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La inteligencia artificial rechaza candidatos aptos en los procesos de selección, según Harvard Business School

Un estudio realizado por Harvard Business School junto a Accenture ha demostrado que los procesos de selección realizados por modelos de inteligencia artificial no son tan eficaces como se podría esperar. Los profesionales de Recursos Humanos utilizan estas herramientas para facilitar el cribado de candidatos, pero los bots suelen descartar a aspirantes más que válidos, ya que solo tienen en cuenta perfiles muy concretos y, en algunos casos, equivocados.

La inteligencia artificial cada vez está más presente en todos los ámbitos. Su objetivo fundamental es facilitar la vida de los trabajadores, automatizando determinados procedimientos rutinarios. En ciertos sectores, como el de la fabricación o el de los servicios de las tecnologías de la información (TI) están alcanzando cada vez más relevancia. Incluso hemos visto lo útil que puede ser su implementación en la ciencia de datos y la programación (véase GitHub Copilot), llegando a convertir el lenguaje natural en código.

Sin embargo, a estos modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático aún les queda mucho para ser perfectos, por lo que, de momento, no es conveniente confiarles el desempeño de cualquier tarea por completo. Todavía es altamente recomendable supervisar constantemente su actividad. Y es que, como señala el estudio “Trabajadores ocultos: talentos sin explotar”, cuando se emplea para cubrir puestos de trabajo puede dejar fuera de la ecuación a candidatos muy cualificados, ya que se basa en criterios demasiado simples.

La IA puede ser muy útil, pero aún está en pañales

Los bots son capaces de realizar diversas tareas relacionadas con el proceso de selección, como filtrar currículums, programar entrevistas con los aspirantes o actualizar el estado de las candidaturas. Esto puede facilitar y acelerar significativamente el trabajo del personal de Recursos Humanos, pero depender completamente de esos algoritmos también puede ser contraproducente. Al no consideran ciertas características y habilidades de la misma forma que lo haría un humano, analizan los perfiles y currículums desde una perspectiva equivocada y rechazan millones de candidatos aptos.

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El informe ha analizado la situación laboral en Estados Unidos, pero sus resultados podrían extrapolarse a otros países del mundo. El país norteamericano es uno de los que más han implementado este tipo de soluciones, pero, a fin de cuentas, la automatización de estos procesos supone una tendencia que ha llegado para quedarse en todo el globo. Así que puede servirnos de ejemplo para conocer las limitaciones de estos modelos de inteligencia artificial que todavía no son -ni mucho menos- perfectos.

Hace 10 años años, había 120 solicitudes para aplicar a una oferta de empleo por término medio en EE.UU., pero, a día de hoy, esa cifra ha aumentado a 250. Ante ese panorama, las empresas han recurrido a herramientas de inteligencia artificial para facilitar el proceso de cribado y aligerar la carga de trabajo del personal de Recursos Humanos.

El caso estadounidense puede servirnos de referencia

Según los responsables del estudio, el 75% de las compañías estadounidenses ya utilizan este tipo de procesos automatizados, pero 9 de cada 10 profesionales encuestados reconocieron que no son infalibles, ya que descartan a candidatos cualificados. Uno de los motivos de esa ineficacia tiene que ver con el lenguaje, ya que los algoritmos todavía no son capaces de comprenderlo como deberían.

Cabe destacar que el tiempo de inactividad es uno de los principales factores por los que la IA “decide” rechazar a los aspirantes a un puesto de empleo. Si una persona lleva más de 6 meses sin trabajar, el algoritmo tiende a descartarla sin tener en cuenta factores como la baja por maternidad, enfermedades o incluso el contexto de pandemia en el que estamos inmersos. Muchas de esas causas podrían ser comprensibles por los empleadores humanos, pero parece que la IA no es tan considerada.

Para ilustrarlo, podemos citar un ejemplo que mencionó Joseph Fuller, uno de los autores del estudio. En dicho caso, varias enfermeras no consiguieron ser seleccionadas por los hospitales por no tener conocimientos de programación, lo que es un hecho bastante absurdo. La IA interpretó que esa habilidad era indispensable, ya que dicho puesto implicaba registrar los datos de los pacientes en un ordenador, pero, obviamente, para hacer eso no es necesario saber codificar, lo que dejó fuera a muchas candidatas válidas.

Sin lugar a dudas, la adopción de modelos de inteligencia artificial por parte de las empresas es fundamental en los tiempos que corren, tanto para agilizar sus procedimientos como para estar a la altura de la competencia. Sin embargo, todavía le queda mucho para ser perfecta, por lo que es necesario que sean entrenadas adecuadamente y sus movimientos sean supervisados constantemente para evitar sesgos y malas praxis.

Imagen de geralt en Pixabay

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