Moneyball para empresas: cómo la inteligencia artificial está cambiando el manejo del talento

Siguiendo los pasos de la película que contaba cómo un manager revolucionaba el béisbol aplicando analítica a la búsqueda de jugadores, las corporaciones están reformulando sus métodos para captar a los mejores empleados apelando al big data
Siguiendo los pasos de la película que contaba cómo un manager revolucionaba el béisbol aplicando analítica a la búsqueda de jugadores, las corporaciones están reformulando sus métodos para captar a los mejores empleados apelando al big data Crédito: Fast Company
Agustín Carr
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12 de septiembre de 2018  

Los juegos online eran fáciles, hasta llegar al desafío número seis. El candidato estaba postulando por un empleo en Unilever para lo cual había tenido que completar distintos acertijos diseñados para probar 90 rasgos cognitivos y emocionales, desde memoria y velocidad de planificación hasta el poder de concentración y su disposición a asumir riesgos.

Más de un millón de buscadores de empleo ya han pasado por este tipo de experiencia de prueba, desarrollada por Pymetrics, una startup cofundada hace cinco años por Frida Polli. Neurocientífica formada en el MIT con un MBA de Harvard, Polli está a la vanguardia en nuevas maneras de evaluar el talento para marcas como Burger King y Unilever, basada en décadas de investigaciones de neurociencia que dice que pueden predecir conductas comunes entre quienes tienen alto desempeño. "Advertimos que esta combinación de datos y aprendizaje de las máquinas sería inmensamente poderosa, llevando el reclutamiento del procedimiento superanticuado de papel y lápiz al futuro", explica Polli, sentada descalza en un sofá en su oficina espartana cerca del distrito Flatiron de Nueva York, donde alrededor de cuatro docenas de ingenieros, científicos de datos y psicólogos industriales trabajan en iMacs fulgurantes.

Pymetrics es parte de una legión de startups que hacen ruido aprovechando la inteligencia artificial , big data y otras herramientas tecnológicas para sacudir el mercado de las contrataciones. La firma de estudios CB Insights prevé que las inversiones de riesgo en startups de tecnología de contratación llegarán a los US$2900 millones en 2018, lo que implica un 138% de aumento frente al anterior.

¿Qué es lo que está impulsando toda esta inversión? Una encuesta de enero de 2018 de más de 1000 ejecutivos de primer nivel encontró que atraer y retener talento es su principal preocupación, por encima de la ansiedad que provoca la amenaza de una recesión global, la guerra comercial que impulsa Dondald Trump e incluso problemas de competencia. Pero Polli se queja de que los recursos humanos siguen siendo un "sistema arcaico" que se basa en evaluaciones "prejuiciosas" de datos "irrelevantes tales como CV y cartas de presentación". Polli lanza cifras como un científico con guardapolvo en una película que anticipa un desastre al que la gente ignora peligrosamente: los reclutadores estudian cada CV en promedio apenas seis segundos; tres cuartos de los candidatos son eliminados en esta fase, a menudo de modo arbitrario, y los nuevos contratados que pasan la prueba fallan en sus puestos entre el 30 y el 50 por ciento de las veces.

Las compañías por tanto se vuelcan a nuevas tecnologías para ayudar a tomar decisiones de empleo cada vez más puntuales, desde la contratación hasta la productividad. Polli dice: "Es Moneyball para los recursos humanos", en referencia al libro de Michael Lewis -que después fue llevado al cine con Brad Pitt de protagonista- sobre un equipo de la Major League del béisbol que revolucionó al deporte aplicando el análisis estadístico para incorporar jugadores que pudieran competir contra rivales con mucho más recursos. El enfoque basado en las estadísticas que cuenta la película valoraba las carreras anotadas y los porcentajes de llegada a base por sobre métricas tradicionales que utilizaba el deporte como promedios de bateo y evaluaciones anecdóticas como la forma de mover el bate.

