RECURSOS HUMANOS
La inteligencia artificial al servicio de los recursos humanos no solo disminuye tiempos de contratación, también ayuda a una mejor selección.
RECLUTADORES 4.0
La IA transforma la selección y la retención del talento.
Un robot para reclutar a través de un celular. El departamento de Recursos Humanos de Gentera, la firma de servicios financieros especializada en microcréditos para micro y pequeñas empresas, ha pasado de dedicar días a revisar CV y organizar entrevistas a centrarse en lo que de verdad les importa: contratar al mejor equipo y retenerlo.
El grupo tiene 24,000 empleados en México, Perú y Guatemala y una rotación de 14% entre sus promotores de crédito, baja para este sector que suele rondar entre 30 y 50%, pero elevada teniendo en cuenta que 80% de sus contrataciones son en esta posición. “Sabemos lo que implica traer a alguien nuevo, la curva de aprendizaje
y cómo afecta a la confianza del cliente”, dice Adela Giral, directora ejecutiva de Personas en Gentera. La compañía buscaba una solución a la rotación, que le costaba dinero y empañaba la experiencia del cliente. Encontró la respuesta en la digitalización y, tras un proceso de selección, que incluyó metodología Agile, halló en la start-up Apli el match para sus necesidades. “La pregunta es cómo reclutar a los mejores”, afirma Horacio Victoria, director de Atracción y Retención de Talento de Gentera.
Ahí es donde entra la inteligencia artificial. Los análisis de datos y las herramientas con las que contaba la entidad financiera no eran suficientes. Lo que buscaba era, además de reducir sus tiempos de contratación, encontrar los factores predictivos de éxito en un candidato. “Tienen una mina de oro en datos, muchas contrataciones e información para construir modelos matemáticos”, señala Vera Makarov, cofundadora y directora general de Apli.
La idea es que el algoritmo aprenda a partir de datos, en este caso, de las características que llevan a ciertos promotores a tener éxito: desde su experiencia hasta su formación, información demográfica, hábitos de trabajo… y usar el machine learning para encontrar patrones que permitan predecir qué perfil será “un excelente trabajador”, explica José María Pertusa, cofundador de Apli. La start-up logró que la predictibilidad en las contrataciones de Gentera pasara de 50 a 89%, según datos de la firma financiera. “Una persona, incluso cuando ha trabajado toda una vida en reclutamiento, tiene una idea intuitiva, pero desperdicia una cantidad gigante de datos del resto de personas que fueron contratadas por sus compañeros durante años en la empresa”, continúa el emprendedor. “Se trata de quitarle el factor suerte a la contratación”, resume Horacio Victoria.
El tiempo de contratación disminuyó a la mitad, al llevarse a cabo totalmente a través del celular y de la tecnología. Esto se traduce en menos tiempo e incertidumbre para el candidato y también menos tiempo invertido por parte de Recursos Humanos, que puede dedicarse a generar valor para el colaborador, agrega Giral. El reto para que el machine learning funcione está en llegar al público objetivo, que muchas veces no tiene computadora en casa, pero sí un smartphone, aunque sin plan de datos. “Si quieres recopilar información de esta persona, aunque tuvieras la mejor inteligencia, si no puedes recopilar la data, no puedes entrenar al
SE TRATA DE QUITARLE EL FACTOR SUERTE A LA CONTRATACIÓN.
Horacio Victoria, director de Atracción y Retención de Talento de Gentera.
modelo”, dice Makarov. Por eso es importante que estas herramientas funcionen en móvil y que sea a través de una conversación en redes sociales, como Facebook, que no consume datos en la mayor parte de los esquemas de prepago de las compañías de telefonía.
EN REDES SOCIALES
Miniso, la cadena de tiendas de productos de diseño japonés, también entendió la oportunidad que le abrían las redes sociales para la contratación. Es ahí donde se encuentran sus audiencias, jóvenes con un perfil muy asociado a la marca. “Aproximadamente 65% de nuestra fuente de reclutamiento llega a través de nuestras publicaciones en redes sociales y entre 30 y 35% nos llega a través de los códigos QR que ponemos en la tienda”, dice Mauricio Marrero, director general de Recursos Humanos de Miniso. Antes de usar la inteligencia artificial, Marrero reconoce que Miniso, que también es cliente de Apli, perdía candidatos porque no se le daba seguimiento al proceso y eso acaba afectando la percepción de la marca, ya que muchos de ellos son clientes. Además, la tecnología ayuda en la estrategia de la empresa, en la que el gerente de la tienda, la posición más importante en la cadena pero no necesariamente especializada en reclutamiento, es responsable de administrar el ciclo de vida del colaborador, desde el reclutamiento hasta su salida, pasando por la capacitación y el crecimiento. Desde la app, la herramienta ubica a los candidatos por GPS para determinar la distancia que recorrerán, porque uno de los problemas en rotación y ausentismo está vinculado al tema geográfico. Y selecciona los mejores perfiles según lo que busca la empresa. “El margen de error para el gerente es prácticamente mínimo, porque
está eligiendo entre tres o cuatro candidatos preseleccionados”, explica Marrero.
¿TECNOLOGÍA MÁS HUMANA?
El coronavirus aceleró la velocidad con la que las empresas adoptaron la digitalización y también cambió las reglas para hacer un reclutamiento masivo en un momento en el que no puedes juntar a gente en un mismo lugar. “En junio, ante el cambio en la normativa de etiquetado de alimentos, uno de nuestros clientes tuvo que contratar a 1,000 personas para distintas plantas, para reetiquetar productos. Lo logramos en una semana”, dice Makarov.
Para Makarov y Pertusa, la inteligencia artificial ayuda a eliminar sesgos en la contratación y no creen que el perfil que arroja el algoritmo sea totalmente uniforme. “El riesgo existe y lo tenemos en mente”, dice Pertusa. Al determinar qué personas han tenido éxito y hacer su perfil, puede haber sesgos, como el género o la edad. “Lo bueno es que al detectarlo, puedes prevenirlo y lograr un modelo sin sesgos. Este tipo de prevención es muy difícil cuando trabajas con tanta cantidad de vacantes, con la tecnología, es muy rápido”, apunta. Makarov agrega que con estos algoritmos se abre el abanico porque permite perfilar buenos vendedores que no necesariamente tienen experiencia en ventas. Rafael Pazarán, especialista en seguridad cibernética de la Facultad de Negocios de la Universidad La Salle, señala que la inteligencia artificial en México aún está en proceso de adopción. La clave, asegura, está en que la dirección de la empresa no tome decisiones por modas, sino que haya una estrategia integral detrás. “Y pocas empresas tienen aun esta estrategia. Tenemos un rezago en tecnología y es multifactorial. Solo algunas start-ups y grandes empresas conocen esta tecnología, la mayoría no sabe de sus ventajas”.