Big Data en Recursos Humanos: aunque no lo veas, tu jefe te est√° mirando

No solo los buscadores y las redes sociales tienen más información de la prevista; cada vez más herramientas de este tipo se usan en las empresas

Fuente: LA NACION

En plena era tecnol√≥gica era cuesti√≥n de tiempo hasta que tendencias como el “big data” incidieran en el √°mbito laboral, desde la utilizaci√≥n de par√°metros anal√≠ticos computarizados para evaluar si una persona es apta para un trabajo, al uso de “people analytics” para contratar o despedir personal, y ahora tambi√©n el an√°lisis de m√©tricas para diagnosticar problemas organizacionales que de otra manera se vuelven opacos para las organizaciones. ¬ŅLas computadoras deciden por nosotros y la informaci√≥n es el commodity m√°s preciado?

Lejos de la paranoia de Gran Hermano, seg√ļn expertos, el an√°lisis de datos puede ser lo que marque la diferencia entre dos empresas, en particular cuando se trata de diagnosticar problemas internos, sobre todo en este clima econ√≥mico. En una nota reciente del NYT titulada “C√≥mo Data puede ayudarte a ganar en una econom√≠a en la que el ganador se lleva todo”, se explica que, en cada sector de la econom√≠a, se enfrentan m√°s o menos las mismas problem√°ticas: el ascenso de unas pocas firmas que dominan y la reinvenci√≥n digital de los negocios tal cual los conoc√≠amos, pero se se√Īala algo m√°s interesante a√ļn, un entendimiento de la cambiante relaci√≥n de lealtad entre el empleador y el empleado. Probablemente porque la competencia entre empresas por personal capacitado es hoy, y con la mentalidad de las nuevas generaciones (los millennials cambian de trabajo cada 2 a√Īos), m√°s encarnizada que nunca. Esto aplica para el sector de las manufacturas y ventas, bancos, legales, salud y educaci√≥n, y ciertamente, en tecnolog√≠a.

Por eso cada vez más firmas están recurriendo a la tecnología para ayudarse a tomar decisiones. Algunos antecedentes en el uso de estas métricas se remonta a la llamada Moneyball Revolution (ver el libro de Michael Lewis del 2003 que inspiró la película homónima), cuando el uso de nuevas metodologías transformó el baseball mediante el análisis de datos (historia de los jugadores, récords, fallas, etc) y se convirtió en algo a sopesar a la hora de contratar a un jugador para un equipo. El libro de Lewis captura lo que fueron los inicios de esta tendencia que en la actualidad implica un despliegue técnico mucho mayor. Una revolución que se extiende a otros ámbitos.

Información es poder

Claro que no se trata s√≥lo de acceder a la informaci√≥n, tambi√©n hay que saber leerla, interpretarla y qu√© hacer con ella. Justamente sobre esto reflexiona la misma nota dando como ejemplo el caso Microsoft, que mediante la ayuda de una empresa encargada de este tipo de mediciones llamada VoloMetrix, intenta descifrar el malestar y la baja productividad de sus empleados. ¬ŅQu√© tipo de meta data se analiza en este incipiente campo de “organizational analytics”? Los emails corporativos, horarios de llegada y salida, cantidad de reuniones semanales, cantidad de gente que asiste y m√°s cuestiones relativas al comportamiento del staff en el trabajo.

¬ŅQu√© cosas hallaron? En el caso de VoloMetrix encontraron por ejemplo algunas variables que consideran pueden extrapolarse a otras corporaciones, si bien cada firma es casi un ecosistema. Que las personas que trabajan m√°s horas semanales no son necesariamente las m√°s productivas, que cuando los cargos jer√°rquicos empiezan dando ese ejemplo los de rangos menores siguen y se vuelven menos comprometidos con sus trabajos, que cuantos m√°s contactos tienen un empleado en diversas √°reas de la empresa m√°s larga y mejor en su carrera, y que uno de los predictores m√°s efectivos para el √©xito de la gerencia media es mantener reuniones uno a uno con la gente que reporta directamente a ellos. Adem√°s que algunos de estos rasgos pueden ¬®contagiarse¬® de los managers a los puestos de abajo.

