Cómo la IA está cambiando el embudo inicial de candidatos (y lo que no puede hacer)
Ganancias de eficiencia: La IA mejora la eficiencia al automatizar tareas de contratación en las primeras etapas, como la búsqueda de candidatos y la programación de solicitudes.
Conciencia sobre los sesgos: El uso de la IA puede reforzar los sesgos existentes en la contratación si los datos históricos no se validan cuidadosamente.
El papel humano: A pesar de la participación de la IA, la revisión humana sigue siendo esencial en cada punto de decisión del proceso de contratación.
Transparencia para los candidatos: Una comunicación clara sobre el papel de la IA en la evaluación ayuda a aliviar las preocupaciones de los candidatos sobre el proceso.
Criterios definidos: Establecer criterios de contratación claros es crucial; las herramientas de IA dependen de definiciones precisas para ser eficaces.
Hace unos años, nuestro equipo de selección dedicaba la mayor parte de su tiempo a tareas que no requerían su criterio. Programar entrevistas, gestionar la bandeja de entrada y revisar solicitudes en las que no se cumplían los requisitos básicos. El equipo era bueno haciéndolo, pero eso lo alejaba de las conversaciones que más importaban.
Empezamos a utilizar la IA en las primeras etapas del embudo de candidatos para la búsqueda de candidatos, la preselección, la programación y la evaluación inicial. No porque fuera algo novedoso, sino porque era el uso adecuado de la tecnología. Gestionar tareas de gran volumen, repetitivas y que consumen mucho tiempo era exactamente el contexto en el que la IA demostraba su valor.
Con la IA incorporada al proceso, quedó claro que lo que había cambiado no era solo la eficiencia. También había cambiado lo que nuestros reclutadores podían hacer con el tiempo que habían recuperado.
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La parte en la que la IA es buena
En su mayor parte, no es un proceso que requiera mucho criterio. Se trata de ordenar, filtrar y gestionar la logística.
Antes de aplicar cualquier criterio real, alguien tiene que realizar mucho trabajo manual. Dependiendo del puesto, puede que tengas que revisar cientos de solicitudes para llegar a un puñado de conversaciones.
La IA se encarga de buscar candidatos al identificar, en múltiples canales, a quienes cumplen los criterios del puesto, sin que un reclutador tenga que pasar horas realizando búsquedas manuales. Puede llevar a cabo una preselección inicial para señalar a los candidatos que cumplen los requisitos básicos, ahorrando horas antes de que alguien lea una carta de presentación.
Después, la programación puede automatizarse casi por completo. Aunque esto pueda parecer trivial, la programación suele generar días de intercambios de mensajes, por lo que su impacto es significativo.
Para la evaluación inicial, el software de contratación basado en IA puede analizar las respuestas a preguntas estructuradas de preselección y puntuarlas según criterios definidos. Seguir criterios específicos, aplicados de manera coherente, en lugar de conjuntos de criterios basados en una valoración global, prepara para el éxito todo lo que viene después.
Esa coherencia es uno de los argumentos más sólidos para utilizar la IA en este punto. Los evaluadores humanos se desvían. Se ven influidos por la hora del día, por cuántas solicitudes han leído ya y por si el último candidato les recordó a alguien.
Con la IA, se aplica la misma rúbrica a la solicitud número cien que a la primera. Eso importa más de lo que la mayoría de las personas reconoce.
Lo que aprendimos sobre dónde falla
La IA en las primeras etapas del embudo crea un efecto de filtrado, y lo que elimina de tu cartera de candidatos no es aleatorio. Si tus criterios son demasiado restrictivos o tus datos históricos reflejan patrones de contratación que no eran plenamente representativos, la IA reproduce esos patrones.
Esto no es algo teórico. Existe un historial documentado de herramientas de contratación entrenadas con datos históricos que terminaron perjudicando a ciertos grupos porque los datos de entrenamiento codificaban los sesgos de las personas que habían contratado anteriormente. Reconocimos este problema y lo tomamos en serio.
