Cómo prepararte cuando tu entrevista de trabajo te la hace una máquina

“El mundo se enfrenta a una catástrofe sin precedentes… ¿Estás listo para convertirte en un héroe?”. Bajo esta premisa comienza Nawaiam. Un videojuego a medio camino entre la aventura conversacional y compendio de minijuegos (tipo Space Invaders), cuyo objetivo es salvar a la población mundial de las consecuencias del calentamiento global. Y conseguir trabajo. “Partimos de la base de que cada persona es única y diferente y que toda persona es buena para un puesto”, explica Javier Krawicki. Mientras salvas gente en Buenos Aires, la Antártida y Valencia, la aplicación (que se integra en android e IOS) decide qué tipo de persona eres, cómo llevas la presión, qué tal trabajas en equipo, hasta qué punto te adaptas a los procedimientos establecidos... “Bajo este concepto, no hay respuestas correctas o incorrectas. Lo que se obtiene es un perfil de la persona”.

Nawaiam es un pequeño ejemplo de los grandes cambios que está viviendo la toma de decisiones en procesos de selección. Krawicki insiste en que su herramienta de gamificación no pretende eliminar la imprescindible entrevista personal con los candidatos más apropiados al final del proceso, sino ayudar a conocerles mejor. Sin embargo, está convencido de que la tecnología aún tiene mucho que aportar a la búsqueda del empleado idóneo.

En Corea del Sur hay escuelas para entrenar a los jóvenes a aguantar el tipo ante el reconocimiento facial

El reconocimiento facial ya es un habitual en las entrevistas para las principales empresas de Corea del Sur. Estas herramientas, explica Reuters, se emplean para analizar la expresión de emociones en el rostro de los candidatos en tiempo real o durante vídeos de presentación. En uno de los ejemplos citados por la agencia, el sistema de inteligencia artificial solicita a los candidatos que se presenten a sí mismos y, mientras lo hacen, busca manifestaciones de temor o alegría en sus rostros. Por si fuera poco tenso el intercambio, la cámara continúa escrutando las reacciones de su interlocutor ante preguntas como: “Estás en un viaje de trabajo con tu jefe y le ves usando la tarjeta de la empresa para comprarse un regalo. ¿Qué dices?”.

Al calor de la penetrante mirada de las cámaras y las inescrutables conjeturas de la inteligencia artificial han surgido escuelas dedicadas a entrenar a los jóvenes coreanos para aguantar el tipo. Entre las enseñanzas impartidas en estas sesiones figuran consejos como no forzar la sonrisa con la boca: “Sonríe con tus ojos”.

Mientras llegan las cámaras

En el mercado hispanohablante, Nawaiam comparte ecosistema con otras startups que diseñan soluciones tecnológicas para aligerar la tarea de analizar ejércitos de candidatos desconocidos con la máxima profundidad y en el mínimo de tiempo. Es el caso de BeWanted, que tiende puentes entre las empresas y los jóvenes que buscan su primer empleo. El millón de candidatos que tienen una cuenta en esta plataforma no está cazando ofertas: está literalmente viéndolas venir. “Hemos desarrollado un ránking de empleabilidad. En función de qué información nos das y respondiendo a las demandas que tiene el mercado, te damos una puntuación”, explica Julio Waiss, responsable de comunicación. El empleador, por su parte, establece sus preferencias y obtiene el listado de los candidatos que mejor se ajustan a estas, como quien busca en Google. Por último, le corresponde a la empresa ponerse en contacto con el candidato y es él el que decide si está interesado en saber más, como quien busca en Tinder. ¿Magia? No. ¿Inteligencia artificial? Tampoco. “No es un concepto que usemos mucho”, descarta Waiss, que describe BeWanted como un Excel muy grande con filtros muy avanzados.

Alejandro González, director ejecutivo de Taalentfy sí se precia de incorporar estas tecnologías a sus herramientas de evaluación e identificación, que incorporan algoritmos desarrollados para construir lo que describe un “perfil enriquecido del talento” de los candidatos registrados en la plataforma. Inteligencia artificial y aprendizaje automático permiten al sistema “aprender del comportamiento del usuario y tenerlo en cuenta a la hora de la recomendación de puestos de trabajo o para el cálculo de la afinidad y la propia recomendacion entre usuarios y ofertas”.