Opciones locales

¬ŅExisten a nivel local iniciativas del estilo? Aunque incipiente, el campo de los analytics ac√° tiene algunos desarrollos tecnol√≥gicos y firmas trabajando en el tema. Uno de ellos es Workia, una start up que crea soluciones tecnol√≥gicas para optimizar la gesti√≥n de los recursos humanos. “Uno de nuestros productos m√°s disruptivos es EVA, un Entrevistador Virtual creado en conjunto con el Conicet que permite a trav√©s de una interfaz muy sencilla evaluar hasta 8 competencias de candidatos de b√ļsquedas laborales. Los entrevistados deber√°n grabar un audio relatando una historia basada en un disparador propuesto por EVA y el sistema, basado en inteligencia artificial, genera un reporte a trav√©s del an√°lisis discursivo que permite medir las competencias y la emocionalidad entre otros datos. Tambi√©n cuenta con una plataforma de b√ļsqueda con una suite de productos que permiten optimizar y acelerar el proceso integral de selecci√≥n de personal”, cuenta Fiorella Bonfiglioli de Birpin, la primera agencia de empleo 100% machine learning, una plataforma de b√ļsqueda laboral que utiliza inteligencia artificial para acercarle a las personas las ofertas adecuadas a su perfil profesional.

La herramienta crea dicho perfil a partir de la carga del CV (en Word o PDF) en un click, donde releva la formaci√≥n, experiencia laboral y habilidades de cada candidato. “Birpin tambi√©n significa un ahorro sustancial en tiempos y costos en sus procesos de b√ļsqueda y selecci√≥n, ya que las conecta con potenciales empleados de una manera m√°s eficiente, les permite un mejor seguimiento del proceso a trav√©s de un timeline y muy pronto ofrecer√° EVA, un entrevistador virtual que permitir√° a trav√©s de una interfaz muy sencilla evaluar hasta 8 competencias de los candidatos de b√ļsquedas laborales, de manera de pasar a la fase de entrevistas solo con los candidatos mejor calificados”, aclara Bonfiglioli respecto de las ventajas que presenta este modelo para las empresas. ¬ŅQui√©nes lo utilizan? Diferentes clientes, desde bancos a firmas tecnol√≥gicas y hasta agencias de Recursos Humanos.

Por otro lado, Worcket es una plataforma en la nube que automatiza e integra el proceso de selección end to end utilizando AI, ML y chatbots entre otras tecnologías. Actualmente lo utilizan 60 empresas en 9 países de América latina con una fuerte presencia en México y comenzando a meterse en Europa, entre ellas, Banco Macro, YPF y Century Link.

“Hoy se dice que el 80% del trabajo de selecci√≥n es factible de automatizar con la tecnolog√≠a, a excepci√≥n de la entrevista en persona y la decisi√≥n final que corre por parte del decisor, el resto puede hacerlo la tecnolog√≠a. Ese 80% es el foco de Worcket, inicia filtrando y ranqueando a los candidatos con AI de acuerdo a aquel que mejor fit tiene con la posici√≥n en comparaci√≥n con los otros candidatos que llegaron a la oportunidad, luego cuenta con asistentes virtuales para entrevistas en video que mide adem√°s mediante AI (Sentiment Analysis y Face Recognition) la comunicaci√≥n no verbal”, explica Leandro Boffi, uno de los creadores, sobre el proceso de filtrado para seleccionar candidatos. “Por otro lado con asistentes virtuales de chatbots, que permiten hacer el screening del candidato de manera autom√°tica pregunt√°dole todo aquello que antes se hac√≠a por tel√©fono o en persona y agrupa a los candidatos “parecidos”, tambi√©n se obtienen tests escritos que se embeben en la plataforma y se analizan con soft de language recognition para medir el nivel de ingl√©s de una persona por ejemplo”.

Uno de los mayores mitos a rebatir cuando se habla de la creciente automatización de la cultura del trabajo, es la idea de que el hombre será prescindible. Como decíamos antes no importa sólo la información, sino que también se requiere el criterio para analizar las métricas y tomar decisiones en base a esto.

Lo que es seguro es que los sistemas inteligentes van a ser cada vez m√°s ubicuos ayudando al hombre en el mundo del empleo.

No faltan los defensores de los derechos civiles que consideran intrusivas algunas de estas prácticas, aunque los supermercados, las plataformas de redes sociales y hasta los buscadores web ya estén analizando tus movimientos bancarios o leyendo tu correo.

Mientras tanto tu jefe, hoy con algo de ayuda cibernética, te está mirando.

ADEM√ĀS

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