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Inteligencia
artificial aplicada al proceso de seleccin de personal
Artificial intelligence applied to the
personnel selection process
Inteligncia artificial aplicada ao processo de seleo
de pessoal
Johanna Elizabeth Fajardo VargasI johanna.fajardov@gmail.com https://orcid.org/0009-0000-3710-1049
Correspondencia:
johanna.fajardov@gmail.com
Ciencias
de la Educacin
Artculo de Investigacin
*
Recibido:
23 de marzo de 2023 *Aceptado: 12 de abril de 2023
* Publicado: 12 de septiembre de 2023
- Ingeniera
en Administracin de Recursos Humanos;
Magster en Direccin del Talento Humano; Universidad Tcnica Estatal de Quevedo;
Quevedo, Ecuador.
Resumen
La
inteligencia artificial engloba las mquinas que son capaces de aprender,
deducir y actuar por s mismas, tratando de imitar el comportamiento humano. La
mayora de estos avances, estn respaldados por algoritmos de Machine Learning, siendo el Deep Learning,
que imita las redes neuronales del cerebro humano. Puede aadir valor al rea
de gestin del talento humano proporcionando informacin en tiempo real
(analtica data) a sus colaboradores: registros de entrada, tiempo que el
colaborador se demorada para hacer una actividad, niveles de desempeo laboral,
niveles de competencias adquiridas, horas de capacitacin, perfiles de puesto,
grado de comunicacin entre colaboradores, clima laboral, gustos y
preferencias, informes predictivos para mejorar el trabajo en equipo, liderazgo
y tomar las mejores decisiones. Actualmente es necesario fomentar en las
empresas un entorno dinmico cnsonos con cambios en las organizaciones para
que sean eficientes y evolucionen acertadamente, el uso de la tecnologa e informtica
alcanzaron un gran auge con la automatizacin de tareas operativas que en
tiempos pasados no superaban algunos problemas difciles de modelar, este conocimiento y experiencia solo se alcanzan
cuando existe un ambiente que desarrolle el aprendizaje organizacional y el
nmero de expertos. Los programas de software basados en reglas explcitas son
fciles de rastrear y comprender, no se puede decir lo mismo de los algoritmos
de aprendizaje profundo, gracias a su complejidad son difciles de interpretar
y comunicar por humanos. Estas limitaciones son uno de los grandes desafos en
la inteligencia artificial, (requiere claridad en lo solicitado por parte del
humano), hay mucha investigacin activa en estas direcciones. Se aplic una
metodologa descriptiva, con un enfoque documental, es decir, revisar fuentes
disponibles en la red, con contenido oportuno y relevante para dar respuesta a
lo tratado en el presente artculo.
Palabras Clave: Employer Branding, flexibilidad, liderazgo,
eficiencia, inteligencia artificial, conocimiento, reclutamiento,
empleabilidad, software, algoritmos.
Abstract
Artificial
intelligence encompasses machines that are capable of learning, deducing and
acting on their own, trying to imitate human behaviour.
Most of these advances are supported by Machine Learning algorithms, being Deep
Learning, which mimics the neural networks of the human brain. You can add
value to the human talent management area by providing real-time information
(data analytics) to your collaborators: entry records, time it takes the
collaborator to do an activity, job performance levels, levels of skills
acquired, hours of training, job profiles, degree of communication between
collaborators, work environment, tastes and preferences, predictive reports to
improve teamwork, leadership and make the best decisions. Currently it is
necessary to promote in companies a dynamic environment in harmony with changes
in organizations so that they are efficient and evolve correctly, the use of
technology and information technology reached a boom with the automation of
operational tasks that in the past did not overcome some difficult problems
modeling, this knowledge and experience are only achieved when there is an
environment that develops organizational learning and the number of experts.
Explicit rule based software programs are easy to trace and understand, the
same cannot be said for deep learning algorithms, due to their complexity they
are difficult for humans to interpret and communicate. These limitations are
one of the great challenges in artificial intelligence, (requires clarity in
what is requested by the human), there is a lot of active research in these
directions. A descriptive methodology was applied, with a documentary approach,
that is, reviewing available sources on the network, with timely and relevant
content to respond to what is discussed in this article.
Keywords: Employer Branding, flexibility, leadership, efficiency, artificial
intelligence, knowledge, recruitment, employability, software, algorithms.
