Llegamos a un punto especialmente importante.
Si una máquina puede recopilar datos, encontrarle un uso y ayudar a elegir, ¿por qué dejar que sea solo el ser humano quien elija?
Porque el ser humano es mucho más que eso.
Un currículum contiene un conjunto de criterios que deben cumplirse, pero el propio ser humano que presenta ese currículum tiene una vida que conlleva dificultades, oportunidades, decisiones, errores, experiencias y mucho más.
Por eso una herramienta tan impresionante necesita ciertas limitaciones; de lo contrario, no podría funcionar con tanta precisión.
El concepto de “human in the loop”
Muchos aspectos del sistema de IA están impulsando ahora la creación de lo que se conoce como «IA ética», basada en la supervisión humana de las decisiones de la IA.
A su vez, esta técnica puede aplicarse al proceso de selección de personal.
Cuando se utiliza una IA para seleccionar a los candidatos, es imprescindible que haya una persona que supervise su uso y su precisión.
Por ejemplo, si la IA califica a un candidato en una determinada posición en el puesto número 27 de la lista de clasificación, lo más probable es que el ser humano deba preguntarse por qué ese candidato ha sido calificado de esa manera.
Debe evaluar en qué medida dichas cualificaciones se aplican al puesto, qué información ha quedado sin tener en cuenta y qué elementos irrelevantes podrían haber afectado al resultado.
Debe evaluar la validez de la decisión de la IA y comprender los procesos que llevaron a ella.
La supervisión humana no debe ser apenas una formalidad.
Debe ponerse en duda y analizarse en profundidad, más allá de la mera presencia de un botón que diga «Revisado por un humano».
Audita antes y después
Además, en todos los sistemas que utilizan IA, especialmente en el proceso de selección de personal, es vital llevar a cabo una auditoría adecuada.
Las pruebas preliminares deben realizarse antes de poner en producción ninguna función, pero estos sistemas deben someterse a pruebas exhaustivas a lo largo de su ciclo de vida, ya que los algoritmos pueden cambiar mientras funcionan en producción.
Por lo tanto, debe analizarse el cambio de variables, las diferencias en los candidatos y las transformaciones de variables.
Los estudios recientes sobre la aplicación de la IA al proceso de selección de personal muestran que el uso de la IA en este ámbito está aún tan verde que existe un riesgo significativo de que se apliquen soluciones inadecuadas a estos problemas.
Algunas preguntas que toda organización debería preguntarse a sí misma
A continuación se formula una lista no exhaustiva de preguntas cruciales que deben tener respuestas coherentes y lógicas antes de que una organización pueda utilizar plenamente la IA en un escenario de selección de personal.
En primer lugar, debe preguntarse a sí misma cuál es el objetivo de la IA.
- ¿Es un simple ordenador de listas o hay argumentos más complejos que se utilicen para determinar la idoneidad de una persona para un puesto?
- ¿Qué datos se proporcionarán a la IA?
- Debe existir una lista fiable y actualizada de los datos disponibles, reconocida y mantenida por la organización.
- ¿Qué variables pueden dar lugar a sesgos que la organización deba tener en cuenta o mitigar?
- Por ejemplo, las variables no deben ser irrelevantes para el puesto al que se postula.
- Se debe realizar una investigación adicional para comprender plenamente los posibles efectos en los que pueda inducir la IA.
- ¿Cómo se llevarán a cabo las pruebas de precisión?
¿Cómo Seguimos?
Debe existir un sistema que permita a la organización poner a prueba la precisión de la IA y la validez de sus argumentos, y este sistema debe ser lo suficientemente flexible como para adaptarse a las variables.
¿Quién será responsable de ello y podrá supervisar el proceso?
Debe existir un sistema capaz de ofrecer una explicación coherente del funcionamiento de la IA y debe haber personas designadas que puedan llevar a cabo tal supervisión.
¿Puede un reclutador humano cuestionar las decisiones y los argumentos de la IA, o debe depender ciegamente de ellas?
Si la respuesta es la segunda opción, la organización debe replantearse el uso de la IA en su proceso de selección de personal, ya que las pruebas muestran que, tarde o temprano, la IA cometerá errores.
¿Qué ocurre cuando se producen inconsistencias y anomalias?
Por último, la organización debe saber si es capaz de reaccionar ante tales errores y cómo dicha reacción puede influir en el proceso.
La responsabilidad tecnológica no significa una destrucción de la conciencia humana
Así pues, la forma más sencilla de utilizar la IA en el proceso de selección de personal es garantizar que haya un equilibrio entre la conciencia humana y la potencia de la tecnología.
La primera puede proporcionar una gran capacidad de síntesis de información gracias a la segunda, e incluso tener la capacidad de cuestionar y evaluar las propias limitaciones.
La tecnología de selección de personal puede realizar tareas repetitivas por las que los seres humanos no están calificados; el ser humano puede comprender a una persona.
El proceso de selección de personal mediante IA no debería ser el punto álgido de la lucha entre la tecnología y los valores humanos; debería servir para que los seres humanos sean más humanos, y para que la tecnología sea humana.
El candidato también debe sentirse preparado para el mundo cambiante impulsado por la tecnología.
SkillMap pretende contribuir a ese cambio, ayudando a cada candidato a comprender sus puntos fuertes.
Se centra en cómo las personas pueden aprovechar el nuevo entorno basado en los sistemas de selección de personal automatizados y el análisis de datos.
Conclusión
Así pues, el futuro del proceso de selección de personal no debería basarse en la lucha por la supremacía entre la tecnología y los valores humanos.
Existen alternativas mucho más atractivas que exploran las propiedades únicas de ambos lados.
La supervisión humana de las tecnologías de selección de personal debería considerarse un aspecto inherente de la IA a la hora de adoptar decisiones.
Con su uso, la organización no solo aprovecha al máximo las capacidades de síntesis de datos de la tecnología moderna, sino que también valora las competencias de los seres humanos.
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