Reclutamiento algorítmico

El número de internautas supera ya los 2.300 millones. De ellos, más de 1.500 millones son usuarios de medios sociales. ¿Nos hemos preguntado alguna vez cuántas de esas personas podrían encajar en nuestra organización? Hagamos números: De ser una de cada diez mil estaríamos hablando de ciento cincuenta mil candidatos potenciales. Incluso si solo fuese una entre un millón todavía nos quedarían mil quinientos nombres propios a quienes podríamos plantearles nuestra propuesta de empleo a través de esos medios.

En la práctica las cosas son diferentes. Pensemos en qué hacemos cuando necesitamos contratar un nuevo colaborador: ¿A cuántos de esos posibles candidatos tenemos en cuenta? ¿Nuestro «territorio de caza» es el mundo o nuestro código postal? ¿Nos limitamos a los candidatos “activos”, que buscan abiertamente empleo y «se apuntan» a nuestras ofertas, o consideramos también candidatos “pasivos”, por mucho que digan que, en principio, no se plantean un cambio? ¿Qué criterios empleamos para construir ese primer conjunto de candidatos? ¿Qué herramientas?

El tema tiene su miga desde el momento en que en una economía de la creatividad se confirma la tesis de Hunter y Schmidt de que cuanto más complejo es un trabajo mayor es la diferencia que existe entre la contribución de un colaborador excelente y la de un empleado promedio. A esto hay que sumar la progresiva globalización de los mercados –incluido el de empleo– consecuencia de la digitalización. En este escenario la ventaja competitiva de una organización va a depender en buena parte de su capacidad para atraer y “enganchar” el mejor talento del planeta. Por eso el coste de un error de reclutamiento también será mayor.

La buena noticia es que las empresas cada día tienen más información sobre sus empleados, lo que les debería permitir conocer bien cuáles son las características de sus “empleados de éxito”: qué competencias poseen, qué experiencia previa han tenido y en qué tipo de organizaciones, qué titulaciones académicas y en qué universidades, qué estilo de comunicación, qué forma de relacionarse con sus compañeros, o cómo usan su tiempo. Pero además, como hoy hacemos muchas cosas a través de internet, y casi todo lo que allí hacemos deja una huella, es relativamente fácil para una empresa conocer también qué hacen sus empleados sus momentos de ocio, con quién y cómo se relacionan fuera de su entorno laboral, por qué sitios se mueven, o incluso su orientación sexual, política o religiosa.

Así que, al menos en teoría, una empresa bien podría capturar y procesar toda esa información y construir un modelo basado en las características de sus mejores empleados, para luego, mediante un algoritmo, identificar en el mercado de empleo personas que responden a ese patrón. Es el llamado reclutamiento algorítmico (algorithmic recruitment), una de las tendencias emergentes en el campo de la búsqueda y selección de talento.

Esta tendencia viene impulsada por el desarrollo de varias tecnologías: tecnologías semánticas, que permiten extraer significado de datos y reconocer ideas y conceptos en textos; tecnologías de reconocimiento facial, que pueden contribuir a localizar la información asociada a una determinada persona; tecnologías de análisis de redes sociales, que permiten entender las redes de relaciones de un individuo; o tecnologías de realidad aumentada, que facilitan la visualización y asimilación de la información.

Sin embargo, el reclutamiento algorítmico es un método no exento de polémica. Por un lado existe el peligro de que esos algoritmos se conviertan en fórmulas discriminatorias que vayan contra la legalidad y la ética. Por otra parte nos pueden llevar a contratar empleados “clónicos”, aunque si el algoritmo está bien formulado debería tener en cuenta como una condición el nivel de diversidad óptimo que necesita cada organización. También está el problema de qué pasa con las personas que habitan al otro lado de la “brecha digital”, sobre las que apenas hay información en la Red y prácticamente nunca saldrán en los resultados de las búsquedas ¿dejarán de existir para el mercado de empleo?

Sea como fuere, el mayor riesgo de esta técnica no reside tanto ahí como en la posibilidad de que tomemos esos algoritmos como algo infalible e inmutable, y nos olvidemos de que los atributos de los empleados que nos han llevado al éxito hasta la fecha no tienen por qué ser los mismos que vamos a necesitar en el futuro.

En cualquier caso, el reclutamiento algorítmico aporta una gran ventaja: la posibilidad de analizar de forma rápida y objetiva grandes volúmenes de información sobre candidatos, lo que es muy de agradecer, en especial en las fases más tempranas de cualquier proceso de reclutamiento, y más aun cuando la misión es identificar el mejor talento del planeta. Realmente no creo que esté muy lejos el día en que los reclutadores puedan acudir a los eventos de empleo armados de herramientas de realidad aumentada que reconozcan los rostros de los asistentes, analicen toda la información que sobre esas personas pueda existir en la Red, y les devuelvan una valoración de cómo encaja el perfil de esa persona con las necesidades de la organización. Algo parecido a como hoy usamos Shazam para reconocer una canción, pero aplicado al ámbito del “reconocimiento de candidatos”.