Algoritmos y contratación... Sí, pero ¿hasta dónde?

El desarrollo de herramientas de inteligencia artificial (IA) se está extendiendo a diferentes campos cada día, y las profesiones de la contratación no ha sido una excepción. Con verdaderas perspectivas potenciales - en particular en términos de eficacia en la clasificación de numerosas solicitudes, por ejemplo - pero también verdaderos interrogantes sobre la objetividad del proceso, su ética y su eficacia real.

Stéphanie Lecerf, directora de RRHH en Francia del Grupo Page y presidenta de la asociación A Compétence Egale, y Dominique Duquesnoy, director general de PerformanSe - miembro de la asociación A compétence Egale - comparten sus puntos de vista, muy bien argumentados, sobre las cuestiones que plantea el uso de algoritmos en la contratación interna o externa.

¿Cómo explica el desarrollo de los algoritmos de contratación?

Stéphanie Lecerf (SL): Hoy tenemos potencialmente mucha información sobre muchos candidatos... y muy poco tiempo para procesarla. Por lo tanto, las herramientas que nos permiten identificar y procesar estos datos rápidamente son muy atractivas. Sobre todo, porque todos los reclutadores quieren ir más allá de los CV, probar nuevos enfoques, reclutar sobre la base de información diferente. Y toda contratación es una apuesta, arriesgada por naturaleza. Por lo tanto, cualquier cosa que haga que el proceso sea más seguro -o que permita imaginar que podría serlo- es lógicamente bienvenida...

Dominique Duquesnoy (DD): En entornos cambiantes e inestables, los procesos de toma de decisiones son cada vez más complejos. Por lo tanto, es natural el deseo de involucrar a otros factores, de utilizar otras fuentes de información, de probar otros enfoques. El futuro es siempre difícil de predecir, ¡y el hombre siempre ha intentado predecirlo de todas formas! A veces con métodos originales, o analizando variables complejas...

¿Le parece hoy en día útil, deseable, indispensable o cuestionable el uso de algoritmos en la contratación?

SL: Todo depende de lo fiables que sean y de cómo se utilicen. Para mí, el uso de las llamadas herramientas de contratación "predictivas", por ejemplo, plantea verdaderos interrogantes. Porque los sesgos discriminatorios pueden aparecer a varios niveles, dependiendo de la forma en que se hayan escrito y configurado los algoritmos, de la calidad e integridad de los datos o del funcionamiento de los propios algoritmos. Porque los algoritmos funcionan con los datos disponibles y, por tanto, por su propia naturaleza, con datos pasados, basados en los indicadores de rendimiento de las personas que ya están en el puesto. Son ante todo máquinas de "reproducción". Sin embargo, hoy necesitamos la diversidad -más que nunca-, necesitamos innovar, necesitamos imaginar nuevas habilidades para trabajos conocidos y proyectar las habilidades conocidas en nuevos trabajos, precisamente donde no hay historia. Pero también porque los tratamientos son siempre relativos, y su aparente objetividad es sólo una fachada en verdad...

DD: Un algoritmo sin una mente informada que lo guíe es, en efecto, ciego, pero un individuo sin una herramienta que le ayude también suele ser menos eficaz. La extracción de conocimientos ayuda a fundamentar la toma de decisiones, siempre que, por supuesto, se base en un análisis crítico de su utilidad en el proceso de toma de decisiones. Porque es cierto que los conocimientos extraídos del "espejo retrovisor" no siempre son relevantes para la decisión y que todos los datos recogidos no suelen explicar el rendimiento futuro. Me parece que se necesita una mayor precisión sobre las diferentes formas de rendimiento (en la tarea, contextual, adaptativo) para investigar los factores que contribuyen.

¿Cuáles serían los principales errores que no cometería?

SL: Creo que el principal error sería creer que el procesamiento informático es objetivo y fiable por naturaleza. Porque no habría ningún "sesgo" humano de por medio, al contrario de lo que ocurre en la contratación tradicional. Esto no es cierto por las razones que he mencionado anteriormente. El tratamiento real de los datos es ciertamente idéntico, en el sentido de que todos los datos en cuestión serán tratados por igual, pero la elección de los datos, la parametrización del algoritmo y las instrucciones de tratamiento pueden presentar numerosos sesgos. El otro escollo sería pensar que, como reclutador, no somos capaces de entender cómo funcionan estas herramientas. Por el contrario, es necesario que nos las expliquen y que nos hagamos las preguntas adecuadas antes de utilizarlas.

DD: Para mí, es obvio pensar que si hay herramientas de evaluación... Se han construido según las reglas del arte, de acuerdo con los principios científicos probados, para limitar la intrusión del sesgo cognitivo en los resultados. El error sería, pues, pensar que el algoritmo puede o debe sustituir al ser humano. No sustituye al ser humano, sino que se hace cargo de ciertas tareas sencillas -en este caso la búsqueda y el tratamiento de la información- para ayudarle a volver a centrarse en actividades más esenciales como el análisis, la puesta en común, el intercambio... ¡y la toma de decisiones!