Automatización de procesos en HR Analytics

22/04/2020

Introducción a la automatización parcial de procesos en HR Analytics

El avance de la tecnología y la transformación digital de las industrias están obligando a un rediseño de algunos procesos operativos básicos que no habían cambiado (al menos no sustancialmente) en una década.

Entre los procesos que están sufriendo más cambios se encuentran los procesos de selección de talento y reclutamiento.

Tenemos como ejemplo a Unilever, que en 2019 presentó al mundo su nuevo proceso de selección automático, modificando por completo su Candidate Journey.

Hay que tener en cuenta que el rediseño de los procesos implica solventar problemas que antes no existían. En concreto, cuando se pasa de una parte automática a una parte supervisada por el ser humano.

A continuación, se explica un caso general de proceso de reclutamiento con automatización parcial y de los nuevos problemas que pueden surgir.

ATS (Application Tracking System)

Un ATS (Application Tracking System) es un software cuyo objetivo es gestionar el proceso de reclutamiento de los candidatos.

En este tipo de programa se permite incluir las condiciones necesarias de admisión de perfiles de candidato para el portfolio de puestos ofertados.

La finalidad de imponer estas condiciones es filtrar perfiles de candidatos que no sean adecuados para el puesto en cuestión, con el consiguiente ahorro de dinero y tiempo para la empresa.   

Entre las funcionalidades clave de los ATS, se encuentra la de generar una puntuación para los perfiles de los candidatos, basándose en una evaluación de la información que el departamento de recursos humanos tiene sobre ellos.

Fuentes de información de un ATS

Las fuentes de información pueden dividirse, según su origen, en:

1) Fuentes proporcionadas por el candidato: Son documentos que el candidato proporciona para esa oferta de trabajo en cuestión. Por ejemplo: su CV, sus títulos, respuesta a encuesta automática de la compañía en un portal de empleo, etc.

2) Fuentes no proporcionadas por el candidato. Son fuentes de información de las que, respetando el GDPR, se nutre el ATS para enriquecer el perfil. Por ejemplo: presencia del candidato en redes sociales, LinkedIn, Facebook, Instagram, Youtube, etc.

Funcionamiento de un ATS

Analizando automáticamente las fuentes de datos, se elabora un perfil para cada candidato. Después se filtran todos aquellos que no cumplen las condiciones del puesto o que tienen una baja puntuación en el ranking.

Los que sí cumplen las condiciones del puesto y pasan de un umbral de puntuación determinado, serán puestos en el pipeline para que los reclutadores los analicen y puedan, por ejemplo, llamarlos para una entrevista o, simplemente, para que pasen a la siguiente fase del proceso de selección, que podría ser un test de personalidad online.

Cómo cambia el escenario desde el punto de vista de un candidato frente a un proceso de selección con ATS

Por tanto, el objetivo de cualquier candidato sería proporcionar la información adaptada a la oferta de forma que su perfil puntúe los más alto posible.

La pregunta ahora, desde el punto de vista del candidato, es clara:

¿Cuál es el algoritmo que elabora ese ranking y qué factores influyen en él para que pueda aumentar mi puntuación?

Aunque el número, el peso y la diversidad de esos factores son distintos dependiendo de la sofisticación del ATS, uno de los más clásicos es el número de palabras clave (o frases) que tengan cercanía semántica con respecto a la información proporcionada en la oferta de trabajo.  

Es decir, cuántas más de esas palabras (o frases) haya en la documentación aportada por el candidato y sean similares a las características de ese puesto de trabajo, mayor será su posición en el ranking.

Pero hay que tener en cuenta que en los CV, al igual que en las cartas de motivación, suele ponerse como condición un número limitado de palabras o un número limitado de hojas.

Uno de los objetivos de esta limitación es homogeneizar lo más posible las fuentes de información para poder comparar candidatos y evitar largos CVs y cartas sin sustancia que hacen perder el tiempo a los reclutadores.

Cuestiones como quién expresa más información con la misma cantidad de palabras, o la evaluación del estilo de escritura de los diferentes candidatos, también son objeto de análisis en RRHH.

Por estas razones los candidatos están obligados a que la documentación que aportan a la oferta cumpla lo siguiente:

  1. Que genere la puntuación más alta posible cuando se le aplica automáticamente el algoritmo de ranking.
  2. Que contenga elementos estilísticos y formales necesarios para que sea atractiva al reclutador humano.

Estrategias de los candidatos frente a un proceso con ATS

Estas condiciones han provocado que los candidatos apliquen diversas “estrategias creativas” para pasar los controles automáticos, y que han sido detectados en numerosos casos reales.

En algunos casos se ha detectado que el CV de algunos de estos candidatos contenía palabras y frases con fuente de color blanco sobre fondo blanco.

Estas frases, invisibles al ojo humano, eran contabilizadas y tenidas en cuenta por el algoritmo automático.

En otros casos en que no existía un control en el número de palabras empleadas y tampoco una comparativa entre los tamaños de los ficheros de los CV de los candidatos, algunos de ellos habían inflado artificialmente su CV con frases no detectadas y que generaban alta puntuación.

La consecuencia es que pasaban los controles automáticos y se posicionaban como candidatos más relevantes para el reclutador.

Conclusión

Es una cuestión de tiempo que este mismo tipo de prácticas por parte de otros candidatos se extienda a la información no estructurada, obtenida, por ejemplo, de las entrevistas por video.

En un artículo posterior se tratará como la tecnología DeepFake puede dar lugar a falsos positivos (entendiendo como positivo un candidato relevante para el puesto ofertado) durante el análisis automático de la video entrevista.