Atracción del talento + IA: casos de uso que potencian la labor del reclutador

Por Ana Valera, experta en People Analytics y miembro del consejo Asesor de IA+Igual.- Mi primera experiencia con IA en Recursos Humanos fue en un proyecto pionero con Banco Santander España, donde entrenamos un modelo de machine learning para clasificar CVS en tiempo real. Era 2016, en pleno hype del “big data”. Fue, si no el primero, de los primeros modelos predictivos de selección en tiempo real en España.

Ha llovido mucho desde entonces, pero este sigue siendo el caso de uso de IA mas común en reclutamiento y selección, así como los chatbots para manejar las primeras conversaciones con los candidatos. Pero ¿De qué otras formas puede ayudarnos la IA para garantizar que incorporamos a nuestra compañía al mejor talento posible? En este artículo revisaremos otras posibilidades, así como novedades que pueden estar surgiendo al calor de la democratización de la IAg, y desafíos al respecto. ¿Me acompañas?

Clasificar CVS

A diferencia del proyecto de Santander, donde se entrenó el modelo con candidatos seleccionados y descartados del año anterior para que aprendiera el patrón, en el caso del cribado basado en IA lo que hacemos es simular el cribado “tradicional” en el que clasificamos a los candidatos en función de parecerse a un perfil tipo que estamos buscando. La nueva generación de herramientas ATS basadas en IA generativa no solo buscan palabras clave en el CV, sino que son capaces de entender todo el contexto y lenguaje natural del CV y analizar competencias, experiencia, habilidades técnicas, etc. y compararlas con los requerimientos para dar una clasificación a cada candidato.

Redactar comunicaciones

Uno de los primeros usos que se están haciendo de herramientas de IA generativa de manera personal por parte de los reclutadores es la redacción de descripciones de puestos, ofertas de empleo personalizadas en función de la RRSS o fuente en la que queramos compartirla, redacción de cartas de oferta o emails de feedback al candidato, etc.

Además de agilizar la redacción, estas herramientas de IA generativa permiten ajustar el tono y el estilo de cada comunicación, adaptándose a diferentes culturas corporativas, audiencias y plataformas. Por ejemplo, un anuncio en LinkedIn puede enfocarse en un lenguaje más profesional y técnico, mientras que una oferta en Instagram podría ser más cercana y creativa.

Entrevistar candidatos

Ya hace años que se crearon las primeras herramientas de “entrevistas virtuales” a candidatos, que consistían en un formulario de preguntas que el candidato debía responder con videos breves. Estas herramientas han ido evolucionando, y al añadirles la capa de IA pueden ofrecer una experiencia de entrevista mucho más natural y conversacional, y añadir el análisis de dicha entrevista hasta incluso generar automáticamente el informe del candidato y clasificarlo. Un ejemplo de esta nueva generación de herramientas es Hawkai, una startup creada al abrigo de Telefónica Venture Builder.

Sin irnos a otras herramientas, ya podemos ayudarnos de la IA en el caso de las entrevistas tele presenciales, pidiendo que nos transcriba la entrevista o que nos haga el resumen, o incluso el informe de candidato.

Evaluar competencias y habilidades

Los famosos test psicotécnicos, pruebas de conocimiento o business case también están evolucionando. Podemos usar chatgpt (o similar) para ayudarnos a redactar preguntas para hacer una entrevista por competencias personalizada, o preguntas de conocimientos técnicos, o ayudarnos a crear un caso de negocio que un analista deba resolver, generando incluso una base de datos ficticia en cuestión de segundos.

Comienzan a verse también en el mercado herramientas que utilizan técnicas de IA para analizar las comunicaciones de los candidatos y detectar soft skills, o la aplican para mejorar el rendimiento los serious games o pruebas gamificadas.

Un post entero le podríamos dedicar a los test adaptativos automatizados. Llevan tiempo en el mercado (por ejemplo, para evaluar el nivel de inglés de los candidatos), pero no habían generado mucho interés entre los profesionales de RRHH (Aguado, 2024) pese a las ventajas que ofrecían: evaluar la competencia o habilidad en menos tiempo, de forma personalizada, aplicando solo los ítems que más van a ayudar a entender el nivel de habilidad del candidato. Los enfoques tradicionales de este tipo de prueba se basan en psicometría y modelos estadísticos, si bien seguramente resurgirán ahora al sumarle técnicas de IA que les proporcionarán un mejor rendimiento, incluso la posibilidad de establecer una generación automática de ítems, de forma personalizada para el candidato (Mujtaba y Mahapatra, 2020). Si tenemos ítems infinitos, adaptados al candidato, la posibilidad de copia o de efecto aprendizaje, se esfumaría. Veremos cómo evoluciona este campo.

Consideraciones

Estamos en un momento en el que parece que queremos meter IA a todo y que solo con mencionar esas dos siglas mejorará el resultado del proceso. Pero no podemos olvidarnos de analizar la fiabilidad de las herramientas que contratamos (con o sin IA), adaptarnos a la normativa legal (ya tenemos la RIA entre nosotros), y potenciar un uso ético y responsable de la misma, reduciendo en la medida de lo posible los sesgos.

Tampoco se trata de sustituir el proceso completo de selección, con cribados inteligentes, entrevistas virtuales y ofertas comunicadas con un bot. Se trata de funcionalidades que debemos valorar cuánto aportan dentro de nuestro proceso:

• ¿Nos ayudan a optimizar alguna fase que nos lleva mucho tiempo y donde el humano no aporta valor diferencial?
• ¿Adoptarlas nos permite darle más oportunidades a un mayor número de candidatos o a reducir sesgos?

Estas son el tipo de preguntas que debemos hacernos, sin olvidarnos que la decisión (y por favor, espero que la última entrevista con el candidato al menos) y la supervisión de todo el proceso esté siempre en las manos de un profesional de RRHH (humano).

Referencias y enlaces de interés

• Instituto de Ingeniería del Conocimiento. (n.d.). Test adaptativos informatizados para selección de personal. https://www.iic.uam.es/rr-hh/test-adaptativos-informatizados-para-seleccion-de-personal/
• Metaverso Pro. (2023, 1 de agosto). La IA en la evaluación de competencias blandas [Artículo de LinkedIn]. LinkedIn. https://www.linkedin.com/pulse/la-ia-en-evaluaci%C3%B3n-de-competencias-blandas-metaverso-pro-4uj9f/
• Mujtaba, D. F., & Mahapatra, N. R. (2020). Artificial intelligence in computerized adaptive testing. 2020 International Conference on Computational Science and Computational Intelligence (CSCI), 649–654. IEEE. https://doi.org/10.1109/CSCI51800.2020.00116
• IBM. (n.d.). AI in talent acquisition. IBM. https://www.ibm.com/think/topics/ai-talent-acquisition
• https://www.youtube.com/watch?v=bwykYUUcZjM
• https://hawkai.es/