El análisis masivo de datos durante los procesos de selección permite a las empresas conocer mejor a los candidatos y predecir de una forma objetiva quién tendrá más éxito en la compañía. El rastro que los profesionales dejan en la red, su agenda de contactos y los resultados de pruebas específicas revelan información sobre sus valores, sus fortalezas y debilidades.

La enorme cantidad de información sobre un profesional a la que hoy puede acceder una empresa está revolucionando los procesos de selección. Las técnicas de big data han llegado al mundo del reclutamiento y ahora es más sencillo prever qué candidato encajará mejor en la compañía.

El rastro que los aspirantes dejan en la Red, el contenido de sus currículos y los resultados de pruebas específicas permiten a las organizaciones conocer datos tan relevantes como lo propensa que es una persona a cambiar de trabajo, su capacidad para relacionarse con gente de su sector o los valores que tiene como profesional. Se recopilan estos datos, se interpretan y se comprenden a través de algoritmos específicos para determinar de una manera objetiva el grado de éxito que alcanzará el futuro empleado.

Las nuevos métodos se aplican en reclutamientos masivos con una gran cantidad de solicitudes

La aplicación del big data en recursos humanos es un fenómeno reciente y se ha empezado a instalar en las empresas en los últimos tres años. Esta tendencia está en pleno crecimiento y va a marcar la forma en la que las compañías van a buscar a sus candidatos a partir de ahora. Los reclutadores deben valorar nuevos perfiles cada vez más digitalizados que cuentan con competencias diferentes y para ello necesitan programas concretos que procesen la información. Al mismo tiempo, la forma de buscar empleo cambia, y los profesionales deben ser conscientes de que indicar me gusta en una publicación de Internet, o tener una red de contactos más o menos amplia y de calidad aporta mucha más información a las organizaciones de lo que puede parecer en un principio.

“Estas técnicas mejoran los procesos de selección, tanto en costes o rentabilidad como en términos de acierto. Supone una gran ventaja en reclutamientos masivos en los que es inviable citarse con todos los candidatos que envían su currículo. En estos casos se necesita que los técnicos se centren en entrevistar exclusivamente a los que tienen mayores probabilidades de éxito dentro de la empresa”, explica Beatriz Lucía, directora del área talent analytics del Instituto de Ingeniería del Conocimiento, que trabaja con grandes organizaciones de sectores como banca o industria para diseñar procesos de selección con estas nuevas metodologías.

Qué datos se analizan

Se estudia la frecuencia con la que los candidatos participan en las redes sociales

El auge de las redes sociales y la aparición de herramientas que ayudan a procesar la información disponible son los principales factores que han hecho que se extienda el uso del big data para captar talento.

Así, uno de los primeros pasos que llevan a cabo las compañías es analizar la huella digital de los candidatos. Según Gina Arán, profesora de estudios de economía y empresa de la UOC, los profesionales deben tener en cuenta que los reclutadores emplean algoritmos para analizar la frecuencia con la que participan en la redes, su agenda de contactos, sus intervenciones, el lenguaje que emplean y el tipo de artículos que comparten. Por ejemplo, se espera que los candidatos sean activos en plataformas como LinkedIn, que actualicen contenidos una vez a la semana y que compartan artículos relacionados con su sector. Las redes personales, como Facebook, también juegan un papel importante, ya que revelan los intereses de los profesionales, cuáles son sus valores y, como consecuencia, si van a encajar con la cultura de la empresa. Twitter es otra de las plataformas más consultadas y en ella se estudian, sobre todo, las interacciones de los usuarios para poder determinar el control emocional de cada uno de los perfiles.

En esta línea, Oswaldo Lorenzo, profesor de estrategia digital de Deusto, comenta que, por ejemplo, las personas que son activas en tres o cuatro plataformas tienden a permanecer más tiempo en sus compañías. Por el contrario, alguien que actualiza las redes profesionales de forma constante puede ser un candidato propenso a cambiar de trabajo. “La investigación en estas plataformas también permite conocer las tendencias narcisistas del aspirante y cómo influirá en el equipo. Se valoran las fotos que se cuelgan, las habilidades comunicativas y las asociaciones a las que se pertenece”, añade el profesor.

El análisis de las redes sirve para crear un retrato de los profesionales, pero las empresas también recurren a pruebas psicométricas propias para determinar las necesidades de cada vacante y fichar al candidato perfecto para ese puesto.

Carlos Gómez-Arnau, managing consultant de Korn Ferry Futurestep, comenta que en relación con las redes sociales se puede emplear la herramienta Knot que puntúa a los profesionales según su influencia en estas plataformas y su capacidad para establecer relaciones. Desde el Instituto de Ingeniería del Conocimiento indican que, en general, estos modelos algorítmicos propios prestan atención a la actitud, los valores y las competencias de los aspirantes. Por ejemplo, han desarrollado la herramienta eValue, que propone ejercicios interactivos online para evaluar habilidades como la capacidad de solucionar los problemas de los clientes, la dirección y desarrollo de equipos o la iniciativa de los usuarios. Mientras que para analizar los valores de cada persona han creado Podium, una prueba de evaluación de valores personales y organizacionales que permite conocer, por ejemplo, el grado de afinidad que hay entre el profesional y la compañía.

