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La inteligencia artificial ha llegado a los departamentos de RRHH, y ha venido para quedarse. Realidad o ficción?

La multinacional de la alimentación Unilever, que comercializa productos de cosmética o higiene con más de 400 marcas en el mundo, ya está entre las compañías que utilizan el análisis facial a la hora de contratar personal. El sistema es capaz de analizar el tono, las expresiones faciales y el lenguaje de los candidatos mientras mantienen una entrevista por Skype, Zoom o cualquier otro programa que permita grabar vídeo en un ordenador o un teléfono.

El algoritmo adoptado por Unilever, según The Daily Telegraph, ha sido desarrollado por la empresa estadounidense HireVue, cuyo eslogan reza: “Contratar mejor con predicciones guiadas por la Inteligencia Artificial”. El programa cuenta con una base de datos gigante con información lingüística y facial recopiladas de antiguas entrevistas, y en función de ello puede seleccionar al candidato más válido según sus criterios.

Goldman Sachs, Vodafone o Under Armour, entre otras empresas multinacionales, también utilizan el mismo sistema para contratar nuevos candidatos

Analizar las frases, el lenguaje y los movimientos

Unilever realizó varias pruebas piloto en 2017 con Pymetrics y HireVue para la contratación de nuevos empleados. La primera empresa ponía a los candidatos a jugar durante 20 minutos a 12 juegos de neurociencia: “Son ampliamente considerados el estándar-oro de la investigación en neurociencia y miden los bloques de construcción establecidos del funcionamiento cognitivo y emocional, similares al ADN de la cognición+personalidad”, se puede leer en su web. Aseguran ser “como el algoritmo de recomendación de Netflix pero para el trabajo”.

Cuando los candidatos se pasaban los juegos neurocientíficos de Pymetrics, hacían el test de HireVue. En vez de ser entrevistados por un empleado de recursos humanos, los futuros empleados tienen que hablarle a una cámara que toma notas de cómo estos se desenvuelven a través de su lenguaje corporal, la entonación o su vocabulario. Después, les puntúa.

El software sabe si un candidato usa frases pasivas en vez de activas, si hace oraciones largas o cortas, si escoge las palabras adecuadas y más aún, si un candidato entrevistado para promoción interna se siente comprometido con la empresa y dice “Nosotros” en vez de “Yo”. Se fija, además, en si alguien habla más rápido o más despacio. HireVue rechaza que su software tenga algo que ver con el reconocimiento facial.

El programa también analiza las expresiones de la cara de los candidatos: reconoce si alguien arruga mucho o poco el entrecejo, si levanta las cejas en exceso, entrecierra los ojos con demasiada frecuencia, estira los labios, levanta (o baja) la barbilla y su forma de sonreír. Aunque son cualidades importantes a la hora de tratar con el público, no son determinantes para saber si una persona es buena o mala desempeñando su trabajo.

“Obtenemos unos 25.000 puntos de información en una entrevista de 15 minutos”, asegura Loren Larsen, el jefe de tecnología de HireVue, al Daily Telegraph. Los candidatos son clasificados después en una escala del 1 al 100 basándose en las entrevistas previas que figuran en la base de datos de la compañía, un proceso que puede tardar “semanas o meses”, según la empresa.

HireVue reconoce haber llevado a cabo más de un millón de entrevistas de trabajo en todo el mundo y más de 100.000 en el Reino Unido. Larsen asegura que entre el 80 y el 90% de la evaluación predictiva está basada en el análisis que lleva a cabo el algoritmo de la habilidad comunicativa y del uso del lenguaje del candidato. La compañía, a su vez, asegura preseleccionar a más de 150.000 candidatos a un trabajo cada mes y medio en los países donde prestan servicio.

Hoy en día, no hay departamento de RRHH, que se aprecie, que no use estos elementos de la indústria 4.0, y el de la inteligencia artificial para la selección de los candidatos que mejor se ajusten a la misión, visión y valores de empresa para su éxito sostenible.

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RRHH e inteligencia artificial : aliados inseparables en la selección de los mejores candidatos

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