El mundo corporativo ha estado ansioso por adaptar ese modelo de incorporación de equipos desde entonces, pero hasta hace poco no contaba con las herramientas para evaluar plenamente a los empleados. Ahora, al adoptar las compañías más software de productividad y herramientas empresarias como Slack y Workday, la administración tiene acceso a cantidades de datos sobre la actividad de los empleados.

Hace unas semanas alrededor de 70 programadores se reunieron para un hackathon en el laboratorio de Massachusetts de IBM. Un puñado de ingenieros jóvenes al frente de una gran sala de conferencia, explican cómo están tratando de dar voz a Watson, un asesor de talento asistido por IA. El bot está diseñado para ayudar a los empleados a navegar sus carreras en IBM, dando retroalimentación vía una app para todo, desde oportunidades de recapacitación hasta mejoras en el empleo. Los empleados fijan metas específicas para sus carreras en la app y Watson los guía a través de posibles vías de avance, explica la capacitación requerida y estima el tiempo que lleva conseguir una promoción.

El equipo que está detrás del proyecto espera que el habla hará más accesible la experiencia de chatear con Watson. Su prototipo es muy tosco y Watson está teniendo problemas con el dialecto local. "Los acentos intensos pueden ser más difíciles que un idioma extranjero", reconoce el ingeniero de software cognitivo Cameron MacArthur, que bromea que el sistema está "creado de modo de aceptar español o mandarín, pero no el acento de Boston".

El bot Watson es actualmente un proyecto piloto con 12.000 empleados pero estará disponible para los 366.000 trabajadores de la fuerza laboral de IBM este año como parte del compromiso de la compañía de capacitación y recapacitación de talento, especialmente a medida que los millennials -una generación que es el doble de proclive de dejar un empleo que colegas mayores- se convierten este año en la mayor porción de la fuerza laboral estadounidense. "Las cosas han cambiado dramáticamente con la disponibilidad de big data e IA", dice la jefa de Recursos Humanos de IBM. Diane Gherson. "Hay una verdadera escasez de capacidades en esta nueva era".

En IBM reconocen que incluso una compañía que recibe 2,5 millones de CV al año para decenas de miles de puestos enfrenta un déficit de talento, con lo cual Watson los está ayudando a recalibrarse pensando en el futuro. Al fin de cuentas, la compañía alardea de contar con más de 1500 empleados de blockchain, campo que ni siquiera existía hace una década. ¿Qué mejor manera de contratar para esos puestos que formando al talento internamente? La compañía invierte US$500 millones anualmente en enseñanza y capacitación de empleados. Tiene una academia de desarrollo interna y se asocia con Coursera y Udacity en una cartera de cursos online. Watson sigue el rastro de los avances de los empleados en su capacitación vía un sistema de calificaciones digitales: la gente de IBM ha obtenido 40.000 certificaciones de IA por completar cursos en áreas como bases arquitectónicas y servicios de conversación, por ejemplo. "Sabemos cuáles son sus capacidades y le diremos si está en declinación para que pueda introducir cambios", dice Gherson. "Si es un programador de Java y se está reduciendo la demanda de esa capacidad, Watson dirá: 'Aquí están estos programadores de blockchain. Hicieron estos cursos y tuvieron estas experiencias y desde entonces han sido promovidos tres veces'".

Gherson reconoce que estos esfuerzos de capacitación harán más atractivos a los empleados para los competidores. Es uno de los motivos por los que la compañía ha invertido seriamente también en la analítica de la fuerza laboral. A través de Watson los ejecutivos y supervisores también pueden analizar el desempeño y desarrollo del empleado -un " fitbit (pulsera digital) para jefes" como lo llama Gherson- que automáticamente los alerta si un miembro del equipo no está ganando lo suficiente basado en su aptitud. A través de algoritmos, el sistema está llegando al punto en el que IBM logra anticipar la partida de empleados. Al comparar tendencias de los datos de trabajadores que se han ido con los actuales empleados, la compañía logra identificar patrones de riesgo de ida.

El año pasado según dice la compañía este sistema de alerta resultó en aproximadamente US$100 millones de ahorro neto basado en lo que hubiera costado reemplazar el talento perdido.

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