¿Quieres un trabajo con una multinacional exitosa? Te enfrentarás a mucha competencia. Hace dos años, Goldman Sachs recibió un cuarto de millón de solicitudes de estudiantes y graduados. Esas no son solo probabilidades desalentadoras para Jobhunters; Son un problema práctico para las empresas. Si un equipo de cinco empleados de recursos humanos de Goldman, que trabaja 12 horas todos los días, incluidos los fines de semana, pasaba cinco minutos en cada solicitud, tomaría casi un año para completar la tarea de examinar la pila.
No es de extrañar que la mayoría de las empresas grandes usen un programa de computadora, o algoritmo, cuando se trata de evaluar a los candidatos que buscan trabajos junior. Y eso significa que los solicitantes se beneficiarían de saber exactamente qué están buscando los algoritmos.
Victoria McLean es una ex cazatalentos bancario y gerente de reclutamiento que estableció un negocio llamado City CV, que ayuda a los candidatos de trabajo con las solicitudes. Ella dice que los sistemas de seguimiento del solicitante (ATS) rechazan hasta el 75% de los CV o currículums, antes de que un humano los vea. Dichos sistemas buscan palabras clave que cumplan con los criterios del empleador. Un consejo es estudiar el lenguaje utilizado en el anuncio de trabajo; Si las iniciales PM se utilizan para la gestión de proyectos, asegúrese de que PM aparezca en su CV.
Esto significa que un CV genérico puede caer en el primer obstáculo. La Sra. McLean tenía un cliente que había sido miembro principal de las Fuerzas Armadas. Su experiencia apuntó a posibles trabajos en capacitación y educación, adquisición o ventas de defensa. La mejor estrategia era crear tres CV diferentes utilizando diferentes conjuntos de palabras clave. Y los jobshunters también deben asegurarse de que su perfil de LinkedIn y su CV se refuerzan mutuamente; La gran mayoría de los reclutadores utilizarán el sitio web para verificar las calificaciones de los candidatos, dice ella.
Pasar la etapa ATS puede no ser la única barrera tecnológica de Jobhunter. Muchas compañías, incluidas Vodafone e Intel, usan un servicio de entrada de video llamado Hirevue. Los candidatos son interrogados mientras que un programa de inteligencia artificial (IA) analiza sus expresiones faciales (es aconsejable mantener el contacto visual con la cámara) y los patrones de lenguaje (sonar con confianza es el truco). Es probable que las personas que agitan los brazos o se encorvan en su asiento fallan. Solo si pasan esa prueba, los solicitantes cumplirán con algunos humanos.
Es posible que los programas de IA puedan evitar algunos de los sesgos de los métodos de reclutamiento convencionales, particularmente la tendencia de los entrevistadores a favorecer a los candidatos que se parecen al entrevistador. Sin embargo, la discriminación puede aparecer de maneras inesperadas. Anja Lambrecht y Catherine Tucker, dos economistas, colocaron anuncios que promueven empleos en ciencias, tecnología, ingeniería y matemáticas en Facebook. Descubrieron que los anuncios tenían menos probabilidades de mostrarse a las mujeres que a los hombres.
Esto no se debió a un sesgo consciente por parte del algoritmo de Facebook. Más bien, las mujeres jóvenes son un grupo demográfico más valioso en Facebook (porque controlan una gran parte del gasto en el hogar) y, por lo tanto, los anuncios dirigidos son más caros. Los algoritmos se dirigieron naturalmente a las páginas donde el retorno de la inversión es más alto: para hombres, no para mujeres.
En su libro* sobre inteligencia artificial, Ajay Agrawal, Joshua Gans y Avi Goldfarb de la Escuela de Gestión Rotman Descubra que la salida de un sistema de IA es discriminatoria, deben resolver por qué y luego ajustar el algoritmo hasta que el efecto desaparezca.
Las preocupaciones sobre el posible sesgo en los sistemas de IA han surgido en una amplia gama de áreas, desde la justicia penal hasta el seguro. En el reclutamiento, también, las empresas enfrentarán un riesgo legal y reputacional si sus métodos de contratación resultan injustos. Pero también deben considerar si los programas hacen más que simplificar el proceso. Por ejemplo, ¿los candidatos exitosos tienen carreras largas y productivas? El personal, después de todo, es uno de los mayores costos de reclutamiento que enfrentan las empresas.
También puede haber una carrera armamentista ya que los candidatos aprenden cómo ajustar sus CV para pasar la prueba de IA inicial, y los algoritmos se adaptan para emitir más candidatos. Esto crea un margen para otro sesgo potencial: los candidatos de hogares mejor (y de grupos particulares) pueden ser más rápidos para actualizar sus CV. A su vez, esto puede requerir que las empresas ajusten sus algoritmos nuevamente para evitar la discriminación. Es probable que el precio de la inteligencia artificial sea una vigilancia eterna.
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2018.09.27
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