Foto: Pedro Basilio (NotiPress)
Frida Polli, fundadora y directora ejecutiva de Pymetrics, lo tenía muy claro cuando se decidió a emprender: deseaba llevar la magia de las recomendaciones automáticas a la medida al mundo de la búsqueda de trabajos y perfiles laborales. ¿Por qué nadie había creado el equivalente a las recomendaciones personales de Netflix, Spotify y Amazon a la esfera de la búsqueda de talentos y oportunidades de empleo? La investigadora y administradora de empresas conjugó dos de sus áreas de conocimiento para lograr dicha innovación en contrataciones: neurociencia y ciencia de datos.
Los pasos seguidos por Pymetrics para hacer recomendaciones automáticas a la medida de las necesidades de candidatos y empleadores son básicamente cuatro: 1) empleados existentes practican juegos de neurociencia especialmente diseñados por Pymetrics; 2) se identifican datos y tendencias (cognitivas y emocionales) a partir de los análisis; 3) se crean algoritmos personalizados que representan el éxito, aprueban auditorías de sesgo; 4) los candidatos practican juegos y se relacionan con oportunidades de trabajo ideales dentro de empresas determinadas.
¿Contrataciones basadas en neurociencia y ciencia de datos? Sí, porque confiárselo ciegamente todo a currículums u ofertas de trabajo no siempre da los mejores resultados, ni para quienes buscan ni para quienes ofrecen un puesto laboral. A veces los candidatos terminan aceptando trabajos que no son lo que buscaban, en ocasiones las empresas contratan a perfiles erróneos los cuales no cubren sus necesidades. La innovación desarrollada por el equipo de Pymetrics se basa en tres ejes:
- Neurociencia. Medición objetiva de rasgos emocionales y cognitivos de los candidatos.
- Aprendizaje automático e Inteligencia Artificial. Creación de perfiles personalizados y con validación cruzada para cada función y empresa.
- Algoritmos sin sesgos. Con base en un conjunto de referencia de decenas de miles de personas, se verifican posibles sesgos; se reduce el peso de las entradas en el modelo hasta crear un algoritmo sin sesgos que cumpla con la regla de 4/5.
Según datos de la compañía de Polli cada puesto de trabajo recibe en promedio 250 solicitudes, pero el candidato elegido por la compañía falla 30-50% de las veces; la revisión de los currículums pone en una desventaja de 50-67% a mujeres y minorías; 83% de los candidatos califica su experiencia como pobre y 45% de los solicitantes ni siquiera tienen noticias de la compañía una vez terminado el proceso de selección laboral. Unilever, Accenture, LinkedIn, DBS, Mercer, Coty, Randstad, Río Tinto, TIAA, AEF, Sutherland, Arla, Windsor y PVH son algunas de las firmas que usan Pymetrics.
Innovaciones como la de Pymetrics poco a poco comienzan a desplazar el uso de currículums, ahora las contrataciones pueden ser basadas en neurociencia y ciencia de datos, para beneficio de candidatos y empresas. En un mundo donde 90% de las personas no terminan en el puesto laboral que solicitaron, Pymetrics convierte un correo electrónico de rechazo en una oportunidad para encontrar la mejor trayectoria profesional y el trabajo perfecto.
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