Nuestro enfoque consistió en definir explícitamente los criterios antes de configurar cualquier proceso de preselección automatizado. ¿Qué significa realmente estar «cualificado» para este puesto? ¿Qué señales predicen el rendimiento y cuáles son solo indicadores indirectos de familiaridad? Cuando tienes que ponerlo por escrito, detectas cosas que de otro modo no habrías observado.
También mantuvimos la revisión humana dentro del proceso en cada punto de decisión, incluso cuando la IA ya había hecho una recomendación. Nadie avanza sin que una persona haya revisado su solicitud. La IA puede reducir el grupo de candidatos, pero las personas siempre toman la decisión.
En qué permitió centrarse a nuestro equipo
Esta es la parte que recibe menos atención que la historia de la eficiencia, pero en la práctica es más importante.
Cuando tus reclutadores no pasan la primera mitad del día con tareas logísticas y de filtrado inicial, pueden dedicar ese tiempo a trabajos que requieren verdadero criterio, como la experiencia del candidato, conversaciones más profundas con los finalistas y la reflexión cuidadosa sobre contrataciones de nivel ejecutivo, en las que ninguna herramienta de IA va a ser tu filtro principal de todos modos.
En DoorLoop, concebimos los puestos como aumentados por la IA o bajo responsabilidad humana. En selección, las primeras etapas del embudo pertenecen al ámbito aumentado por la IA: la IA realiza el trabajo de gran volumen, pero una persona asume la responsabilidad del resultado. La contratación en la etapa final y todo lo relacionado con el encaje cultural son responsabilidad humana, sin excepciones.
Esa clasificación no es permanente. La revisamos. A medida que las herramientas mejoran y recopilamos más datos sobre qué señales de las primeras etapas del embudo predicen realmente el desempeño posterior, la línea puede cambiar. Pero ahora mismo, ahí es donde se encuentra.
La cuestión de la experiencia del candidato
Existe una preocupación válida sobre cómo se siente estar al otro lado de un proceso evaluado mediante AI. Los candidatos saben que estas herramientas existen y algunos dudan de que una persona llegue a leer realmente su solicitud.
Respondemos a esto con transparencia. Desde el principio, dejamos claro que se utiliza AI en la evaluación inicial. Les explicamos a los candidatos qué estamos evaluando y que una persona revisa cada solicitud que avanza más allá de la primera ronda.
No estoy seguro de que eso sea suficiente para resolver por completo el escepticismo. Pero la ambigüedad no beneficia a nadie y creemos que los candidatos pueden aceptar una respuesta directa sobre cómo funciona el proceso.
El riesgo mayor es que el proceso parezca vacío al final. Un candidato atraviesa el embudo y la primera conversación real que tiene da la impresión de que nadie se preparó para ella. La AI al principio no justifica una mala experiencia al final.
Lo que esto no resuelve
Si utilizas AI en el embudo de candidatos para compensar el hecho de no saber a quién estás buscando realmente, no servirá de ayuda. La herramienta solo es tan buena como los criterios que le proporciones. Descripciones de puestos vagas, requisitos indefinidos y especificaciones del puesto copiadas de alguna otra plantilla te proporcionan un proceso rápido y automatizado que produce el resultado equivocado.
Antes de implementar cualquier herramienta, dedicamos tiempo de verdad a aclarar para qué puesto estábamos contratando. Ese trabajo era independiente de la tecnología. Habría valido la pena hacerlo de todos modos.
La AI en las primeras etapas del embudo no es un atajo para contratar mejor, pero, cuando se utiliza correctamente, es una forma de gestionar tareas de gran volumen con menos tiempo manual y mayor coherencia. El criterio sigue estando en manos de tu equipo. La cuestión es simplemente cuánto de su tiempo se consume antes de que necesiten utilizarlo.