Resumo
Artificial intelligence encompasses machines
that are capable of learning, deducing
and acting on their own, trying
to imitate human behaviour. Most of these advances
are supported by Machine Learning algorithms, being Deep Learning, which mimics the
neural networks of the human brain. You can add value
to the human talent management area by providing
real-time information (data analytics)
to your collaborators:
entry records, time it takes the
collaborator to do an activity, job
performance levels, levels of skills acquired,
hours of training, job profiles, degree
of communication between collaborators, work environment, tastes and preferences, predictive reports to improve teamwork,
leadership and make the best decisions.
Currently it is necessary to
promote in companies a dynamic environment in harmony with changes
in organizations so that they are efficient and evolve correctly, the use of technology
and information technology reached a boom with the automation of operational tasks that in the
past did not overcome some
difficult problems modeling, this knowledge and experience are only achieved when
there is an environment that develops organizational
learning and the number of experts.
Explicit rule based
software programs are easy to trace and understand, the same cannot
be said for deep learning algorithms,
due to their
complexity they are difficult for humans
to interpret and communicate. These limitations are one of the great
challenges in artificial intelligence,
(requires clarity in what is requested
by the human), there is a lot
of active research in these directions. A descriptive methodology was applied, with a documentary approach, that is, reviewing
available sources on the network,
with timely and relevant content to respond to
what is discussed
in this article.
Palavras-chave: Employer Branding,
flexibilidade, liderana, eficincia, inteligncia artificial, conhecimento,
recrutamento, empregabilidade, software, algoritmos.
Introduccin
El reclutamiento y la seleccin
de personal se ha convertido en un punto estratgico para la vinculacin de
talentos en las organizaciones, razn que justifica, invertir sus esfuerzos en
la cualificacin de este procedimiento con la finalidad de generar nuevas
estrategias e instaurar metodologas que faciliten la captacin de personal
idneo, que se ajuste a las necesidades organizacionales. En este intento, algunas
empresas se han convertido en objeto de crticas y acusaciones por parte de un
vasto nmero de detractores que encuentran falencias e inconsistencias tanto a
nivel metodolgico como tico en los procesos de seleccin contemporneos (Agreda,
2016).
Algunas publicaciones hacen
referencia al uso de las redes sociales como LinkedIn, red social profesional,
pensada para oportunidades laborales, Facebook, con gran alcance y una red
extendida no especfica de empleo, y Twitter, gracias a su rpida difusin.
Entre las nuevas
estrategias para fortalecer
los procesos de seleccin esta una propuesta informtica
para seleccionar personal por competencias, utilizando inteligencia artificial.
Dicho inters de las organizaciones por elegir al mejor personal para sus
equipos de trabajo, el cual debe acoplarse a las competencias y caractersticas
propias de los puestos de trabajo.
Un modelo con frmulas
informticas, tomando como principales variables: los puestos vacantes, las
competencias requeridas y los perfiles de los candidatos, pretendiendo medir su
idoneidad (Martinez, 2022). Este modelo es adaptable
al proceso de seleccin de personal, constituye un procedimiento especfico
para su desarrollo. La intencin de los autores es generar una metodologa
guiada y con frmulas propias de la inteligencia artificial, como una
alternativa futurista para que las organizaciones cualifiquen este elemento
esencial para lograr el xito empresarial.
El mtodo tradicional de
seleccionar al personal ha sido a travs del currculum vitae en papel, (este
proceso poda hacerse eterno), implicaba un anlisis minucioso de cada
currculum para as seleccionar a aquellos que podan ser candidatos para
ocupar los puestos de trabajo que se ofertaban. Gracias a la revolucin web 2.0
e Inteligencia Artificial este proceso ha disminuido en tiempo y esfuerzo para
las organizaciones. No solo tiene ventajas para las empresas, sino que ofrece ventajas
a los demandantes de empleo, que ahorran tiempo y esfuerzo en recorrer empresas
dejando su currculum vitae.
