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Inteligencia artificial: qué es y cómo va a revolucionar la contratación

HR machine learning

Últimamente se habla muchísimo de Inteligencia Artificial aplicada a los recursos humanos y, más en concreto, al reclutamiento.

La impresión es que nos encontramos ante un cambio de época, algo muy similar a lo ocurrido hace unos veinte años con la difusión del reclutamiento online.

En este artículo intentaremos hacer un balance sobre los últimos desarrollos tecnológicos relacionados con la inteligencia artificial y con lo que nos espera en los próximos años.

En primer lugar, creemos que es interesante hacer un repaso de la historia para entender la rapidez de los cambios tecnológicos y el hecho de que muchas de las cosas que damos por sentado en la actualidad en realidad son muy, muy recientes.


¿Cuándo fue la última revolución? Hace solo veinte años

Hace solo veinte años el reclutamiento online estaba dando sus primeros pasos.

Junto con Altamira Recruiting nacían las primeras plataformas para la gestión del proceso de selección, que hasta aquel momento solo tenía el apoyo de algunas herramientas especializadas para empresas de selección que había que instalar en el servidor de la empresa.

En aquellos tiempos la mejor manera de buscar a un candidato era publicar un anuncio en el periódico, ya fuera de pago o gratis.

Los candidatos respondían enviando un currículum en papel por correo y, una vez que se recibía un buen número de candidaturas, la empresa comenzaba la selección, a menudo poniendo post-it en los CV que se guardaban en una carpeta. Para aquellos que trabajaban en el sector en aquella época quedó claro en seguida que el futuro estaba en el reclutamiento online: la introducción de los datos la realizaban los candidatos, los anuncios de trabajo digitales funcionaban y marcaban tendencia y organizar la selección con un software eliminaba todos los problemas de un proceso en papel. Cuando llegó la burbuja puntocom, la crisis de la primera generación de start up de Internet, uno de los pocos sectores que salió sano y salvo fue precisamente el del reclutamiento digital. A diferencia de los demás, creaba beneficios.

Tras los portales de empleo y los ATS nacieron otros servicios innovadores que cambiaron nuevamente el mundo de la contratación. Primero las redes sociales, entre ellas Facebook en 2004 y LinkedIn en 2003, esta última con un profundo impacto de transformación en el sector de la contratación tanto para los candidatos como para las empresas. Más tarde llegaron los agregadores o buscadores de trabajo: en 2004 se fundó Indeed, que en 2010 se convirtió en el primer portal de trabajo en Estados Unidos, sobrepasando en solo cuatro años el liderazgo de Monster.

Y luego el smartphone ya que, aunque parezca que ha pasado una eternidad desde su llegada, en realidad el primer iPhone llegó al mercado en junio de 2007, hace apenas 11 años.

Vaya, que en 20 años ha cambiado todo. Es casi imposible encontrar una empresa que gestione la selección de personal en formato papel, porque además ya no se puede llegar a los candidatos por ese medio. Las generaciones que se asoman en la actualidad al mundo laboral quieren poder responder a una oferta de trabajo a través del smartphone mientras escuchan Spotify y hablan por WhatsApp. Es impensable que vean un anuncio impreso en papel o que manden su CV en papel.


Qué es la Inteligencia Artificial en la actualidad

¿Pero qué entendemos por inteligencia artificial?

La teoría es bastante simple: una máquina capaz de entender y aprender, exactamente igual que un ser humano, pero de manera artificial. Tenemos muchos ejemplos en películas de ciencia ficción como Terminator, Matrix o 2001: Una odisea del espacio.

terminator


Es una idea presente desde la Antigua Grecia y sobre la que han investigado científicos y filósofos durante milenios. Incluso existe un test, el Test de Turing, diseñado por el matemático Alan Turing, que sirve para determinar si una inteligencia artificial es capaz de pensar como un ser humano.

En 2018 este objetivo todavía queda muy lejos. En la actualidad, cuando hablamos de inteligencia artificial hablamos en realidad de aprendizaje automático (machine learning), que representa un subgrupo de la inteligencia artificial, pero debido al rápido desarrollo que ha sufrido en los últimos años y a la contribución casi exclusiva que ha supuesto para el desarrollo de la IA, se han convertido prácticamente en sinónimos.

Para entender qué es el aprendizaje automático es útil recordar cómo funciona un sistema informático tradicional.

En un software tradicional, un programador le dice al ordenador cuáles son las instrucciones para realizar una tarea de manera minuciosa, paso a paso. Para que el software funcione correctamente, sin bloquearse, hay que prever todos los casos posibles. Este tipo de programación funciona perfectamente para realizar tareas bien definidas y repetitivas, como enviar miles de e-mails o copiar muchos archivos, buscar una palabra clave en un archivo, etc., pero no se adapta a actividades como reconocer una cara en una foto o interactuar con el ser humano.

El aprendizaje automático, por su parte, permite que un ordenador aprenda a realizar mejor una tarea siguiendo la experiencia. Una experiencia que acumula analizando la enorme cantidad de datos que tenemos a disposición gracias a la digitalización y evaluando las consecuencias de cualquier posible itinerario dependiendo de los objetivos. De esta manera el sistema aprende qué condiciones pueden conducir a un determinado resultado.

Para aprender, el aprendizaje automático usa técnicas estadísticas, por lo que el tipo de respuesta que proporciona suele tener que ver con la probabilidad: es posible que este movimiento de ajedrez tenga más éxito que este otro, esta cara está un 83 % feliz, un 11 % triste y un 6 % enfadada.

