Big Data en Recursos Humanos: aunque no lo veas, tu jefe te está mirando

En plena era tecnológica era cuestión de tiempo hasta que tendencias como el "big data" incidieran en el ámbito laboral, desde la utilización de parámetros analíticos computarizados para evaluar si una persona es apta para un trabajo, al uso de "people analytics" para contratar o despedir personal, y ahora también el análisis de métricas para diagnosticar problemas organizacionales que de otra manera se vuelven opacos para las organizaciones. ¿Las computadoras deciden por nosotros y la información es el commodity más preciado?

Lejos de la paranoia de Gran Hermano, según expertos, el análisis de datos puede ser lo que marque la diferencia entre dos empresas, en particular cuando se trata de diagnosticar problemas internos, sobre todo en este clima económico. En una nota reciente del NYT titulada "Cómo Data puede ayudarte a ganar en una economía en la que el ganador se lleva todo", se explica que, en cada sector de la economía, se enfrentan más o menos las mismas problemáticas: el ascenso de unas pocas firmas que dominan y la reinvención digital de los negocios tal cual los conocíamos, pero se señala algo más interesante aún, un entendimiento de la cambiante relación de lealtad entre el empleador y el empleado. Probablemente porque la competencia entre empresas por personal capacitado es hoy, y con la mentalidad de las nuevas generaciones (los millennials cambian de trabajo cada 2 años), más encarnizada que nunca. Esto aplica para el sector de las manufacturas y ventas, bancos, legales, salud y educación, y ciertamente, en tecnología.

Por eso cada vez más firmas están recurriendo a la tecnología para ayudarse a tomar decisiones. Algunos antecedentes en el uso de estas métricas se remonta a la llamada Moneyball Revolution (ver el libro de Michael Lewis del 2003 que inspiró la película homónima), cuando el uso de nuevas metodologías transformó el baseball mediante el análisis de datos (historia de los jugadores, récords, fallas, etc) y se convirtió en algo a sopesar a la hora de contratar a un jugador para un equipo. El libro de Lewis captura lo que fueron los inicios de esta tendencia que en la actualidad implica un despliegue técnico mucho mayor. Una revolución que se extiende a otros ámbitos.

Información es poder

Claro que no se trata sólo de acceder a la información, también hay que saber leerla, interpretarla y qué hacer con ella. Justamente sobre esto reflexiona la misma nota dando como ejemplo el caso Microsoft, que mediante la ayuda de una empresa encargada de este tipo de mediciones llamada VoloMetrix, intenta descifrar el malestar y la baja productividad de sus empleados. ¿Qué tipo de meta data se analiza en este incipiente campo de "organizational analytics"? Los emails corporativos, horarios de llegada y salida, cantidad de reuniones semanales, cantidad de gente que asiste y más cuestiones relativas al comportamiento del staff en el trabajo.

¿Qué cosas hallaron? En el caso de VoloMetrix encontraron por ejemplo algunas variables que consideran pueden extrapolarse a otras corporaciones, si bien cada firma es casi un ecosistema. Que las personas que trabajan más horas semanales no son necesariamente las más productivas, que cuando los cargos jerárquicos empiezan dando ese ejemplo los de rangos menores siguen y se vuelven menos comprometidos con sus trabajos, que cuantos más contactos tienen un empleado en diversas áreas de la empresa más larga y mejor en su carrera, y que uno de los predictores más efectivos para el éxito de la gerencia media es mantener reuniones uno a uno con la gente que reporta directamente a ellos. Además que algunos de estos rasgos pueden ¨contagiarse¨ de los managers a los puestos de abajo.

