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Utilizando la IA para reducir los sesgos de selección

La Inteligencia Artificial (IA) ha dejado de ser una tecnología que nos parecía cosa del futuro, para convertirse en una herramienta que utilizamos de manera común. Si nos resulta práctica en el día a día, lo es todavía más en el ámbito profesional, donde cuenta con múltiples aplicaciones.

La IA se aplica con éxito en los procesos de selección de personal desde hace algún tiempo. Puede ser muy útil para evitar los sesgos pero, ojo, no es perfecta. Porque ya se ha demostrado que puede acabar aplicando los mismos prejuicios que tienen sus creadores si no se toman precauciones durante su desarrollo y entrenamiento.

Tabla de contenidos

Por qué es importante la IA en la selección de personal

La Inteligencia Artificial ha transformado la forma en la que las empresas identifican, evalúan y eligen a los candidatos que se presentan a los procesos de selección. Dando lugar a un reclutamiento más rápido y efectivo.

Eficiencia en el procesamiento de datos

Algunas ofertas de empleo reciben cientos de postulantes. Revisar los currículums uno a uno para hacer un buen cribado, puede convertirse en algo muy complicado. Además, sabemos que para las empresas tener una vacante sin cubrir es sinónimo de perder tiempo y dinero. Lo que necesitan es un sistema de revisión de la información que sea rápido, efectivo y objetivo.

La IA se perfila como la herramienta más útil en estos casos. Porque pueden analizar miles de datos de forma rápida y precisa. Esto libera a los reclutadores de un trabajo tedioso, y les permite centrarse en tareas de tipo más estratégico, como el diseño de entrevistas por competencias.

Objetividad y reducción de sesgos

Los sesgos inconscientes operan sobre los recruiters de igual manera que lo hacen sobre el resto de las personas. Aunque los expertos en selección ya reciben formación sobre este tipo de juicios que se realizan de una forma no consciente, es normal que alguno de esos prejuicios acabe afectando a la objetividad del proceso de selección.

Como humanos, tenemos una tendencia a la subjetividad que no está presente en las máquinas. Si un algoritmo de selección está bien diseñado, es capaz de evaluar a los aspirantes a un puesto de trabajo basándose en criterios objetivos y fácilmente comparables entre sí como la experiencia o las habilidades. Descartando prejuicios relacionados con factores como la edad, el género, la raza, etc.

Mejora de la calidad de la contratación

La labor de análisis de datos que veíamos antes puede ir un paso más allá. Gracias a la IA es fácil comparar los datos relativos a las habilidades y competencias de los candidatos con las que tienen las personas que ya forman parte de la plantilla. Así se puede hacer una predicción bastante precisa sobre cuál es el potencial real del aspirante y si está preparado para adaptarse bien al puesto.

Esto permite tomar mejores decisiones de contratación y reducir con ello la tasa de rotación de personal.

Mejora de la experiencia del candidato

A fin de mejorar su imagen empleadora, las empresas cada vez se preocupan más por la experiencia que tienen quienes se presentan a sus procesos de selección

La IA también es útil en este campo, porque a través de chatbots y asistentes virtuales se puede ayudar a los candidatos en su proceso de solicitud. También se pueden emplear estos sistemas para proporcionar una experiencia más fluida y personalizada. Por ejemplo, haciendo que brinden información sobre el avance del proceso selectivo.

Sesgos que se pueden generar en el uso de la IA en la selección

La IA es muy útil en la selección de personal, pero necesitamos que esté bien diseñada y entrenada. De no ser así, podría acabar aplicando algunos sesgos que ha aprendido de los humanos. 

Estos son algunos de los más comunes:

Sesgo en los datos de entrenamiento

La Inteligencia Artificial aprende a base de datos históricos. Si estos están sesgados, el modelo va a acabar replicando esa conducta.

Hace unos años, en Google se dieron cuenta de que la IA que estaban usando en el proceso de selección tenía tendencia a potenciar los perfiles de los candidatos que eran hombres de raza caucásica. Porque había aprendido este sesgo a raíz del estudio de los datos con los que había sido alimentada.

La solución pasa por utilizar datos que sean diversos y representativos, y no confiar ciegamente en el trabajo de la herramienta. Es necesario realizar auditorías regulares de los resultados para ver si se está aplicando algún sesgo, y tomar medidas si es así.

