Qué ha aprendido Amazon al usar inteligencia artificial para contratar

El uso de robots y algoritmos en los procesos de selección es ya un hecho, pero las experiencias reales demuestran que no se trata de la panacea para captar al candidato ideal. Entre otros problemas, por los sesgos.

Jim Collins, autor del libro Empresas que sobresalen, escribió que las compañías que destacan comparten características básicas. Una es que al formar sus equipos primero preguntan "quién" y después "qué", y se aseguran de "subir a la gente adecuada al autobús". Este paso debería producirse antes incluso de decidir el destino: "Si subimos a las personas apropiadas en los asientos precisos y dejamos a los que no consideramos adecuados fuera, descifraremos la forma de guiar el bus hasta un destino sobresaliente".

Hay muchos obstáculos en el mundo real a la hora de subir a bordo a los pasajeros apropiados. No es tan fácil, como sugiere Collins, prescindir de "la gente no adecuada". Algunos insisten en aferrarse a una plaza que les asignó el anterior conductor. Otros tienen un criterio equivocado acerca del derecho que tienen a un asiento. Lo que es peor, unos pocos expertos autocríticos pueden optar por apearse, aunque se necesite desesperadamente su contribución. Además, los autobuses paran constantemente y dejan subir o bajar pasajeros. Y lo que es más importante, en una ruta, la gente cambia.

La mayoría de los problemas con la tecnología

 no son tecnológicos sino humanos

En los últimos años, la inteligencia artificial ha llevado a muchos a asumir la llegada de una era dorada de la contratación con la ayuda de ordenadores, en la que las máquinas resolverán la cuestión del "¿quién?".

Amazon, una de las compañías más innovadoras y con más abundancia de datos del mundo, intuyó esa posibilidad en 2014. Construyó una herramienta de contratación que analizaba las solicitudes de empleo presentadas al grupo en la última década e identificaba patrones. La idea era que seleccionaría a los aspirantes que mereciesen verdaderamente la pena.

Por desgracia, los datos estaban dominados por candidaturas formadas por varones, y la inteligencia artificial se autoprogramó para dar preferencia a los candidatos masculinos, discriminando los currículos de mujeres, y excluyendo a los graduados de determinadas universidades exclusivas para el sexo femenino.

La iniciativa fue descartada y se prescindió del equipo de investigación. Amazon ha asegurado que nunca utilizó el programa para evaluar a los aspirantes.

Las personas heredan sesgos culturales, y no se puede

construir una inteligencia artificial sin prejuicios

Para Vivienne Ming, una neurocientífica y emprendedora a quien Amazon trató de contratar en una ocasión como responsable científica, la búsqueda infructuosa de una fórmula mágica de reclutamiento ha de tener en cuenta una importante advertencia: las compañías deberían ser "increíblemente cuidadosas" a la hora de utilizar herramientas de inteligencia artificial en la contratación, porque es muy posible que nadie, ni siquiera los que la crearon, sepan realmente lo que ésta puede hacer. Y si muestra sesgos en su proceso de reclutamiento -y recordemos que una de las compañías más sofisticadas e innovadoras del mundo no fue capaz de solucionar este problema-, entonces es responsable de algo aunque no lo pretende.

Ming cree que la innovación falla a menudo porque gente como los investigadores de Amazon no entienden los problemas en los que trabajan.

La mayoría de los problemas con la tecnología no son tecnológicos, sino humanos. Dado que las personas heredan inevitablemente sesgos culturales, es imposible construir una "inteligencia artificial sin prejuicios" para seleccionar personal. "Hay que reconocer que los prejuicios existen y esforzarse por ir más allá de donde conducen esos sistemas por defecto",explica Ming.

La experiencia de Amazon sugiere que en lugar de enviar robots a que repten entre los historiales de los candidatos, las compañías deben explorar formas de que los ordenadores ayuden a evaluar y desarrollar el potencial a largo plazo de la gente a la que invitan a subirse al autobús. Los reclutadores deberían preguntar: "¿Quiénes serán estos candidatos dentro de tres años cuando alcancen su máximo nivel de productividad en la compañía? Esto podría deparar algo muy distinto de quien ofrezca la máxima productividad en el momento de su incorporación".

