Grandes errores y algunos aciertos al aplicar la tecnología a los procesos de selección

Como en muchas otras industrias la tecnología se está haciendo hueco en la selección de profesionales. Consultoras venden software con la promesa de que un algoritmo será mejor que una persona a la hora de evaluar la capacidad de un perfil para un puesto-actual y futura. Soluciones impersonales y automáticas para empresas.

Pero como las personas son sujetos y no objetos se producen fallos garrafales.

Los errores se producen por:

1. Establecer mal el parámetro relevante de selección. Cuenta Peter Cappelli de Wharton Business School que una ocasión vez una de las empresas consultoras implementó un software de selección que rechazaba continuamente buenos candidatos por pedir como requisito experiencia previa en un puesto que sólo se llamaba así en esa empresa.
2. Hecha la ley, se aprende a hacer la trampa. El director del Centro de Psicometría de la Universidad de Cambridge sostiene que las respuestas para los test de liderazgo son tan obvias-enfocado a la tarea, sociable, intelectual y participativo- que las Firmas contratan a los que se saben las respuestas correctas, no a los que saben liderar de verdad.

El punto positivo está en el uso estadístico de los datos, que  ayuda a conocer tendencias y buscar en indicios aciertos, como por ejemplo:

1. Evolv, una compañía que monitoriza procesos de selección descubrió examinando datos de 3 millones de perfiles que aquellos que se habían instalado un navegador diferente al que venía por defecto (Chrome o Firefox) eran mucho mejores en el puesto de trabajo que los que no. Podría ser una coincidencia pero algunos analistas consideran que las personas que se molestan en dedicar tiempo en informarse y probar cosas nuevas son mejores en el trabajo.
2. Otro análisis con datos de 100.000 empleados de Call-Centers puso de manifiesto que las personas con un pasado criminal eran mejores vendedores que los que no y que los que habían saltado más de un trabajo a otro en el pasado no eran los primeros que dejaban la compañía.
3. En otro estudio que hizo Evolv para Xerox se detectó que el mejor indicio de que el empleado se quedaría en el puesto era que viviera cerca del trabajo o que perteneciera a una o dos redes sociales, mientras que si participaba en más de cuatro social networks no se quedaría.
4. Los test también pueden servir para medir el nivel de honestidad de los aplicantes mediante preguntas cruzadas que analizadas con el desempeño de los empleados en la empresa pueden conducir a algunas conclusiones. Como un estudio a 20.000 trabajadores que demostró que los empleados honestos trabajaban mejor y eran más estables en el puesto, pero eran vendedores menos eficientes.

El uso de algoritmos y datos puede ser muy útil para la selección pero siempre y cuando se sepa que son limitados e incapaces de medir de forma total la personalidad. Estoy muy a favor de cómo ayudan al dato estadístico, pero ya sabemos cómo son las estadísticas.

Hoy por hoy no hay máquina que pueda abarcar todas las aristas de la personalidad con una simple fórmula-como así afirma el profesor Rust de la Universidad de Cambridge.

En el fondo me gusta pensar que las máquinas nunca serán capaz de prever cien por cien la personalidad de una persona, pues entonces significará que hemos creado una máquina superior al hombre en emociones e inteligencia. Y puede que eso signifique el principio del final de nuestra especie.

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Los datos que aparecen en el artículo fueron publicados por The Economist en su número del 6 abril de 2013