Es sabido que la inteligencia artificial es ya parte importante de nuestras vidas, en algunos procesos que hacemos en páginas de internet, como por ejemplo, traducciones, compra de pasajes en sitios específicos y en nuestra interacción con los teléfonos y con otros elementos que nos rodean. La utilización de la IA se hará mucho más común con el paso del tiempo, y en muchos de los casos no nos damos cuenta… pero ¿si supieras que vas a pasar una entrevista de trabajo y que todo lo que estás diciendo está siendo registrado por un algoritmo de IA, cómo reaccionaría?
Ese es el lo que algunas empresas están pensando para agilizar el proceso de contratación pero parece ser que no todo el mundo está de acuerdo con esta tendencia. Lo cierto es que probablemente una entrevista de estas características sería lo más parecido a un casting para un programa de televisión, pero realizado por máquinas. Todo lo que el entrevistado dice, cómo lo dice, el movimiento de los ojos, el sudor, la postura, todo estará siendo analizado en tiempo real y no por un humano sino por un algoritmo. Obviamente, las habilidades necesarias para un puesto en particular y la idoneidad para el trabajo serán los elementos principales con los que el algoritmo comenzará el análisis.
Algunos analistas aseguran que este proceso parece frío y calculado, pero es según ellos, es potencialmente más justo.
Jahanzaib Ansari, director general de Knockri, empresa de Toronto . (CBC)
Jahanzaib Ansari, director ejecutivo de Knockri, una startup en Toronto que utiliza inteligencia artificial para ayudar a grandes empresas como IBM a preseleccionar nuevos talentos asegura que que la historia es que hoy por hoy, dichas compañías tienen miles de solicitantes llamando a sus puestas. Según Ansari, es sumamente complejo y no es humanamente posible para la gente de recursos humanos hacer una entrevista a cada uno de los postulantes por lo que hoy en día muchas empresas eligen pasar por un proceso de lotería, un proceso que en realidad puede perder grandes talentos. Para Ansari, gracias a los algoritmos de IA, Knockri afirma poder encontrar la persona adecuada para un puesto específico más rápido, más eficientemente y con menor riesgo inconsciente.
Lo que puede decir tu nombre es muy importante y es objeto de estudio en suelo canadiense. Se han reconocido numerosos casos en los que gente con nombres de procedencia extranjera, como el mismísimo Ansari, que no conseguían trabajo. En la desesperación de no conseguir empleo, durante un tiempo su trabajo fue justamente enviar la mayor cantidad de aplicaciones posibles. Sin embargo, no consiguió nada. Y fue en ese momento que recibió un consejo contundente: prueba con otro nombre. Cuenta Ansari que eso hizo; llenó las aplicaciones con el nombre “Jason” y en cuatro semanas, como por arte de magia, consiguió un puesto.
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Ansari se sorprendió y se decepcionó al mismo tiempo al ver que esta táctica funcionó. Pero según datos de investigación canadiense, la discriminación por nombre es muy real tanto en empresas grandes como pequeñas.
Ansari, junto con otros dos profesionales, a saber, Maaz Rana y Faisal Ahmed fundaron Knockri para intentar cambiar esta historia.
¿Y cómo funciona la IA en la búsqueda de candidatos? La historia es simple. La empresa crea listas cortas para los empleadores que buscan ocupar puestos como consultores y personas que tratan con clientes. El algoritmo de IA analiza las respuestas en vidéo utilizando análisis facial y de habla (contenido y tonalidades utilizadas). Los candidatos son evaluados en función de si las respuestas se ajustaban a los atributos del trabajo como la confianza o la colaboración. Este proceso genera una lista corta que le será entregada a la empresa, sin nombres ni rostros, solo con puntuaciones. Knockri asegura que sus listas son consistentemente más diversas, con un 17% más de personas de color y n 6% más de mujeres, en comparación con las prácticas tradicionales de contratación.
Los cofundadores de Knockri, Maaz Rana y Jahanzaib Ansari – CBC
Pero la historia de la posibilidad de realizar este tipo de entrevistas y preselección, utilizando la IA no es una exclusividad de Knockri pues en Estados Unidos, Pymetrics y Hirevue han ganado terreno con clientes de envergadura internacional como Uniliver y Hilton, entre otros.
Parece que la idea que un algoritmo realice las entrevistas y haga todo el trabajo del análisis de los posibles candidatos no es una idea que sea bien recibida por la industria en general. Solón Barocas, profesor asistente del departamento de ciencias de la información de la Universidad de Cornell dijo que el proceso “parece muy pernicioso”. Según Barocas, no se puede esperar que el tipo de señales que comunicamos con nuestro cuerpo sean un indicador confiable de alguna verdad humana fundamental sobre nuestras competencias y capacidades. El profesor asegura que más allá de las dudas sobre las expresiones faciales, hay un riesgo en la forma en que enseñamos a una máquina lo que es “deseable”.
El catedrático explica que el proceso normal es que se le enseña a la IA basado en patrones de ejemplos históricos y efectivamente, estos datos provienen de algún proceso previo que involucra algún tipo de discreción y opciones tomadas por humanos. De esta manera, se va a “educar” y alimentar la base de datos del algoritmo muy probablemente con prejuicios que se supone el sistema debe eliminar. Por ejemplo, se le puede “enseñar” al algoritmo que preste atención a los que han tenido mejores resultados en el pasado para definir a un “buen” empleado. Pero si este grupo no contenía mujeres o gente perteneciente a minorías, el programa solo identificará a hombres blancos.
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A pesar que con este algoritmo se busca un equilibrio y una subjetividad muy particular, finalmente no es la IA quién determina cuál postulante va a tener la posibilidad de una entrevista cara a cara con los responsables de la empresa que contrata. Es efectivamente la empresa quien decide qué candidatos pasarán a la fase final. Los creadores de Knockri asegura que incluso una IA equilibrada, bien enseñada y bien aprendida, sigue estando sujeta a las necesidades del mundo de los negocios donde la eficiencia y la identidad corporativa a menudo pueden superar las prioridades más responsables.
Fuentes: de un artículo aparecido en CBC.ca, realizado por Anand Ram y Matthew Braga.
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