Metodologa
Esta investigacin est
dirigida al estudio del tema Inteligencia
Artificial Aplicada al Proceso de Seleccin de Personal. Para
realizarlo se us una metodologa descriptiva, con un enfoque documental, es
decir, revisar fuentes disponibles en la red, cuyo contenido sea actual,
publicados en revistas de ciencia, disponibles en Google Acadmico, lo ms
ajustadas al propsito del escrito, con contenido oportuno y relevante desde el
punto de vista cientfico para dar respuesta a lo tratado en el presente
artculo y que sirvan de inspiracin para realizar otros proyectos. Las mismas
pueden ser estudiadas al final, en la bibliografa.
Resultados
La inteligencia artificial
engloba las mquinas que son capaces de aprender, deducir y actuar por s
mismas, tratando de imitar el comportamiento humano (Iturbide, 2022). La
mayora de estos avances, estn respaldados por algoritmos de Machine Learning, siendo el Deep Learning,
que imita las redes neuronales del cerebro humano, uno de ellos abordados ms
adelante. Este concepto se aclara mejor, en la figura mostrada a continuacin:
Figura 1.
Relacin
entre distintas subreas de la inteligencia artificial.
Fuente: (Abeliuk & Gutirrez,
2021)
La tecnologa utilizada para
gestionar el trabajo en estas empresas descansa en un intenso procesamiento de
los datos recogidos sobre el trabajador (mtricas de desempeo) y otros
elementos: preferencias de los consumidores, trfico, elementos
meteorolgicos, demanda de los clientes que permiten la optimizacin en la toma
de decisiones en favor de la empresa (Granados, 2022). Este procesamiento de
datos y posterior toma de decisiones basadas en algoritmos diseados por y para
la empresa. La gestin automatizada del trabajo es el ltimo paso en la
obtencin de la mxima eficiencia en la direccin y control de los trabajadores
y consiste, precisamente, en la desaparicin de toda intervencin humana. Es
as como, la inteligencia artificial se convierte en sustituto del responsable
de recursos humanos, y de los mandos intermedios, incluso en la adopcin de
decisiones.
La inteligencia artificial puede significar un
nuevo paradigma, puede entenderse como una herramienta que ayuda a que el
empleo se direccione a labores creativas, a impulsar la economa de los pases
bajo esquemas de competencia global, y exigir que los trabajadores estn en
continua capacitacin. Se puede resumir esta idea como la transformacin de los
procesos de empleo y seleccin.
Inteligencia Artificial y la Empresa
Dentro de la aplicacin de la
inteligencia artificial en las empresas, el entorno laboral tambin puede
utilizar los diferentes tipos de inteligencia artificial que se adaptan a la tecnologa
y procesos manejados por el rea o departamento. As lo establece Phoebe Moore,
se lee en (Granados, 2022):
Puede ser una inteligencia predictiva, prescriptiva o
descriptiva en el uso de plataformas como la inteligencia artificial, que
resulta til para labores propias de recursos humanos, supervisin de
rendimiento o micro gerencia. Tambin puede contener una inteligencia afectiva
para el anlisis de los recursos humanos, o incluso una inteligencia de asistencia
o colaborativa (Granados, 2022).
Las mltiples funciones que
cumple este tipo de tecnologa permiten evidenciar las utilidades resultantes de
su aplicacin. Algunos de esas contribuciones de la inteligencia artificial al
campo de las empresas, para Wendy Rauch-Hindin,
referenciando a (Granados, 2022) enuncia entre otros:
La consolidacin de un conocimiento estructurado,
documentado y difundido, la liberacin del trabajador experto de tareas de poca
importancia, el ofrecimiento de una sistematizacin de gran cantidad de los
datos de la empresa y de una labor integradora y de coordinacin entre
expertos, respuestas en tiempo real, la adaptacin a las necesidades del
cliente y la creacin de sistemas de alarma y control preventivo.
Un claro ejemplo para
evidenciar la utilidad de la inteligencia artificial puede ubicarse en todos
los sectores que cualquier proceso empresarial necesita. Desde procesos de
supervisin, diseo, diagnstico y planificacin, hasta las etapas de
asesoramiento y formacin (Granados, 2022). En otras palabras, la empresa se
configura para un trabajo inteligente, dirigido a regular e imitar el
comportamiento humano, mejorando tiempo y eficiencia.
