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Inteligencia artificial para contratar gente sin sesgos

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En los procesos de contratación de personal, usualmente el tiempo demandado por este proceso se extiende por todo lo que implica revisar cada una de las postulaciones.

Como una alternativa más rápida y que promete eliminar sesgos al momento de tomar decisiones, un sistema de inteligencia artificial puede utilizarse para agilizar procesos.

Inteligencia artificial entrenada como cazatalentos laborales

Esta iniciativa fue desarrollada por un equipo de investigación del IMT Atlantique, una grande école (institución de educación superior) de Francia. Según los antecedentes que presentan en su investigación, el tiempo promedio que toma llenar un puesto laboral vacante es de 42 días. Dentro de ese plazo, los empleadores gastan aproximadamente $4,129 USD para llenar cualquier cupo abierto de trabajo. 

A pesar de los esfuerzos que se realicen, resulta difícil evaluar si una elección fue adecuada al momento de contratar. A través de la IA, se puede hacer más eficiente el proceso, filtrando los currículums más relevantes y generando un sistema de puntuación de relevancia entre los solicitantes de empleo y los empleadores, basada en la coincidencia de habilidades y el nivel de coincidencia cultural.

El equipo investigador desarrolló un sistema de IA, en primera instancia capacitado para el reclutamiento de profesionales del área de la ciencia de datos. Fueron probados criterios de selección en base a las habilidades descritas en la oferta laboral, su grado de complejidad y responsabilidades asociadas, más las destrezas técnicas propias del puesto.

En estas primeras pruebas, los investigadores aseguran que el algoritmo propuesto fue capaz de identificar efectivamente currículums relevantes para un trabajo específico y también identificar de manera relativa la correspondencia entre varios CV y puestos de trabajo.

En palabras del equipo tras esta iniciativa: “podemos abordar cada problema y resolver cada uno con las mejores herramientas como ontologías, incrustaciones, coincidencia directa, evaluación de expertos, aprendizaje automático. Desarrollar un algoritmo para todo el proceso según la existencia o no de datos. Sobre el producto, reduciría el tiempo en el proceso de reclutamiento, ahorraría dinero, invertiría a los reclutadores en actividades más productivas para aumentar la retención y la productividad del equipo y disminuir el sesgo del reclutador. Además, fomentaría el encaje de los mejores candidatos en la organización, lo que aumentaría el valor de la empresa como consecuencia”.

El detalle de esta investigación —publicado en inglés— se encuentra publicado en arxiv.org.

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