IA en RRHH: Cómo la automatización del reclutamiento afecta a RRHH y al desarrollo del equipo | IA en los negocios #56

El papel de la IA en RRHH en la actualidad

En la era digital, la demanda de profesionales de TI altamente capacitados sigue creciendo. Hasta 97 millones de nuevos empleos en IA y automatización podrían crearse en todo el mundo para 2030, mientras que 75 millones de puestos serán eliminados debido a los avances tecnológicos (Foro Económico Mundial). Esto presenta a RRHH el desafío de encontrar personas con las competencias adecuadas, a menudo únicas.

Gracias a la velocidad de procesamiento de información, la IA puede ayudar a filtrar a los candidatos que mejor se ajustan a las necesidades de la organización de un gran número de solicitudes. Como resultado, la automatización de procesos puede crear equipos comprometidos y alineados, y aumentar la eficiencia del departamento de RRHH.

Ventajas clave de la automatización del reclutamiento para pequeñas empresas

En las pequeñas empresas, donde cada empleado a menudo realiza múltiples funciones, ahorrar tiempo y recursos es extremadamente valioso. Automatizar el proceso de reclutamiento permite revisar rápida y eficientemente cientos de currículos, seleccionando solo aquellos que mejor coinciden con los requisitos del puesto. Esto permite que el equipo de RRHH se concentre en el contacto directo con los candidatos seleccionados, lo cual es particularmente importante para construir una imagen positiva de la empresa como empleador.

La automatización del reclutamiento puede:

• acelerar el proceso de reclutamiento – los algoritmos pueden analizar cientos de currículos y seleccionar a los mejores candidatos en segundos,
• ahorrar tiempo – la IA puede llevar a cabo la selección inicial de solicitudes por sí sola, lo que quita esta tarea de los hombros del departamento de RRHH,
• mejorar los datos y análisis en el proceso de selección – con herramientas avanzadas de gestión de reclutamiento, como los Sistemas de Seguimiento de Solicitudes (ATS), las pequeñas empresas pueden gestionar los procesos de reclutamiento de manera más eficiente, ahorrando tiempo y aumentando las posibilidades de encontrar a los candidatos más adecuados,
• asegurar consistencia – el proceso de reclutamiento es repetitivo y constante, lo que proporciona a la empresa consistencia en sus operaciones.

También vale la pena señalar el impacto positivo de la automatización en la experiencia del candidato. Los buscadores de empleo aprecian un proceso de reclutamiento más corto y una retroalimentación rápida. Esto es especialmente importante para las pequeñas empresas, que a menudo compiten por talento con jugadores más grandes en el mercado. Al proporcionar un proceso de reclutamiento eficiente y amigable, las pequeñas empresas pueden atraer candidatos de calidad que están interesados en un enfoque más individual y en las oportunidades de desarrollo que ofrecen las organizaciones más pequeñas.

Fuente: DALL-E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Métodos tradicionales de reclutamiento vs. automatización del reclutamiento – ventajas y desventajas

Los métodos tradicionales para encontrar candidatos a empleo, tales como:

• análisis de currículos,
• análisis de cartas de presentación,
• entrevistas de reclutamiento,
• tareas de reclutamiento,
• son laboriosos y propensos a errores humanos o sesgos.

Por otro lado, un proceso de reclutamiento tradicional bien llevado proporciona al candidato retroalimentación valiosa y le permite seleccionar a una persona que se integrará en el equipo de la empresa en muchos aspectos.

Sin duda, la automatización del reclutamiento ayuda a acelerarlo y resuelve el problema de los sesgos personales, pero el cálculo de pros y contras no da un resultado claro. En lugar de los problemas asociados con el reclutamiento tradicional, surgen otros problemas:

Ventajas de la automatización del reclutamiento	Desventajas de la automatización del reclutamiento
Velocidad	Riesgo de excluir candidatos valiosos
Amplia gama	Criterios de evaluación poco claros incluidos en los algoritmos
Consistencia	Dificultad para evaluar habilidades blandas
Menores costos	Desconfianza de los candidatos

Por ejemplo, el sistema puede rechazar a un buen candidato simplemente porque su currículum no contiene ciertas palabras clave. Por esta razón, una combinación de automatización y evaluación humana funciona mejor.