Inteligencia Artificial y Gestin del Talento Humano
La inteligencia artificial
puede aadir valor al rea de gestin del talento humano proporcionando
informacin casi instantnea (analtica data) de sus colaboradores como:
registros de entrada, tiempo
que el colaborador se demorada para hacer una actividad, niveles de desempeo
laboral, niveles de competencias adquiridas, horas de capacitacin, perfiles de
puesto, grado de comunicacin entre colaboradores, clima laboral, gustos y
preferencias, informes predictivos para mejorar el trabajo en equipo, liderazgo
y tomar las mejores decisiones (Reyes, Gmez, & Ramos, 2021).
Actualmente es necesario
fomentar en las empresas un entorno dinmico cnsonos con cambios en las
organizaciones para que sean eficientes y evolucionen acertadamente, el uso de
la tecnologa e informtica alcanzaron un gran auge con la automatizacin de
tareas operativas que en tiempos pasados no superaban algunos problemas
difciles de modelar, este conocimiento
y experiencia solo se alcanzan cuando existe un ambiente que desarrolle el
aprendizaje organizacional y el nmero de expertos en una empresa tiende a ser reducido.
La Inteligencia Artificial y
el Sistema de Expertos juegan un papel determinante en: el reclutamiento,
seleccin de inversiones o la transmisin de informacin relevante para la
direccin, entre otras funciones (Perdomo & Arango, 2019). La inteligencia
artificial y el talento humano tienen un enorme potencial de trasformacin a la
cual debe estar atentas en las organizaciones como lo es la personalizacin de
los procesos, por ejemplo la posibilidad de mejorar sus sistemas de
convocatoria a capacitaciones, desde la convocatoria y seguimiento inteligente,
a travs de la utilizacin de chat-bots que
interacten con los trabajadores para validar dudas o comentarios en torno a
las jornadas previstas.
Las tres reas donde la
inteligencia artificial tiene un rol protagnico mencionadas en (Jumbo, 2019)
se listan a continuacin:
a)
Procesos
de seleccin y contratacin ms justos: permite que las reas de contratacin
se centren en la parte humana, ofreciendo un servicio personalizado tanto a los
clientes como postulantes al cargo.
b)
Candidatos
idneos: ayuda a superar el desajuste cultural entre la organizacin y el
candidato. Si se evala el humor u otros elementos de carcter intangible, la
evaluacin conviene realizarse mediante supervisin humana.
c)
Determinar
patrones y tendencias en forma clara: la inteligencia artificial puede
determinar fechas de contratacin laboral en relacin a registros de la empresa
de jubilaciones o retiros de personal, tambin brinda asesora en materia de
competencias y habilidades necesarias para desarrollar el talento humano
existente mediante capacitaciones.
Tcnicas sugeridas para
emplearse y contribuir a una mejora del proceso para empresas, propuestas en (Solas,
2019) son las siguientes:
- Digitalizacin: actualmente es una de las tcnicas que se est
llevando a cabo para captar el talento necesario para las empresas, muchas
empresas hacen un uso de los mtodos digitales para contratar a sus
trabajadores.
- Lderes: captar lderes que se ocupen de proyectos determinados o
especficos. Puede tratarse de proyectos que tengan una duracin
determinada en el tiempo y que requieran de una persona con gran capacidad
de liderazgo y motivacin para inculcar al resto de trabajadores.
- No fidelizacin laboral: muchos jvenes que estn ansiosos por
encontrar un puesto de trabajo, esto conlleva a que las personas no
quieran un trabajo para toda la vida, sino un trabajo para adquirir
experiencia y poder aspirar al puesto de trabajo que desea. Esta tcnica
sera muy importante a la hora de llevar a cabo la seleccin, puesto que
sera capaz de atraer a un nmero mayor de candidatos
- Employer Branding: tiene incidencia en la fase de
seleccin puesto que como ya se ha dicho, los papeles se han invertido y
hoy en da el poder lo tiene el candidato. La empresa tiene que esforzarse
mucho para seleccionar a los mejores, mediante la aplicacin de esta
tcnica, la empresa consigue una ventaja competitiva respecto al resto, consigue
un valor aadido que se refleja en el valor y atractivo que percibe el
candidato, por lo que los candidatos se interesarn por trabajar en la
empresa en cuestin y los esfuerzos en la bsqueda se vern reducidos (Solas,
2019).
