Reclutamiento de personal predictivo
Por Recursos Humanos Rinteli
Durante mucho tiempo, el reclutamiento se ha concentrado principalmente en una pregunta: ¿quién cumple mejor con los requisitos de esta vacante?
El mercado laboral está en un cambio constante y esa pregunta comienza a quedarse corta.
El “reclutamiento de personal predictivo” busca ir un paso adelante; analizar información histórica, desempeño, habilidades, experiencia, patrones de comportamiento y otros datos relevantes para identificar qué tan probable es que un candidato tenga un buen desempeño, permanezca en la organización o se adapte a determinadas condiciones del puesto.
No se trata de sustituir la experiencia de Recursos Humanos por algoritmos ni de convertir una contratación en una fórmula matemática. Se trata de utilizar los datos como una herramienta adicional para tomar decisiones mejor fundamentadas.
La diferencia parece sutil, pero es enorme. El reclutamiento tradicional analiza principalmente el presente del candidato; el predictivo intenta encontrar señales sobre su posible futuro dentro de la organización.
Reclutamiento de personal con mayor probabilidad de éxito
Uno de los principales cambios que plantea el reclutamiento predictivo es dejar de pensar únicamente en quién tiene el currículum más atractivo y comenzar a analizar quién podría generar mejores resultados en un contexto determinado.
Por ejemplo, dos candidatos pueden tener experiencia, estudios y competencias prácticamente idénticas. Sin embargo, sus probabilidades de éxito pueden cambiar dependiendo de factores como el tipo de liderazgo, la dinámica del equipo, las exigencias del puesto, la cultura organizacional o las habilidades que históricamente han demostrado ser relevantes para esa posición.
Ahí es donde los datos pueden aportar una perspectiva diferente. Las herramientas de análisis predictivo pueden ayudar a identificar patrones que difícilmente serían visibles mediante una revisión convencional de cientos de currículums. También pueden contribuir a priorizar candidatos, detectar competencias relevantes y anticipar determinados riesgos relacionados con la contratación.
Pero existe una condición indispensable: un modelo predictivo solamente será tan confiable como los datos con los que fue construido y los criterios con los que se utiliza.
Si los datos históricos contienen sesgos, el algoritmo puede reproducirlos. Si se utilizan variables equivocadas, las predicciones pueden resultar engañosas. Y si la decisión final se delega completamente en la tecnología, se corre el riesgo de convertir una herramienta de apoyo en una falsa autoridad.
Por eso, el verdadero valor del reclutamiento predictivo no está en predecir el futuro con certeza, sino en “reducir la incertidumbre y proporcionar mejores elementos para decidir”.
Para las empresas, esto representa una oportunidad importante, pasar de reaccionar ante las vacantes y los problemas de rotación a comenzar a identificar patrones antes de que se conviertan en problemas.
El futuro del reclutamiento probablemente no estará definido por elegir entre personas o tecnología, sino por aprender a utilizar ambas de manera inteligente.
Porque contratar mejor no significa encontrar a alguien que parezca perfecto en una entrevista, significa aumentar las posibilidades de que esa persona realmente funcione cuando llegue el momento de hacer su trabajo.
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