ANDREW HILL /FINANCIAL TIME

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Cómo ayuda el factor humano a la Customer Experience en la era de la Inteligencia Artificial

Aunque a un ritmo algo más lento del deseado, la Inteligencia Artificial poco a poco se va introduciendo en las empresas. Pese a generar dudas sobre su impacto en términos de empleo, la automatización ha llegado a las organizaciones con el objetivo de agilizar algunos de los procesos que desarrolla, como es el caso la selección de talento, mediante el uso de softwares avanzados capaces de entrevistar a los candidatos y de analizar un gran volumen de datos curriculares, o la resolución de dudas de clientes y empleados, a través de ‘chatbots’ o agentes conversacionales.  

Entre algunas de las ventajas que se asocian a la Inteligencia Artificial (IA), está su capacidad para gestionar grandes bloques de datos, permitiendo anticipar futuras tendencia, agilizar algunos procesos empresariales y liberar de una parte de la carga de trabajo que asumen los profesionales. Frente a ello, el único inconveniente que se le suele atribuir, se relaciona con una mala implementación de la misma por parte de las empresas, que son las que deben garantizar el mantenimiento de la empleabilidad de sus profesionales, aunque sus puestos de trabajo cambien e, incluso, desaparezcan fruto de este desarrollo tecnológico.

En este sentido, sus defensores suelen señalar que, de la misma forma que la implementación de dicha tecnología puede suponer la sustitución de personas por máquinas en determinadas posiciones, la IA va a contribuir a la aparición de otros muchos empleos que sí requerirán de la intervención humana. No obstante, para que esto sea posible el talento debe adquirir esos conocimientos técnicos claves que facilitarán su acceso a los empleos del futuro. Una tarea a la que las empresas también deben contribuir, a través de la puesta en marcha de cursos de formación.

Aunque se trata de una cuestión compleja, por lo incierta que también resulta, el siguiente reto a solucionar relacionado con la automatización, ha sido identificado por Gallup en un artículo en el que recoge un segundo inconveniente de la IA, algo menos popular que el anterior: los errores tecnológicos. “Cuando la tecnología se equivoca, por ejemplo, al malinterpretar la solicitud del cliente, su experiencia con la marca va muy mal”, destaca.

Este problema está vinculado a una de sus recientes aplicaciones: el uso de ‘chatbots’ en atención al cliente. Si bien es cierto que el uso de estos agentes conversacionales automáticos permiten dar respuestas sistemáticas a problemas comunes, agilizando así el proceso de resolución de dudas, cuando el problema que se busca resolver es más complejo, la falta de conexiones humanas positivas -que permitan aminorar los ánimos del cliente- puede hacer que la confianza se pierda y generar una mala experiencia que acabe haciendo que la empresa pierda clientes directos y potenciales.

“En la era de la IA, es más importante que nunca salvaguardar la experiencia de clientes y empleados, y fomentar la agilidad organizativa”,destaca Gallup. “Cada una de las interacciones entre humanos es una oportunidad para formar una conexión significativa que impulse la lealtad y la rentabilidad”, añade. Por ello, en el artículo se recomienda la puesta en marcha de tres estrategias:

• Contratar y desarrollar líderes excepcionales. Aunque es la interacción con los empleados de una empresa, la que puede definir la buena o mala relación de un cliente con una marca, son los líderes los que influyen en el desempeño de los trabajadores y, por extensión, cómo los empleados atienden a los clientes. De ahí la importancia de contar con líderes capaces de comunicarse, empatizar, ser cercano y de impulsar y desarrollar las fortalezas de la fuerza de trabajo. De hecho, los análisis de Gallup muestran que los gerentes impactan directamente en la capacidad de los empleados para trabajar en equipo, un 70% concretamente.
  
  
• Utilizar la analítica correcta para entender a los clientes. Con los datos correctos, los líderes pueden definir y brindar la mejor experiencia al cliente. Además, los análisis permiten monitorear continuamente las percepciones de los clientes y enfocarse en estrategias para optimizar sus experiencias. De hecho, según Gallup, “las compañías que utilizan el análisis de datos para implementar intervenciones dirigidas a clientes emocionalmente comprometidos, obtienen un 50% más de ingresos y un 34% más de rentabilidad”.
  
  
• Cultivar una cultura de trabajo centrada en el cliente. Una cultura orientada al cliente siempre pone a los clientes primero y equipa a los empleados para cumplir las promesas de la marca con cada interacción con el cliente. “Crear una cultura de este tipo requiere la implementación de procesos, sistemas y valores de servicio que respalden las mejores experiencias de los clientes”, destaca el artículo, que aconseja responder a preguntas como: ¿Se incentiva a los empleados para resolver las quejas de los clientes lo más rápido posible? o ¿se les anima a identificarse con los clientes y hacer un esfuerzo adicional para satisfacer sus necesidades?

Fuente: Equipos y  Talento

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