de un mundo del trabajo sustentable para todos los trabajadores en términos de empleabilidad, con una mejor calidad de vida y con empresas eficientes y rentables, aprovechando el uso de las tecnologías.
Futuras estrategias de reclutamiento
Los cambios producidos en la sociedad descriptos anteriormente impactaron sin duda en el mundo del trabajo y en la gestión de RR.HH.
La captación del talento será una de las responsabilidades más importantes del área de RR.HH. y un aspecto central de la estrategia de las empresas. De igual modo, el área de selección deberá realizar cambios sustantivos para adecuarse a los nuevos requerimientos de las compañías, a los avances tecnológicos y a las estrategias de búsqueda de las nuevas generaciones.
La mayoría de los candidatos inician la búsqueda de trabajo a través de Google y entran cada vez menos a los portales de empleo. Encuentran propuestas laborales en sus redes sociales favoritas, siguiendo a sus marcas preferidas y postulándose directamente en las compañías en las que les gustaría trabajar. Esto genera la necesidad de desarrollar nuevas habilidades y competencias en los selectores para que se manejen en esos entornos y de apoyo constante de parte de las áreas de sistemas y marketing, para poder realizar su trabajo.
Los principales cambios estarán dados por la introducción de nuevas tecnologías que permitirán simplificar tareas, reducir costos y lograr mayor efectividad en los procesos de selección. Muchas de las funciones como la preselección de currículums o parte de la interacción con los candidatos podrán ser realizadas por sistemas de inteligencia artificial (IA). Por otra parte, las nuevas formas en las que las personas buscan empleo están haciendo que las áreas de RR.HH. adopten estrategias de marketing digital, acercándose a los candidatos como si se tratara de clientes.
Los cambios que se están produciendo y que determinarán el futuro de la selección se detallan a continuación.
Social recruiting: el valor de las redes sociales
El social recruiting es la búsqueda de candidatos potenciales a través de las redes sociales tales como Instagram, Facebook, LinkedIn y otras plataformas web como foros, blogs, etc. Las redes sociales se han convertido en un canal de venta y fidelización muy importante para las empresas. De la misma manera se están utilizando para obtener mayor eficiencia en los procesos de selección.
La modalidad de búsqueda de empleo de las nuevas generaciones cambió notablemente. Un nuevo paradigma está naciendo y consiste en atraer a los buscadores de empleo para que se interesen en la empresa. Las compañías ya no pueden conformarse con esperar a que los candidatos se postulen. Tienen que salir a buscarlos utilizando la estrategia del social recruiting, que promueve la imagen de la empresa como un lugar ideal para trabajar y genera que los candidatos se interesen en la misma.
Se estima que el 75% de los profesionales son candidatos pasivos. El social recruiting utiliza estrategias del marketing digital para identificar grupos específicos de candidatos, sean activos o pasivos. Así, se pueden identificar personas talentosas que no estén buscando trabajo en forma proactiva. Por este motivo es cada vez más importante la interacción entre las áreas de marketing y comunicaciones y la de RR.HH.
Avanzar en el social recruiting requiere tiempo y esfuerzo, pero es una inversión necesaria para crear relaciones con potenciales candidatos y una identidad de marca fuerte para introducirse en la era digital.
La inteligencia artificial
La inteligencia artificial (IA) ya está presente en nuestra vida cotidiana, integrada a través de aplicaciones como Siri, de Apple; Alexa, de Amazon; o Cortana, de Microsoft. No existe una definición aceptada por todos los expertos de lo que significa la IA. El “Test de Turing” (creado en 1950 por Alan Turing) es una prueba que define si una máquina es o no inteligente. Si un humano interactúa con una IA y no puede distinguir si las respuestas provienen de un ser humano o de la IA, entonces la IA es inteligente. En 2014, por primera vez, una IA superó el Test de Turing.
La IA es una rama de las ciencias computacionales encargada de desarrollar sistemas o aplicaciones capaces de realizar actividades propias de los seres humanos, como el razonamiento, y de reproducir sus conductas. Consiste en una combinación de algoritmos y de identificación de patrones con el propósito de crear máquinas que imiten la inteligencia humana.
Una de las ramas de la IA es el “procesamiento del lenguaje natural” (NLP, por sus siglas en inglés), que permite programar una computadora para que “comprenda”, procese y genere un lenguaje como si fuera una persona. Es decir que desarrolla la capacidad de interpretar textos o el lenguaje oral, simulando la habilidad humana de entender el lenguaje.
Otra es el “machine learning” (ML, por sus siglas en inglés), que sirve para crear sistemas que aprenden automáticamente, es decir que el algoritmo puede identificar patrones complejos en bases con millones de datos y es capaz de predecir comportamientos futuros.
Pero lo más importante es que estos sistemas mejoran de forma autónoma con el tiempo, sin la intervención humana.
Cómo funciona la inteligencia artificial
El artículo titulado “Inteligencia artificial: qué es, cómo funciona y para qué se está utilizando” explica maravillosamente cómo aprende la IA:
En primer lugar, debe aprender a realizar una tarea. Si va a usarse para identificar fotos de gatos debe procesar miles de fotos de gatos, para aprender a distinguirlos.
A continuación, empieza el entrenamiento poniendo en práctica esa teoría: recibe fotos de diferentes animales, y debe separar los gatos. Al principio fallará mucho, y habrá que decirle las fotos que acierta, y las que falla. Así la IA irá descubriendo por qué falla, e irá mejorando sus aciertos. Como más entrene, mejor lo hará.
Finalmente, la IA será capaz de trabajar ella sola, sin recibir órdenes. Simplemente entregándole los datos de entrada (fotos) generará un resultado (fotos de gatos) sin que exista una lista de órdenes (programa) que le diga los pasos que tiene que realizar.
Este tipo de estructura (aprendizaje, entrenamiento, y resultados) es común para las IAs que tienen que realizar tareas mecánicas y repetitivas, o que trabajan con el lenguaje humano, como un asistente virtual. (Estapé, 2021.)
Ambas ramas se utilizan individualmente o en conjunto en aplicaciones para mejorar el desempeño de las áreas de RR.HH. La IA ya está afectando a la selección de personal y esto seguirá incrementándose en la medida en que siga avanzando y perfeccionándose.
Chatbot
Una de esas aplicaciones es el chatbot. Su nombre proviene de la fusión de los términos chat (hablar) y robot. Tiene el propósito de imitar una conversación y el comportamiento de una persona interactuando con otra, utilizando el “procesamiento del lenguaje natural” (NLP). Muchas empresas y entidades públicas (el Gobierno de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires, por ejemplo.) han incorporado los chatbots para optimizar procesos, reducir costos y tiempos de ejecución. Normalmente, se utilizan para atención al cliente o a los ciudadanos.
Esta aplicación de la IA ya se está utilizando en la selección de personal para interactuar con los candidatos durante el proceso. Es posible complementar