Evidentemente estamos simplificando un mecanismo que entre bastidores cuenta con algoritmos sofisticados desarrollados por algunas de las mejores mentes que trabajan sin descanso en estos problemas, en una disciplina que aúna profesiones muy variadas: ingenieros informáticos, estadísticos, psicólogos, biólogos, etc. Por no hablar de los colosos de la informática y de una gran cantidad de start up.


Algunos ejemplos de aprendizaje automático en acción

El resultado de esta rápida aceleración en el desarrollo del aprendizaje automático es sorprendente y ya empezamos a verlo en nuestro día a día. Veamos algunos ejemplos.

Cuando usamos Siri o Cortana, estamos interactuando con un sistema de aprendizaje profundo. Estos sistemas aprenden de millones de interacciones que tienen con los usuarios y mejoran sus respuestas y su capacidad de interactuar.

Facebook ya no nos necesita para etiquetar a nuestros amigos en las fotos, porque usa técnicas de aprendizaje automático para combinar los rostros de una foto con nuestros contactos. Google Maps usa el aprendizaje automático para sugerirnos recorridos por carreteras con menos tráfico analizando en tiempo real datos anónimos enviados por todos sus usuarios, mientras que Google Search lo usa para mostrarnos resultados con mayor relevancia para nuestra búsqueda teniendo en cuenta las interacciones con los usuarios con búsquedas similares.

Spotify y Netflix nos presentan sugerencias según lo que hemos visto y escuchado y según las interacciones con millones de usuarios, aconsejándonos seguir con Narcos tras cinco temporadas de Breaking Bad.


La IA aplicada a la búsqueda y la selección

¿Y qué pasa en los recursos humanos y el reclutamiento?

En este sector también empiezan a aparecer soluciones que aplican el aprendizaje automático a los RRHH, sobre todo desarrolladas por start up. He aquí algunos ejemplos.

  • Textio ha desarrollado una plataforma para ayudar a los reclutadores a escribir anuncios que atraigan a más candidatos. Usando los datos de cientos de millones de anuncios, es capaz de entender qué palabras influyen en el índice de respuesta de los candidatos. De esta manera afirman poder guiar a los reclutadores a escribir anuncios que atraen, de media, un 25 % más de respuestas.
  • Otra iniciativa, HiredScore, aprovecha el aprendizaje automático para realizar un ranking con los candidatos basándose en los datos de la base de datos de la empresa y en datos públicos. Además de ayudar a los reclutadores a centrarse solo en individuos en línea con el perfil que se busca, el sistema aconseja a los candidatos no idóneos qué otros puestos en la empresa se pueden adaptar mejor a sus características.
  • HireVue ha desarrollado por su parte una plataforma que analiza los vídeos con las respuestas de los candidatos a algunas preguntas para evaluar su capacidad de comunicación, el tono y los gestos.

El dilema ético relacionado con la inteligencia artificial

El aprendizaje automático ha permitido que la tecnología consiga objetivos imposibles. La conducción autónoma, el reconocimiento facial, los chatbot, las videoentrevistas automáticas, etc.

Su introducción implica sin embargo consideraciones de carácter ético.

Un ejemplo es el conocido como problema de las cajas negras, ya que los sistemas de aprendizaje automático suelen funcionar como cajas negras sin que quede muy claro cuáles son los procesos que han conducido a un resultado y no a otro. ¿Pero es aceptable para un ser humano tomar una decisión (pensemos en la contratación de un candidato) sin saber cuáles son los motivos que se encuentran detrás?

Es necesario reflexionar igualmente sobre los prejuicios. Hay muchos que afirman que un punto a favor de los sistemas de aprendizaje automático es que no caen en prejuicios. Y precisamente los prejuicios son unos de los peores enemigos de los reclutadores, ya que inevitablemente tienden a contratar a personas parecidas a ellos. Un ejemplo emblemático fue el experimento realizado por la Orquesta Sinfónica de Toronto, principalmente compuesta por hombres hasta que se incluyó un ensayo ciego, en el que se elegía a los mejores candidatos escuchándolos tocar sin verlos. Fue entonces cuando el porcentaje de mujeres seleccionadas aumentó hasta un 50 %.

A pesar de ello, algunos experimentos han sacado a la luz un problema, y es que las máquinas “programadas” con aprendizaje automático tienden a heredar los mismos prejuicios que los seres humanos.


Qué nos deparan los próximos años

¿Cuáles son los plazos que podemos imaginar para que esta tecnología esté disponible de manera amplia en el mundo de los RRHH?

La mayoría de los productores de software, incluida Altamira, han entendido que el aprendizaje automático no es una moda pasajera y se están dando grandes pasos en esta dirección.

Se puede suponer que el aprendizaje automático será de uso común en la gestión de los recursos humanos y en la selección de personal en los próximos cinco años. Escribiremos, evaluaremos, investigaremos y haremos entrevistas usando la IA.

Y entonces, ¿desaparecerán los reclutadores?

Cada vez que aparece una nueva tecnología en el mercado con el potencial de realizar la labor de un ser humano tememos perder nuestro puesto de trabajo. La realidad es que los cambios tecnológicos llevan ocurriendo desde la revolución industrial del s. XIX. Si hubiese una relación directa entre los cambios tecnológicos y la reducción de los puestos de trabajo en este momento estaríamos todos en el paro.

Por suerte, la economía tiene la capacidad extraordinaria de absorber estos cambios con la modificación de las profesiones. En otras palabras, cabe esperar que la selección de personal cambie, con unos reclutadores que tendrán más tiempo para centrarse en las actividades que aportan un mayor valor añadido.





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