- Poltica de ocio: dar la posibilidad de que los trabajadores se
sientan satisfechos con su trabajo teniendo tiempo para el ocio. Habra
fases de la seleccin que se podran llevar a cabo en las zonas de ocio de
la empresa. Esto podra aumentar el inters de los candidatos.
- Flexibilidad: sera adecuado que se incluyera el tema de
flexibilidad a la hora de la realizacin de la entrevista debido a que
muchas veces es difcil compaginar la vida familiar con la laboral. Esto
otorga otro valor aadido.
- Implantar polticas de Responsabilidad Social Corporativa: ha
habido un crecimiento en el nmero de personas que quieren trabajar en
empresas que sean responsables socialmente.
Etapas y pasos del Proceso de Seleccin
En una organizacin, el
proceso de seleccin puede iniciar por una necesidad de personal para cubrir
alguna o varias vacantes, tambin porque la empresa est interesada en tener
una lista de posibles candidatos a los que se pueda recurrir en un futuro. La
planificacin de recursos humanos es determinante; provee de herramientas
importantes que ayudan a satisfacer los requerimientos de personal que pueda
tener la empresa en un futuro (Agreda, 2016), es por ello que se apoyara en el
uso de la inteligencia artificial para mejorar la calidad de sus resultados. A
continuacin, la figura que resume estas etapas:
Figura 2.
Diagrama
de Faces del Proceso de Reclutamiento.
Fuente: (Agreda,
2016)
El primer peldao del proceso
de seleccin, es el anlisis de puestos y sus especificaciones (realizado por
el Departamento de Recursos Humanos de cada empresa, y tiene que estar
consignado en un Manual de Cargos). Es de suma relevancia, pues una correcta
descripcin acerca de las funciones, tareas y competencias para el cargo a
cubrir, depende un buen reclutamiento que permita encontrar al personal idneo
(Agreda, 2016).
Las cuatro etapas principales
del proceso de seleccin, contienen uno o varios subprocesos que pueden ser
diferentes, (cada organizacin adeca su proceso de seleccin de acuerdo con
unas necesidades especficas). Inicialmente deben existir unas demandas de
empleo o necesidades en la organizacin, que justifiquen un proceso de
seleccin:
El Colegio Oficial de Psiclogos de Madrid (2011)
sostiene que, una vez manifestada formalmente la necesidad o requerimiento de
personal, se procede a hacer la solicitud al mecanismo que corresponda, que
puede ser externo o interno, en este caso el Departamento de Recursos Humanos
de la empresa. Una vez se tenga claro el perfil, sus funciones, tareas,
responsabilidades a desempear y las caractersticas exigidas por la
organizacin, se podr dar inicio a la segunda etapa: el reclutamiento (Agreda,
2016).
Tcnicas aplicadas en la Inteligencia Artificial
Pattern matching: es la tcnica de coincidencia de patrones, consiste
en ir comprobando la secuencia de respuestas que los candidatos van aportando,
con el fin de descubrir si existe algn patrn relevante entre ellos. En el
campo de los RR.HH. se utiliza ampliamente para realizar tareas humanas, como
puede ser la identificacin de emociones o el reconocimiento de rostros (Iturbide,
2022).
Machine Learning: en espaol conocido como Aprendizaje Automtico, es
uno de los aspectos fundamentales a la hora de entender la Inteligencia
Artificial, ya que posibilita el anlisis de grandes volmenes de datos para
identificar patrones, el algoritmo es el responsable de revisar toda esta
informacin para realizar pronsticos (Jumbo, 2019). Crea sistemas que
aprenden automticamente identificando datos en miles de patrones. Al menos en
la actualidad, una computadora no puede pensar por s misma, pero el uso de
herramientas estadsticas permite al sistema modelizar pronsticos en base a
cualquier dato.
En relacin a los RR.HH., el
Machine Learning es ampliamente utilizado en el
anlisis de datos para generar anlisis predictivos de los candidatos, ayuda a
los seleccionadores a tomar decisiones ms acertadas sobre su talento. Los chatbots (asistentes virtuales) ilustra esta idea. Si se
consigue reunir conocimientos especficos, se puede automatizar la evaluacin
de candidatos, generando informes predictivos que hacen uso de esta tcnica (Iturbide,
2022).
