A pesar de los esfuerzos de muchas empresas, los procesos de selección siguen siendo muy rudimentarios si se comparan con otros procesos dentro de la empresa. Hablando con muchos responsables de recursos humanos en grandes y medianas empresas, parece que el sector se haya conformado con aceptar sólo una digitalización parcial de todo el proceso de contratación, concentrándose sólo en digitalizar la adquisición de información sobre candidatos. Para mostrar cómo de lejos ha llegado la digitalización a otros ámbitos de la empresa, podemos pensar en las empresas de telefonía que utilizan la digitalización para ofrecer contratos personalizados en el momento oportuno a sus clientes, o en las empresas del sector financiero que utilizan algoritmos para la compra-venta de acciones en los mercados de valores. Sin embargo, estos grados de refinamiento y precisión que se ha dado en algunos sectores a los algoritmos inteligentes, no se ven todavía en los procesos de selección.
Más allá de la adquisición de información sobre los candidatos, que sucede hoy de forma digital pero dispersa a través de diferentes canales, la mayoría de las empresas no han avanzado más allá en el proceso de selección. De hecho, las empresas siguen gestionando la información sobre los candidatos de manera muy similar a cómo se hacía hace 10 años, con Applicant Tracking Systems (ATS) que se limitan a filtrar candidatos, utilizando preguntas filtro en el mejor de los casos, que eliminan a los candidatos menos adecuados para un puesto de trabajo.
Sin embargo, la tecnología ha avanzado mucho en los últimos años. Los algoritmos inteligentes que aprenden del entorno y se adaptan a las organizaciones, se podrían utilizar hoy mismo para sugerir candidatos a cada puesto de trabajo. El “Big Data” está ahí esperando a que las empresas destapen todo su potencial y lo utilicen para reducir costes, contratar mejor, reducir la temporalidad de los puestos y encontrar a los mejores candidatos para cada puesto de trabajo. El “Big Data” y los algoritmos de aprendizaje, pueden reducir drásticamente el tiempo que un candidato pasa buscando trabajo y el tiempo que una empresa tarda en cubrir una vacante. Esto puede incluso tener efectos a la hora de reducir el desempleo en nuestro país.
Por todos estos motivos, en Lionstep hemos decidido dar el salto y utilizar estas técnicas para mejorar los procesos de selección, hacerlos más amenos y eficaces para los candidatos, al tiempo que más completos y de mejor calidad para las empresas. Nuestro algoritmo tiene una estructura de árbol. El tronco es la base sólida que se utiliza para hacer las sugerencias básicas sobre candidatos a las empresas y sobre empresas a los candidatos. Las ramas que salen del tronco representan los sectores en los que operan las empresas y las ramas del conocimiento de los candidatos, mientras que las hojas que salen de las ramas indican las peculiaridades concretas de cada empresa y de cada candidato. Gracias al aprendizaje automático, Lionstep puede sugerir al candidato más adecuado para cada uno de los puestos de trabajo abiertos en la plataforma en cuestión de segundos. Las consecuencias de estos algoritmos para las empresas y los candidatos pueden ser tremendas para el mundo laboral.
José Parra Moyano
Cofundador de Lionstep
@ParraMoyano
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