Cualquier sistema de análisis y evaluación realizado por una máquina tiene alguna forma de convencer o engañar

Alejandro González, Taalentfy

¿Veremos en España escuelas como las coreanas para sacar el máximo partido al cara a cara con las máquinas? González no lo descarta: “Cualquier sistema de análisis y evaluación realizado por una máquina tiene alguna forma de convencer o engañar. Por eso creo en sistemas complejos formados por varias herramientas de detección, evaluación, análisis, que permitan arrojar resultados completos y cada vez más fiables”. Sin embargo, no está convencido de que aprender a encandilar a la inteligencia artificial sea la mejor estrategia. “No creo que sea lo más acertado que los candidatos estén preocupados en ver cómo convencer a una máquina, sino más bien en identificar y mejorar sus capacidades y conocimientos, y ponerlos en valor a través de todas las herramientas que ofrece la tecnología”.

Humanos transparentes, ¿máquinas opacas?

Krawicki, Waiss y González, coinciden en que la mejor forma de ‘engañar’ a la máquina es decirle toda la verdad. En Nawaiam, de hecho, prescriben espontaneidad: “Que el jugador actúe de forma tranquila, genuina y natural”, precisa su cofundador. El truco en BeWanted es dar el máximo de detalles: “Muchísima información”, sentencia Waiss. “Si pones un idioma, es una puerta que abres. Si pones que has hecho voluntariado, es una puerta que abres. Si pones que has hecho un intercambio, es una puerta que abres”. Curiosamente, las notas no son un dato tan relevante: solo un 11% de las empresas que utilizan esta plataforma las toman en consideración. ¿Lo más demandado? Disponibilidad inmediata y localización favorable. Para el CEO de Taalentfy es clave olvidar los criterios de la máquina, aportar toda la información verídica que sea posible y aprovechar el veredicto para lo bueno y para lo malo. “Potenciar esas fortalezas y trabajar en las debilidades”, resume.

En contraste con este esfuerzo de sinceridad, a principios de mes el centro de información de privacidad electrónica (EPIC) denunció en Estados Unidos que la incorporación de la inteligencia artificial a estos procesos hace que las decisiones se vuelvan opacas y solicitó a la Comisión Federal de Comercio que regulase el uso de estos sistemas en las tareas de cribado de posibles candidatos a un puesto de trabajo. En esta reclamación el grupo señala proyectos como HireVue, una empresa de inteligencia artificial aplicada a las tareas de contratación que afirma tener clientes en un tercio de las compañías del Fortune 100 y se niega a revelar los criterios de su algoritmo de selección o explicar a los candidatos no seleccionados los motivos por los que son rechazados. Esto, según EPIC va en contra de la transparencia que exigen los principios establecidos por la OCDE para el uso de la inteligencia artificial, que suscriben 42 países entre los que figuran Estados Unidos y España.

González defiende que estos sistemas, bien usados, ayudan más de lo que estorban. “Por un lado, para eso están los desarrolladores, gestores y supervisores de este tipo de sistemas, para trabajar en la eliminación de los sesgos y que los resultados sean los más precisos; por otro, por eso tiene sentido no dejar la decisión en manos de un solo sistema de análisis o evaluación, sino utilizar la combinación de varios de ellos”, explica. Para él, el proceso de decisión que incluye máquinas es preferible al que solo incorpora humanos. “Al fin y al cabo, un proceso de selección manual formado solo por personas sin intervención de la tecnología está lleno de sesgos y decisiones subjetivas”.

Asegurar que las máquinas no acaban perjudicando a aquellos que evalúan parece, no obstante, fundamental para Nawaiam, BeWanted y Taalentfy. “Hay que tener cuidado y entender siempre a la tecnología como una aliada, pero también tener ojo con cómo se administra”, advierte Krawicki. En BeWanted, por ejemplo, evitan que entren en juego valores subjetivos en la autoevaluación del candidato, puesto que esto crearía diferencias irreales entre perfiles igual de válidos: “Un hombre te dice: ‘Oye, yo esto no, pero lo aprendo en un par de semanas’. La mujer es al revés, aplica a posiciones para las que está sobrecualificada”. Taalentfy, por su parte apuesta por la claridad en todo el proceso: “Los sistemas son totalmente transparentes y no descartan o eliminan candidatos sin que sepamos por qué”, asegura González.