IA en RRHH en la selección de candidatos – ¿cómo funciona?

La inteligencia artificial puede analizar cientos de solicitudes en segundos y seleccionar el currículum que mejor se ajusta a los requisitos. ¿Cómo es esto posible?

La clave es el aprendizaje automático. Los algoritmos analizan ejemplos de reclutamientos exitosos y aprenden a reconocer patrones que indican un buen ajuste de candidato. Basándose en esto, pueden predecir el grado de ajuste entre nuevas solicitudes y los requisitos de la empresa y sugerir las más prometedoras.

Otra técnica es la creación de los llamados “gemelos digitales” de los empleados, es decir, perfiles detallados de candidatos ideales creados por algoritmos basados en el análisis de datos. Las nuevas solicitudes se comparan con dicho modelo.

Las herramientas de automatización de reclutamiento basadas en IA – tales como:

• HireVue, – explota la inteligencia artificial para evaluar el potencial de los candidatos a empleo. Funciona bajo el nombre de Inteligencia de Potencial Humano y evalúa la elección de palabras, el tono de voz y las expresiones faciales de los candidatos,
• Beamery – aplica IA para gestionar las relaciones con los candidatos y el reclutamiento en sí, ofrece características como la selección automática de candidatos, análisis de sus datos, campañas de reclutamiento personalizadas; esta herramienta se utiliza en muchas grandes empresas como Facebook y Dropbox.

Fuente: Beamery (https://beamery.com/talent-acquisition/)

Identifican con éxito cualidades como la creatividad, la capacidad de cooperación o la iniciativa. También permiten analizar el compromiso y la satisfacción de los empleados actuales.

Impacto de la automatización en el desarrollo y compromiso del equipo

¿Cómo se traduce la automatización del reclutamiento en el desarrollo y compromiso del equipo?

Primero, ayuda a construir un equipo con un alto ajuste de competencias a las necesidades de la empresa. Segundo, ahorra tiempo al departamento de RRHH, que puede ser utilizado en el desarrollo de habilidades y la integración del equipo. Tercero, los algoritmos pueden evaluar la aptitud y motivación de los candidatos, lo que favorece la construcción de un equipo comprometido.

Igualmente importante, el uso de herramientas de IA no termina con el reclutamiento. Puede desempeñar un papel significativo en el desarrollo de las habilidades de los empleados. Por ejemplo:

• los sistemas de IA identifican las brechas de competencias en el equipo y sugieren la capacitación adecuada,
• analizan las preferencias de los empleados y ofrecen caminos de desarrollo personalizados,
• predicen qué empleados pueden dejar la empresa o quemarse profesionalmente.

Contratación basada en habilidades. ¿Es la IA el futuro de RRHH?

La tendencia moderna en RRHH llamada contratación basada en habilidades se combina idealmente con las capacidades de la IA. En este enfoque, lo que importa son las habilidades y aptitudes específicas de los candidatos, no solo la experiencia o los diplomas.

Al mismo tiempo, el desarrollo de la IA en RRHH está abriendo nuevas oportunidades para personalizar el reclutamiento y el desarrollo de los empleados. La IA puede ayudar a identificar brechas de habilidades y sugerir caminos de desarrollo individuales, lo cual es clave para mantener a los empleados comprometidos y satisfechos.

En conclusión, aunque la IA aún no es común en los procesos de reclutamiento, su potencial en esta área es enorme. En el futuro, podemos esperar que la IA desempeñe un papel cada vez más importante en la identificación y desarrollo de talento, convirtiéndola en una herramienta extremadamente prometedora para el futuro de RRHH. Sin embargo, debemos asegurar la transparencia de los algoritmos de evaluación y la buena calidad de los datos sobre los cuales se entrenan los modelos, para que no contengan sesgos.

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