Hace dos años Goldman Sachs recibió 250.000 solicitudes de empleo acompañadas cada una por un curriculum vitae. Desde el punto de vista de los aspirantes, el problema principal es la competencia; desde el punto de vista de la empresa, en cambio, el problema era más básico: cómo leerlos. "Si un equipo de cinco personas de recursos humanos trabajara 12 horas todos los días, incluidos los del fin de semana, y pasara sólo cinco minutos en cada solicitud, les llevaría casi un año completar la tarea de examinarlos", estimó The Economist. Un año durante el cual, por cierto, llegarían más CVs.
Por eso la mayoría de las compañías grandes utilizan un programa para analizar las presentaciones de los candidatos a los puestos inferiores. Y por eso a los candidatos les conviene saber exactamente qué información busca el algoritmo para decidir si su resumé pasa a la carpeta de los aceptados o a la de los rechazados.
El sistema de seguimiento de solicitudes (ATS), como se denomina la práctica, rechaza hasta el 75% de los CVs antes de que un ser humano participe de la selección. Los criterios son en general palabras claves que aluden a las necesidades del empleador. Leer con atención los textos del anuncio que publica una empresa en busca de la cobertura de un puesto es fundamental, explicó al semanario británico Victoria McLean, ex reclutadora de bancos y fundadora de CityCV, una consultora británica para la elaboración de resumés exitosos.
Un CV genérico tiende a fallar. Es importante, en cambio, hacerlo ajustado a la medida de cada anuncio. Por ejemplo, si el puesto de asistente de proyectos se menciona como AP, la sigla tiene que estar en la presentación.
"McLean tenía un cliente que había sido miembro superior de las fuerzas armadas. Su experiencia apuntaba a empleos potenciales en entrenamiento, educación, compras y ventas de materiales de defensa", ilustró The Economist. "La mejor estrategia fue crear tres CVs diferentes con diferentes grupos de palabras claves".
Pero superar la prueba del ATS no es la única barrera tecnológica que enfrenta quien busca empleo. Muchas empresas utilizan también un servicio de video-entrevistas, HireVue. Mientras los candidatos responden a preguntas, un programa de inteligencia artificial (IA) analiza sus expresiones faciales y sus patrones de habla. Por ejemplo, es preferible mantener la mirada en la cámara y hablar con un tono de seguridad. "Las personas que gesticulan con los brazos o se despatarran en sus asientos suelen salir mal", explicó la revista.
Luego de estas dos pruebas es posible que el candidato ya pueda tratar con un ser humano en la empresa. Siempre que no haya sido eliminado por discriminación, cosa que también sucede en el mundo de la IA.
"Anja Lambrecht y Catherine Tucker, dos economistas, publicaron avisos en Facebook para promover empleos en ciencia, tecnología, ingeniería y matemática. Descubrieron que era menos probable que los vieran las mujeres que los varones", detalló la publicación.
¿Cómo era posible que el algoritmo de Facebook discriminase a las mujeres? Las mujeres jóvenes, en realidad, son el grupo demográfico de más valor para la publicidad en la red social, ya que controlan una parte importante del gasto del hogar. Y sin embargo, no vieron los avisos tanto como esperaban las reclutadoras. Sucede que precisamente por el valor de ellas para los anunciantes, los avisos en sus cuentas son más caros: el algoritmo envió las publicaciones allí donde darían un beneficio económico máximo: a las páginas de varones.
La preocupación sobre el accionar tendencioso de los sistemas de IA existe ya en varias áreas, incluidas las consultoras de recursos humanos que corren riesgos legales (y arruinan su reputación) si sus métodos de reclutamiento resultan injustos. Pero, además, el hecho mismo de la intervención tecnológica puede redundar en un elemento de discriminación.
Dada la importancia que tiene hacer un CV con palabras clave y ajustado a otras necesidades del software, los candidatos de ciertos grupos (los mejor informados, los que tienen mejor acceso a la tecnología, los que provienen de hogares económicamente sólidos, por ejemplo), pueden tener ventajas sobre los demás. "Esto puede hacer que las empresas deban ajustar sus algoritmos para evitar la discriminación", señaló The Economist. "El precio de la inteligencia artificial parece ser la vigilancia eterna".
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