Algunas pruebas proponen ejercicios interactivos para medir las habilidades de los profesionales

“Aunque el uso de estas herramientas varía mucho según el sector y las estrategias de las empresas, el objetivo final es buscar una mayor eficiencia en la toma de decisiones gracias al descubrimiento de patrones que se encontraban ocultos hasta el análisis de esos datos”, opina Gómez-Arnau. Tal y como indica la profesora de la UOC todo esto ha modificado el enfoque de los procesos de selección: “Ya no se filtra a los candidatos por sus títulos, sino por sus actitudes. En líneas generales, se trata de analizar tres puntos básicos: la polivalencia y cómo ésta le puede servir al profesional para especializarse, su experiencia laboral y sus valores. Esto último es lo más difícil de medir, ya que depende de la personalidad y las emociones del candidato. En definitiva, los datos forman parte de las arterias de las empresas. Se trata de analizarlos y que las decisiones que antes se tomaban en recursos humanos de manera intuitiva ahora se tomen de la forma más objetiva posible”.

Panorama

“El big data está influyendo en todas las fases de los procesos de selección, desde el márketing de las ofertas hasta la estrategia de marca del empleador, el análisis de priorización de candidatos, la planificación de las preguntas de una entrevista trabajo, pasando por cómo conocer a quien retener y a quien promocionar”, apunta Lorenzo.

Sin embargo, es un terreno novedoso y aún queda mucho camino por recorrer. En el estudio Transformación digital en RRHH, elaborado por Íncipy, se concluye que el 47% de las compañías todavía se encuentra en la fase inicial del proceso de transformación digital de su departamento de recursos humanos. De esta forma, las iniciativas que están poniendo en marcha se centran en el uso de herramientas tecnológicas de comunicación interna y en el empleo de redes sociales para captar talento. Para ello, la mayoría cuenta con un perfil activo de empresa en LinkedIn y trabaja con plataformas de empleo online.

Vicenç Alvaro, director general de estrategia de talento de Manpower-Group, indica que la penetración del uso del big data en este sector ha sido más lenta debido a “la frialdad que puede suponer la toma de decisiones basándonos sólo en datos. No se puede reemplazar la parte humana en un proceso de selección por el análisis de datos”.

El reto es que las técnicas de HR analytics se adapten a los objetivos de cada proyecto para que integren toda la información que procede de fuentes tan diversas como currículos, cartas de presentación, recomendaciones o pruebas grupales. En este sentido, el experto de Korn Ferry Futurestep, concluye que las empresas con un marcado carácter digital, con un gran volumen de contratación y un estilo de gestión muy centrado en la eficiencia, son las que presentan herramientas más avanzadas como sucede en el sector tecnológico, de telecomunicaciones o de consultoría.

Unir a empresas y candidatos

Gracias al análisis masivo de datos, las empresas pueden predecir quiénes serán los candidatos que van a tener más éxito, crear modelos predictivos para descubrir quién es el aspirante más adecuado para cada puesto o establecer filtros según las habilidades que se necesitan. En este nuevo panorama, han nacido ‘start up’ de empleo que unen al candidato perfecto con la empresa que lo necesita. Las técnicas de ‘big data’ y ‘machine learning’ permiten crear esa unión ideal, de manera que tanto el profesional como la compañía pueden filtrar sus preferencias y así agilizar los procesos de selección. “En general, se analizan los perfiles para ver si existen palabras clave que determinan si el aspirante es adecuado para una vacante concreta. Muchos analizan el comportamiento de los usuarios para crear modelos predictivos. Por ejemplo, si muchas personas con un perfil parecido al tuyo se han presentado para un mismo puesto, a ti te recomendarán esa oferta porque predicen que te podrá interesar”, explica Felipe Navío, cofundador de Jobandtalent. Esta plataforma utiliza diversos signos textuales, de comportamiento y contextuales como las expectativas salariales para poner en contacto a los profesionales con las organizaciones. “Así conocemos el mercado de trabajo a fondo y sus tendencias”, añade Navío. Nubelo es otra de las ‘start up’ que destaca por su sistema de recomendaciones, ya que emplea un algoritmo que valora más de 24 variables para proponer a los perfiles los mejores proyectos. Analiza en detalle todos los aspectos de una oferta de trabajo y escoge los mejores candidatos entre los perfiles disponibles teniendo en cuenta habilidades técnicas, sectores profesionales, reputación y tests completados. Desde Nubelo explican que uno de sus principales objetivos es evitar que el algoritmo de recomendación proponga perfiles no aptos para las vacantes de los proyectos que se anuncian en la plataforma.


AUTORA: CASILDA ALBA @CasildaAlba

FUENTE: EXPANSIÓN 

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