A raíz de la revolución tecnológica de los últimos años, se ha multiplicado la cantidad de información que manejan los departamentos de RRHH durante un proceso de selección. Entre otras cosas, esto significa que, a la hora de contratar a un nuevo trabajador, las tareas de cribado sean más complejas que nunca. Sin embargo, en paralelo a ese incremento exponencial de los datos ha ido perfeccionándose progresivamente la inteligencia artificial capaz de procesarlos. Es lo que llamamos la era del Big Data, capaz de simplificar el trabajo para cualquier profesional que se dedique a la captación.
No solo eso. La irrupción de la IA en RRHH ha supuesto una reducción drástica en los costes de contratación, tal y como explicaron Javier Mora, National Sales Manager Iberia de Talent.com, y Juan González, Spain Leader Consultant de Softgarden, durante el Webinar ORH del pasado 17 de noviembre «Cómo la IA reduce el coste de contratación: ejemplos reales».
Según Mora, el reclutamiento actual se divide en cuatro fases (análogas a lo que sería un funnel de Marketing): el momento de la atracción, que desde Talent.com lo miden en impresiones, es el más crítico, pues “es el escaparate desde el que se puede observar un puesto”, con sus características, palabras clave, etc.; la interacción, cuando un usuario hace clic porque quiere saber más sobre una oferta; la conversión, cuando finalmente manda su CV a la empresa; y, por último, la fidelización, cuando la empresa tiene la oportunidad de “terminar de enamorar al candidato” para contratarlo.
En lo que respecta al proceso de contratación desde el punto de vista de la compañía, en las cuatro fases se produce una reducción de costes gracias a la IA.
Del clic, a los tiempos de contratación
Para empezar, en la fase de la atracción, el job matching permite tanto a las compañías como a los usuarios encontrar de forma efectiva su target. Por ejemplo, cuando una persona quiere buscar un puesto de “arquitecto”, la inteligencia artificial es capaz de predecir qué tipo de empleo está buscando: si se trata de un perfil de arquitecto inmobiliario o residencia, le mostrará ofertas en esos ámbitos; por el contrario, si hablamos de un arquitecto de software o de datos, el sistema sabrá de antemano que ese perfil no busca un trabajo para construir un edificio o un puente. Esta mejora de la eficiencia se traduce en una reducción de tiempos de contratación y, consecuentemente, en una inversión “de hasta un 50 % menos” en los procesos de selección.
Cuando el usuario da el paso a la interacción (cuando hace clic en la oferta o busca más información sobre la compañía), la IA también permite reducir costes. Especialmente, si la plataforma en la que se publica un puesto de empleo es capaz de retener al usuario. ¿Por qué?
Pues porque actualmente el 80 % de quienes empiezan a aplicar a una oferta de empleo en un entorno online la abandonan antes de tiempo. Es decir, que si el usuario no encuentra toda la información relevante en un mismo sitio, tiende a buscarla en Google u otros lugares.
En este sentido, los hábitos de consumo que proporciona la inteligencia artificial permiten a las compañías personalizar la experiencia del potencial candidato y lograr la conversión del usuario (que, efectivamente, mande su currículum). Incluir el salario, el grado de flexibilidad, si hay vehículo de empresa, tarjeta restaurante u otros beneficios, permite que el candidato tenga en un solo lugar toda la información necesaria para tomar la decisión de postularse.
Por último, a la hora de fidelizar al usuario (contratarlo), depende en gran medida de la capacidad de atracción del equipo de contratación. Sin embargo, la experiencia del potencial empleado, el proceso que ha seguido para postularse o el grado de transparencia que exhiba una empresa son vitales a la hora de cerrar un proceso de selección. Algo que, sin la intervención de la IA, sería prácticamente imposible de conseguir.
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Foto de Brett Jordan en Unsplash