Los desafíos de la inteligencia artificial en la evaluación del talento

Inteligencia artificial

Ya hay varios sectores de actividad que dependen de la optimización y automatización de procesos basados en inteligencia artificial (IA), y los recursos humanos no son una excepción, especialmente cuando hablamos de evaluación de talento.

Con los desarrollos tecnológicos y el consiguiente aumento en la capacidad de analizar datos, cada vez más en tiempo real, la aparición de herramientas de Big Data, Data Mining, análisis predictivo y IA ha permitido una mayor automatización de los procesos que de otro modo requerirían de la intervención humana.

Con respecto a la IA existe una creciente controversia sobre su uso en la vida cotidiana. Tal vez, uno de los ejemplos más llamativos es el de la conducción autónoma, en la que la toma de decisiones tiende a alejarse cada vez más del ser humano, lo que plantea en la comunidad científica una serie de cuestiones éticas y legales sobre la responsabilidad, en caso de un accidente. Un ejemplo de esto es lo que sucedió en los Estados Unidos, específicamente en Arizona, donde hace aproximadamente un año una mujer falleció como consecuencia del golpe recibido por un vehículo de Uber.

El enfoque Glass Box en Inteligencia Artificial

La IA se basa en la imitación o simulación del proceso de pensamiento humano, lo que plantea varios obstáculos, especialmente cuando varios investigadores de economía del comportamiento informan que este proceso a menudo es inexplicable e irracional.

La solución implica una mayor interacción humana con el algoritmo, así como el análisis de los datos de entrada y los resultados del algoritmo, para deducir el proceso de toma de decisiones. Una vez que el proceso es claro para los desarrolladores, se puede ajustar para reflejar la ética humana.

En resumen, un enfoque Glass Box, en el que todos los interesados entienden lo que se está midiendo y cómo se utilizan estas medidas en la evaluación del talento, tiene como resultado  una disminución de los riesgos legales y regulatorios, así como una reducción en ansiedad de los candidatos con respecto al proceso de evaluación.

Black Box vs. Glass Box en la evaluación del talento

A pesar de las controversias, lo cierto es que el uso de la IA ha ido ocupando gradualmente su lugar dentro de los recursos humanos.

Con respecto a la evaluación del talento, existe un creciente interés en el uso de herramientas o aplicaciones de IA, como las soluciones de evaluación de cut-e o VidAssess en sus procesos de reclutamiento para evaluación del talento, con miras a mejorar el desempeño laboral y una mejor capacidad para la empresa, evitando así descartar el talento potencial.

Sin embargo, a pesar de su uso, cada vez mayor, todavía hay mucha resistencia a tales soluciones, particularmente por parte de los candidatos, cuando no está claro cómo funcionan los procesos y qué pasos se han tomado para garantizar que sean justos.

Según un estudio de AON: “Este enfoque de Black Box para la IA puede llevar a los candidatos a reaccionar desfavorablemente ante la IA y las organizaciones que dependen de ella. Esta reacción podría tener un impacto negativo en la imagen de la compañía, incluso entre los candidatos que fueron seleccionados”.

Por lo tanto, las empresas que desean mantener el uso de la IA en los procesos de evaluación de talento deben tener un enfoque Glass Box, es decir, tratar de ser lo más transparente posible sobre cómo se lleva a cabo el proceso y cuáles son los criterios de selección utilizados.

El mismo estudio de AON afirma que: “Los candidatos que ya están familiarizados con la IA confían tanto en la decisión de la IA como en la decisión de los responsables de recursos humanos”.

La necesidad de formación es particularmente crítica, dada la cuestión del uso de los datos de los solicitantes por parte de las empresas en Europa como parte de las estrategias automatizadas de toma de decisiones.

Los complejos algoritmos utilizados en IA hacen que la selección de talento y las decisiones de evaluación sean difíciles de justificar. Por lo tanto, es esencial que los candidatos tengan tanta información como sea posible sobre el uso de la IA en los procesos de reclutamiento, para ser más favorable a su uso.

El uso de inteligencia artificial por parte de Procter & Gamble, ¡una historia de éxito!

Un ejemplo del uso de la Inteligencia Artificial en la Evaluación de Talento es Procter & Gamble, que, a través de la batería Smartpredict de cut-e AON Assessment, pudo mejorar la experiencia de los candidatos en un 93% durante la evaluación.
Esto fue posible gracias a la tecnología de Inteligencia Artificial de cut-e, que crea una experiencia personalizada donde la dificultad se ajusta dinámicamente de acuerdo con el desempeño de los candidatos. Lo que permite una mejor evaluación y experiencia de los candidatos.

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