Sesgo de algoritmo

La IA es diseñada por un ser humano, y puede “heredar” los prejuicios de su desarrollador. Como estos operan de forma inconsciente, quien trabaja en crear la herramienta ni tan siquiera se da cuenta de que está influyendo en ella a ese nivel.

Lo que se puede hacer para evitar este problema es implementar revisiones de código y auditorías de algoritmos, para comprobar que no se han incorporado sesgos. Otra cuestión que también puede ser de gran ayuda es poner a equipos diversos a trabajar en el desarrollo de los algoritmos.

Sesgo de selección

Si el modelo no se ha optimizado para atributos que sean realmente indicativos del desempeño del puesto de trabajo, no será útil. Porque acabará descartando a candidatos bien cualificados.

No se debería utilizar una herramienta de selección que no se pueda personalizar. Es necesario que esta sepa claramente cuáles son los criterios de selección, y comprobar que estos están realmente alineados con las necesidades del puesto.

Herramientas de IA que ayudan en los procesos de selección

Existen diferentes tipologías de Inteligencia Artificial que pueden ayudar a diferentes niveles dentro de los procesos de selección de personal, mejorando su eficiencia, la objetividad y la precisión.

ATS

Las Applicant Tracking Systems son herramientas que se encargan de hacer un filtrado automático de los currículums a partir de palabras clave o de criterios específicos previamente determinados por los reclutadores.

Esto permite hacer un cribado muy rápido y determinar qué candidatos son aptos para continuar en el proceso de selección y hacer una entrevista personal.

Chatbots de reclutamiento

Su función es interactuar con los candidatos, resolviendo sus dudas y aportando información sobre el proceso de selección. 

Pueden encargarse, por ejemplo, de programar de forma automática las entrevistas de trabajo, teniendo en cuenta la disponibilidad de los candidatos y de los reclutadores.

También pueden hacer una evaluación preliminar de los aspirantes a través de cuestionarios y evaluaciones.

Evaluación de habilidades y pruebas psicométricas

En Hirint sabemos mucho de este tipo de herramientas, porque es la tecnología con la que trabajamos a diario para ayudar a las empresas en sus procesos de selección.

Estos sistemas se encargan de evaluar de forma objetiva las competencias laborales y las habilidades duras y blandas de los aspirantes. Elaboran un informe con los resultados obtenidos, y así los reclutadores pueden comparar fácilmente los diferentes perfiles, y tomar sus decisiones basándose en criterios totalmente objetivos.

La ventaja añadida es que el candidato no tiene que desplazarse para someterse a la evaluación. Puede hacerla de forma remota, porque solo necesita una conexión a Internet. Esto contribuye a mejorar su experiencia dentro del proceso de selección.

Análisis de sentimiento y lenguaje natural

La IA aplicada a este campo ayuda a conseguir el encaje entre ofertas de trabajo y candidatos con talento.

En primer lugar, hace un análisis de la descripción del puesto de trabajo creado por la empresa para identificar y eliminar sesgos. Optimizando el lenguaje para atraer a una audiencia más diversa.

También es capaz de evaluar las respuestas de los candidatos si estos se han sometido a una entrevista que ha quedado grabada. Además, puede analizar los perfiles de redes sociales y buscar información en otras fuentes en línea, para tener una visión más completa de la personalidad de los aspirantes.

Plataformas de matching y sourcing de talento

Aquí el algoritmo se encarga de buscar una conexión entre las habilidades y experiencias de los candidatos y las descripciones de puestos de trabajo hechas por las empresas.

Ayudan a crear una red de contactos y de referencias automatizadas que sirven para identificar a candidatos pasivos, que son aquellos que en este momento no están buscando un nuevo empleo, pero encajan bien en una oferta de trabajo que está disponible.

La IA te ayuda a reducir los sesgos en la selección de personal

La integración de la Inteligencia Artificial en el reclutamiento está transformando significativamente este proceso, haciendo que sea más eficiente y equitativo. 

Aunque hemos visto que algunos sesgos pueden pervivir incluso cuando se recurre a la tecnología, un buen diseño y entrenamiento pueden ayudar a reducir la presencia de prejuicios en la selección de personal. Promoviendo un sistema basado en datos objetivos y en méritos demostrables

Si combinamos datos de alta calidad, con algoritmos bien diseñados y una supervisión continua de los procesos, lo que obtenemos como resultado es una IA que se puede aplicar en los procesos de selección de forma ética y efectiva. Una medida más para conseguir el ansiado objetivo de conformar plantillas diversas e inclusivas.

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