La batalla por el talento tambi¨¦n ser¨¢ automatizada

A finales de agosto, EL PA?S public¨® la tr¨¢gica 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 t¨ªpica pregunta ingenua: ?C¨®mo hab¨ªa sido posible que un psic¨®pata se infiltrara en esa empresa para perpetrar desde dentro sus ignominiosos cr¨ªmenes y que nadie fuera capaz de darse cuenta?

Al contextualizar el suceso, me qued¨¦ at¨®nito. DiDi cuenta con una flota de m¨¢s de 21 millones de conductores. Seguramente, el prestigioso psic¨®logo de la Universidad de Stanford Philip Zimbardo (¡°El efecto Lucifer¡±) tendr¨¢ calculado qu¨¦ porcentaje de personas malvadas cabe esperar de un macroej¨¦rcito 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 p¨²blicamente por no haber prestado atenci¨®n a los procesos de selecci¨®n y requisitos indispensables para ser miembro de una de las compa?¨ªas digitales de moda en el mercado del gigante asi¨¢tico. Adem¨¢s, reconoci¨® su error por haber colocado el foco exclusivamente en hacer crecer su empresa en tiempo r¨¦cord. La principal lecci¨®n aprendida que se dibuj¨® en el aire fue la necesidad de sofisticar las t¨¦cnicas y los controles de los procesos de selecci¨®n de personal.

• La batalla por el perfecto empleado

La m¨¢quina es aut¨®noma y eficaz para seleccionar la idoneidad

En EE UU, con apenas un 4% de desempleo, la guerra por el talento no solo no est¨¢ 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 as¨ª soluciones automatizadas para ejecutar tareas que hasta el momento correspond¨ªan en todas las fases del proceso a una toma de decisiones humana. Se ha hecho realidad que la m¨¢quina es aut¨®noma y eficaz para seleccionar la idoneidad y catalogar por orden de prioridad los curr¨ªculos recibidos, as¨ª 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 b¨²squeda y selecci¨®n de talento para empresas tan grandes y significativas como Burger King y Unilever y fundada por una neurocient¨ªfica formada en el MIT y Harvard, Frida Polli. El modelo que ofrece unifica los avances tecnol¨®gicos en smart data y machine learning, y los vincula con todo el conocimiento y literatura cient¨ªfica que existe sobre la predicci¨®n de la conducta humana en un entorno laboral y social. El resultado es el siguiente: cualquier candidato a una posici¨®n de las empresas que conf¨ªan en Polli tiene que resolver un paquete de cuestionarios y problemas cuya finalidad es proporcionar al t¨¦cnico de capital humano que est¨¢ al otro lado del sistema un porcentaje que mide el riesgo de contratarle.

Al finalizar esas pruebas telem¨¢ticas, 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 posici¨®n. Javier, en cambio, con un 42% supondr¨ªa 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 m¨¢s bajos o de alto riesgo implica que la persona en b¨²squeda de empleo que se atrevi¨® a pasar por el filtro de Pymetrics podr¨ªa recibir un mensaje rog¨¢ndole que se abstenga de concurrir a otra posici¨®n en esa empresa durante los siguientes doce meses. El impacto emocional de una comunicaci¨®n como esa en una cultura como la espa?ola ser¨ªa sentirse ofendido y tacharla de la lista para el resto de la vida. Sin embargo, en EE UU funciona como un ap¨¦ndice m¨¢s de la propia din¨¢mica de selecci¨®n, lo que no deja de ser una consigna habitual dentro de la tradici¨®n gentil norteamericana: ¡°?Espabila y la pr¨®xima vez estate mejor preparado!¡±.

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• 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 retenci¨®n y atracci¨®n del talento. Con m¨¢s de 350.000 empleados a nivel mundial, tiene el prop¨®sito de aprovechar sus vanguardistas avances en IA aplic¨¢ndolos sobre la huella que deja el empleado en su devenir en la compa?¨ªa (su curr¨ªculo, su matriz de competencias, las evaluaciones del desempe?o de sus superiores, la formaci¨®n continua realizada, el grado de consecuci¨®n de objetivos alcanzado y el valor del puesto que ocupa). De toda esta informaci¨®n se extrae un an¨¢lisis profundo con el que hacer recomendaciones al usuario sobre c¨®mo mejorar su carrera y promoci¨®n interna, de modo que cada trabajador puede acceder a su gestor aut¨®mata de talento y tomar decisiones en funci¨®n de las deficiencias o fortalezas que la herramienta detecta en su perfil y descubrir las sendas m¨¢s ventajosas que deber¨ªa tomar para seguir progresando y ser cada vez m¨¢s productivo.

La tecnolog¨ªa deber¨ªa ser neutral y no estar condicionada por los intereses ideol¨®gicos del mercado

Una de las metas estrat¨¦gicas que IBM persigue con esta tecnolog¨ªa recuerda a los desaf¨ªos que pretend¨ªan resolver los sistemas de econom¨ªa planificada de los pa¨ªses comunistas del siglo pasado. Es decir, si la demanda de proyectos que recibe la compa?¨ªa 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 hipot¨¦ticamente IBM puede tener cierta escasez, inmediatamente sus empleados comenzar¨ªan a recibir esa informaci¨®n a trav¨¦s de su coach Watson, y la 'orden prescriptiva' consistir¨ªa en apresurase a comenzar cursos de formaci¨®n en el nuevo requisito t¨¦cnico.

Estas tendencias de gesti¨®n ponen en evidencia varios factores situacionales:

• La creencia en que un perfil talentoso es diez, veinte o cincuenta veces m¨¢s valioso que el rendimiento de un empleado promedio contin¨²a consolid¨¢ndose en la mentalidad de los fundadores y presidentes de las empresas m¨¢s influyentes del mundo.
• La tecnolog¨ªa vuelve a consagrarse en la gran esperanza para descubrir y cultivar ese umbral superior de perfectibilidad que se necesita para ser rentable o l¨ªder en cada sector.
• Todav¨ªa no hay estudios cient¨ªficos serios que demuestren que analizar el rendimiento de las personas mediante estad¨ªsticas y algoritmos es una garant¨ªa absoluta para dejar de ignorar o estar ciego ante el potencial oculto de las personas.

En mi opini¨®n, independientemente del nivel de solvencia y complejidad que la IA pueda aportar en la identificaci¨®n de los mejores perfiles profesionales, ser¨¢ necesario un balance entre sus conclusiones y las que un ser humano deba seguir ejercitando. Tal vez, la ventaja m¨¢s ut¨®pica que los asistentes autom¨¢ticos podr¨ªan llegar a aportarnos sea la oportunidad de obtener un mayor autoconocimiento de nosotros mismos. Sin embargo, para que esto ocurra la propia tecnolog¨ªa deber¨ªa ser neutral y no estar condicionada por los intereses ideol¨®gicos del mercado, sino basada en valores culturales universales y principios ¨¦ticos conectados a la mejora de la sociedad y el bienestar individual.

Zimbardo opina que practicar el hero¨ªsmo es un h¨¢bito saludable que habr¨ªa que practicar regularmente para que las personas se alejen de su lado m¨¢s oscuro. Imaginemos que la IA desarrollada por ser humano se convierte en un instrumento para desatar el potencial heroico de cada persona. Quiz¨¢ ese sea el camino para sembrar talento.

Alberto Gonz¨¢lez Pascual es director de Transformaci¨®n, Desarrollo y Talento en el ¨¢rea de Recursos Humanos de PRISA y profesor asociado de las universidades Rey Juan Carlos y Villanueva de Madrid.