Deep Learning: o aprendizaje profundo, la clave en este punto es
entender que a los algoritmos se les puede ensear cosas (Machine Learning), pero tambin pueden aprenderlas por s mismos
(Deep Learning). En este caso la mquina es capaz de
razonar y sacar sus conclusiones, aprendiendo por si
misma a travs de redes neuronales que procesan los datos de manera parecida al
cerebro humano.
Natural Language Processing: o procesamiento del lenguaje natural, hace uso del
anlisis de textos para encontrar el significado subyacente (Martinez, 2022). Aplicado a los procesos de seleccin,
vemos como esta tecnologa tambin es relevante, pues se utiliza para analizar
las respuestas a las preguntas que se realizan en las entrevistas.
Limitaciones de la Inteligencia artificial
Un aspecto clave de las redes
neuronales es que no requieren que se especifiquen las reglas del dominio a
modelar; las reglas se aprenden a partir de los datos de entrenamiento (Abeliuk & Gutirrez, 2021). La falta de conocimiento o
experticia en el sistema por expertos humanos, como es el caso de la
inteligencia artificial, se contrarresta con la capacidad de inferir
estadsticamente un Modelo del dominio a partir de suficientes datos.
Sin embargo, una desventaja
significativa de las redes neuronales es que requieren grandes recursos
computacionales y cantidades enormes de datos (Abeliuk
& Gutirrez, 2021). Por ejemplo, se estima que replicar los experimentos
de AlphaGo costara alrededor de 35 millones de
dlares slo en inversin computacional. Los datos deben ser cuidadosamente
filtrados, para ser representativos y
poder manejarlos correctamente (sin resultados sesgados).
Por otro lado, los programas
de software basados en reglas explcitas son fciles de rastrear y comprender,
no se puede decir lo mismo de los algoritmos de aprendizaje profundo, gracias a
su complejidad son difciles de interpretar y comunicar por humanos. Estas
limitaciones son uno de los grandes desafos en la inteligencia artificial,
(requiere claridad en lo solicitado por parte del humano), hay mucha
investigacin activa en estas direcciones.
Conclusin
En la era de la digitalizacin
es comn pensar que la mayora de los procesos ejecutados por empresas sern
desarrollados de esa forma. Las tcnicas de seleccin y reclutamiento de
personal no escapan de la vanguardia. La inclusin de la inteligencia
artificial a esta rea busca hacer estos procesos ms expeditos y eficientes
para todos los involucrados. El uso de algoritmo y redes neuronales ha hecho
posible avanzar rpidamente en este campo.
Otro elemento importante a
considerar es el cambio en los conocimientos, aptitudes y habilidades con el
paso del tiempo, invitando a centrarse ms en la actitud del participante,
poder formar a un gran profesional porque centrarse en una fidelizacin que
puede hacer a las empresas contar solamente con eso, con un fiel a la empresa y
no tanto con un profesional, que es lo que verdaderamente garantiza el xito.
Las caractersticas de cualquier proceso de reclutamiento pasan por considerar
en sus propuestas flexibilidad, ocio, oportunidades de crecimiento a nivel
profesional, digitalizacin y responsabilidad social.
Las nuevas tcnicas tanto de
reclutamiento como de la seleccin de personal, otorgan unas ventajas
empresariales de mayor peso a las desventajas, es innecesario externalizar este
proceso con todo lo que ello conlleva, por tanto, emplear alguna de las
tcnicas que han sido estudiadas y solo recurrira a la tcnica del outsourcing
cuando las circunstancias lo impidieran hacerlo internamente. Los programas de
software basados en reglas explcitas son fciles de rastrear y comprender, no
se puede decir lo mismo de los algoritmos de aprendizaje profundo, gracias a su
complejidad son difciles de interpretar y comunicar por humanos. Estas
limitaciones son uno de los grandes desafos en la inteligencia artificial.
Las empresas han sido capaces,
en su mayora de asumir e integrar a sus procesos, los cambios provocados no
solo por la revolucin web 2.0, sino tambin a los derivados de la revolucin
3.0. An les queda mucho camino por recorrer, pocas son las empresas pequeas que
atienden a las ltimas tcnicas y las ponen en prctica, es el caso de la
inteligencia artificial y la robtica, corriendo el riesgo de quedar por fuera
de este cambio que no da marcha atrs.
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experiencia y poder aspirar al puesto de trabajo que desea.
2023 por los autores.
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