candidato. Utilizando la misma tecnología que permite a las empresas modelar nuestro comportamiento según nuestras huellas digitales de navegación e intereses, se podrán inferir los intereses de una persona y sus habilidades ocultas. Esto permitiría recomendar trabajos relacionados con lo que un candidato desearía hacer y no solo con su actividad actual.

Por ejemplo, el motor de recomendación de empleo en LinkedIn sugiere dos tipos de roles: un trabajo de marketing o un trabajo de ingeniero de software. Si el algoritmo de LinkedIn entendiese que durante los últimos 12 meses he estado formándome en áreas de IA y que estoy interesado en el liderazgo, podría concluir que soy un buen candidato para otros roles.

Esto podría ser especialmente útil para roles que son difíciles de cubrir, como el de desarrollador de blockchain. Pocas personas actualmente tienen este título, pero hay muchas con experiencia en el desarrollo de software interesadas en este ámbito y podrían aprender las habilidades necesarias para ocupar el puesto. Desarrollando el Perfil Aumentado, se podría encontrar a las personas en LinkedIn mucho más fácilmente con datos sobre sus intereses, intención y actividad a través del algoritmo de inteligencia artificial.

Perfil hiperpersonalizado: desarrollo de la propuesta de valor para cada candidato

La mayoría de las compañías actualmente tienen un modelo de Propuesta de valor de empleado(PVE) que se utiliza para todos los tipos de perfiles. Pero pronto las empresas desarrollarán modelos deinteligencia artificial que permitiránhiperpersonalizar lasbúsquedaspara encontrar rápidamenteal candidato, al poderhablar más directamentecon él de sus necesidades individuales.

Con la aplicación de la inteligencia artificial en el desarrollo del PVE, la empresa tiene la facultad de individualizarlo. Así, por ejemplo, puede hacerse utilizando tecnología que ya existe hoy en día, como la app que ha desarrollado la empresa Crystal. Esta herramienta proporciona evaluaciones de personalidad, predicciones y herramientas de coaching para atraer a las personas utilizando una propuesta de valor que se adapte exactamente a sus necesidades.

Por ejemplo, se podría obtener información del candidato que está considerando comprar una casa y darle alguna información sobre los programas de préstamos que ofrece la empresa como parte de su paquete de beneficios. O a un padre soltero se le podría dar información acerca de las ayudas para guardería o para la manutención de los niños.

Chatbots: asistentes inteligentes de ayuda para los candidatos

Algunas empresas ya están utilizando chatbots en la selección de candidatos. Sutherland, por ejemplo, utiliza un bot llamado Tasha, que puede responder a preguntas básicas de un candidato en cualquier momento del día o de la noche, mejorando la parte más humana de su proceso de contratación: la experiencia de los candidatos.

Con el Chatbot Tasha, se mejora el proceso de contratación, haciendo que este sea mucho más completo y se reduzcan los abandonos.

Los bots también pueden dar seguimiento a los candidatos si no están progresando activamente con su aplicación. “Pueden facilitar la iteración y la conversación en el sitio web y pueden guiar a los candidatos durante todo el proceso”.

Otras herramientas como mya pueden descifrar las respuestas de un candidato a través del procesamiento del lenguaje natural para detectar ciertas habilidades. Mya también puede hacer preguntas para entender las lagunas o los vacíos encontrados en el currículo del candidato, dando una información más completa de la idoneidad de este.

Visualización de currículums: encontrar candidatos con habilidades similares a empleados anteriores

Algunas empresas ya están utilizando la visualización del currículum para encontrar candidatos con talento y eliminar a los no cualificados. Estas son las herramientas de automatización que se están extendiendo actualmente.

Estas soluciones permiten comparar de forma rápida y efectiva a los potenciales candidatos con aquellos que han demostrado tener talento en el pasado. Con estos datos, es posible encontrar de forma más eficiente los perfiles más adecuados para el trabajo mediante patrones que son capaces de predecir quién sería un candidato exitoso en el futuro.