Opciones locales

¿Existen a nivel local iniciativas del estilo? Aunque incipiente, el campo de los analytics acá tiene algunos desarrollos tecnológicos y firmas trabajando en el tema. Uno de ellos es Workia, una start up que crea soluciones tecnológicas para optimizar la gestión de los recursos humanos. "Uno de nuestros productos más disruptivos es EVA, un Entrevistador Virtual creado en conjunto con el Conicet que permite a través de una interfaz muy sencilla evaluar hasta 8 competencias de candidatos de búsquedas laborales. Los entrevistados deberán grabar un audio relatando una historia basada en un disparador propuesto por EVA y el sistema, basado en inteligencia artificial, genera un reporte a través del análisis discursivo que permite medir las competencias y la emocionalidad entre otros datos. También cuenta con una plataforma de búsqueda con una suite de productos que permiten optimizar y acelerar el proceso integral de selección de personal", cuenta Fiorella Bonfiglioli de Birpin, la primera agencia de empleo 100% machine learning, una plataforma de búsqueda laboral que utiliza inteligencia artificial para acercarle a las personas las ofertas adecuadas a su perfil profesional.

La herramienta crea dicho perfil a partir de la carga del CV (en Word o PDF) en un click, donde releva la formación, experiencia laboral y habilidades de cada candidato. "Birpin también significa un ahorro sustancial en tiempos y costos en sus procesos de búsqueda y selección, ya que las conecta con potenciales empleados de una manera más eficiente, les permite un mejor seguimiento del proceso a través de un timeline y muy pronto ofrecerá EVA, un entrevistador virtual que permitirá a través de una interfaz muy sencilla evaluar hasta 8 competencias de los candidatos de búsquedas laborales, de manera de pasar a la fase de entrevistas solo con los candidatos mejor calificados", aclara Bonfiglioli respecto de las ventajas que presenta este modelo para las empresas. ¿Quiénes lo utilizan? Diferentes clientes, desde bancos a firmas tecnológicas y hasta agencias de Recursos Humanos.

Por otro lado, Worcket es una plataforma en la nube que automatiza e integra el proceso de selección end to end utilizando AI, ML y chatbots entre otras tecnologías. Actualmente lo utilizan 60 empresas en 9 países de América latina con una fuerte presencia en México y comenzando a meterse en Europa, entre ellas, Banco Macro, YPF y Century Link.

"Hoy se dice que el 80% del trabajo de selección es factible de automatizar con la tecnología, a excepción de la entrevista en persona y la decisión final que corre por parte del decisor, el resto puede hacerlo la tecnología. Ese 80% es el foco de Worcket, inicia filtrando y ranqueando a los candidatos con AI de acuerdo a aquel que mejor fit tiene con la posición en comparación con los otros candidatos que llegaron a la oportunidad, luego cuenta con asistentes virtuales para entrevistas en video que mide además mediante AI (Sentiment Analysis y Face Recognition) la comunicación no verbal", explica Leandro Boffi, uno de los creadores, sobre el proceso de filtrado para seleccionar candidatos. "Por otro lado con asistentes virtuales de chatbots, que permiten hacer el screening del candidato de manera automática preguntádole todo aquello que antes se hacía por teléfono o en persona y agrupa a los candidatos "parecidos", también se obtienen tests escritos que se embeben en la plataforma y se analizan con soft de language recognition para medir el nivel de inglés de una persona por ejemplo".

Uno de los mayores mitos a rebatir cuando se habla de la creciente automatización de la cultura del trabajo, es la idea de que el hombre será prescindible. Como decíamos antes no importa sólo la información, sino que también se requiere el criterio para analizar las métricas y tomar decisiones en base a esto.

Lo que es seguro es que los sistemas inteligentes van a ser cada vez más ubicuos ayudando al hombre en el mundo del empleo.

No faltan los defensores de los derechos civiles que consideran intrusivas algunas de estas prácticas, aunque los supermercados, las plataformas de redes sociales y hasta los buscadores web ya estén analizando tus movimientos bancarios o leyendo tu correo.

Mientras tanto tu jefe, hoy con algo de ayuda cibernética, te está mirando.

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