Análisis de los patrones del habla: el uso del procesamiento del lenguaje natural para saber más sobre los candidatos

Se puede aprender mucho acerca de una persona por la forma en que habla. Así, utilizarla inteligencia artificial en el habla ayudará a aprender aún más, ya que analiza más cosas que solo las palabras mismas.

Ya existen soluciones de inteligencia artificial que se sirven del procesamiento del lenguaje natural para comprobar la fluidez del discurso, la pronunciación, el vocabulario e incluso la progresión de las ideas. Esto permitirá comprobar la competencia lingüística, verificar a los hablantes nativos, analizar su discurso para saber qué tipo de persona es, su compromiso potencial con la compañía y su nivel de confianza. Para trabajos donde el habla desempeña un papel importante como las ventas, esta herramienta será particularmente importante.

En este caso, como el candidato habla con la máquina y esta procesa su discurso generando un informe detallado, no hay necesidad de interacción humana, con el consiguiente ahorro de tiempo.

Test avanzados de competencias: para demostrar habilidades emocionales y cognitivas de los candidatos

La fluidez lingüística no es la única habilidad que las máquinas pueden usar para detectar el perfil adecuado. La realización de pruebas de competencia avanzadas puede decir mucho acerca de un candidato, como encontrar una serie de rasgos emocionales y cognitivos.

Por ejemplo, la empresa Pymetrics ha desarrollado una serie de ejercicios de neurociencia aplicando algoritmos de machine learning avanzados, que permiten recopilar datos conductuales objetivos para verificar habilidades sociales, como la capacidad de resolución de problemas, que de otro modo serían más difíciles de detectar. También pueden ayudar a los reclutadores a evaluar la disposición de los candidatos para asumir riesgos.

Entrevistas con reconocimiento facial y de voz

En un futuro muy cercano las entrevistas en vídeo serán habituales, pero estarán automatizadas con inteligencia artificial: los candidatos hablarán delante de la cámara mientras la máquina los lleva a través de una lista de preguntas.

Esto permitirá una preevaluación objetiva de los candidatos, ahorrando tiempo y esfuerzo a los evaluadores para que puedan reunirse con los mejores candidatos, ya que así no es necesario entrevistar a todos los solicitantes. También podría ayudar a eliminar cualquier sesgo inconsciente, pues la tecnología será aséptica y objetiva con todos los candidatos de forma uniforme, sin ningún prejuicio inicial.

De hecho, es posible que ni siquiera sea necesario ver las entrevistas en vídeo para saber si un candidato es el idóneo para el puesto en cuestión. Así, empresas como HireVue utilizan el software de reconocimiento facial y de voz para analizar el lenguaje corporal del candidato, el tono de su voz, su nivel de estrés y otros aspectos.

Conclusiones

Como hemos visto, los impactos que se están produciendo en la búsqueda de perfiles y candidatos al aplicar la inteligencia artificial reflejan que el elemento humano no desaparecerá por completo de la contratación. Seguirá siendo vital reunirse con los candidatos para causarles buena impresión y transmitir la cultura de la empresa. Esta automatización en todas las fases del embudo de búsqueda de los perfiles permitirá a los reclutadores dedicar más tiempo a otras cuestiones como evaluar la experiencia de los candidatos.

Podemos afirmar que la búsqueda de perfiles tal como la conocemos actualmente comenzará a cambiar gradualmente con la aparición de nuevos roles. A medida que la inteligencia artificial empieza a ocupar más tareas manuales, algunos roles de la búsqueda de perfiles estarán en peligro de desaparecer, pero surgirán otros nuevos.

Algunos ejemplos de estos nuevos roles específicos son los entrenadores de desarrollo profesional o los ingenieros de desarrollo profesional. El primero usará los datos y la inteligencia artificial para analizar el desempeño de los candidatos potenciales y ofrecerles nuevos retos, mientras que el segundo usará esta misma información para ayudar a los candidatos a planificar y desarrollar su carrera profesional.

Es importante empezar a usar este tipo de herramientas de inteligencia artificial y observar las tendencias emergentes para experimentar en la propia empresa haciendo tres cosas: aprender, experimentar y adaptarse, con el objetivo de mejorar cada día en la búsqueda de nuevos perfiles.

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