
Donde las entrevistas laborales automatizadas se quedan cortas
Por: Zahira Jaser, Dimitra Petrakaki, Rachel Starr y Ernesto Oyarbide-Magaña
El uso de inteligencia artificial en procesos de recursos humanos es una tendencia nueva y probable imparable. A la hora de contratar, hasta el 86% de los empleadores usan entrevistas de trabajo mediadas por la tecnología, una creciente proporción de las cuales son entrevistas de video automatizadas (AVI, por sus siglas en inglés).
Las AVI implican que los candidatos a un puesto de trabajo sean entrevistados por una inteligencia artificial, que les pide grabarse en una plataforma de entrevistas, respondiendo preguntas bajo presión de tiempo. Más adelante, el vídeo se envía a la plataforma de desarrolladores de IA, que procesa los datos del candidato.
Nuestra investigación en curso, aunque en su etapa inicial, descubrió cuatro aspectos clave que los jóvenes candidatos han experimentado con AVI.
- LAS AVI SON DIFÍCILES DE ENTENDER
En primer lugar, encontramos que los candidatos a puestos de trabajo estaban confundidos sobre el tipo de entrevista que se les pide que realicen, y más específicamente, el tipo de AVI involucrado. Además, a menudo no sabían cómo iban a ser evaluados por la AVI (algunos pensaban que había reconocimiento facial, cuando no había ninguno en ese caso en particular, por ejemplo). Esta falta de comprensión refleja la preocupación generalizada respecto a que los solicitantes de empleo están mal informados, tanto que algunos gobiernos están empezando a dar consejos legales a los empleadores.
- LOS SENTIMIENTOS DE HUMANIDAD SE VEN DISMINUIDOS
Como muchos solicitantes de empleo no entendían la tecnología que se estaba usando, su recurso era desempeñarse de forma rígida, sosteniendo una mirada fija, una sonrisa falsa o una postura antinatural; hablando con voz monótona; y con las manos quietas. Sentían que tenían que comportarse como robots. También notamos que, cuanto más fuerte era el papel que desempeñaba la IA en la entrevista, más candidatos se sentían despersonalizados y hablaban de sus propios comportamientos fijos, rígidos o robóticos. Como resultado, y a menudo por falta de comprensión de lo que se les exigía para pasar la entrevista, los candidatos sentían que su humanidad quedaba disminuida.
- LA TECNOLOGÍA DE IA ESTÁ GLORIFICADA
Uno de los factores clave detrás de esta glorificación (los candidatos estaban conformes con comportarse rígidamente y querían “complacer” a la tecnología) eran los mensajes que recibían de las plataformas de contratación que mediaban la relación entre el empleador y los candidatos. De manera consistente, las tres plataformas de contratación que analizamos alabaron el poder selectivo e imparcial de su tecnología y exageraron la validez y confiabilidad de los resultados. Como resultado, los candidatos creían que, si no fueron seleccionados, realmente “era “ debido a sus propias características personales — y no porque la tecnología pudiera estar subdesarrollada, sesgada o captando datos en forma inexacta.
- LAS AVIS SON AGOTADORAS EMOCIONAL Y COGNITIVAMENTE
Al final, las emociones que resultaron de que los candidatos se comportaran de la manera que creían necesaria para la IA (a pesar del hecho de que ello les resultara altamente antinatural) agotaron su energía tanto emocional como cognitivamente. Esto dio lugar a que algunos candidatos renunciaran a postularse a trabajos que les exigían pasar una entrevista de trabajo automatizada.
En términos generales, nuestra investigación temprana sugiere que la experiencia de los jóvenes que buscan empleo en entrevistas de trabajo basadas en IA es mala. Todos los candidatos experimentaron algún nivel de confusión.
Sugerimos que los administradores de recursos humanos y las plataformas adopten normas rigurosas para explicar la tecnología. Lo que sucede “antes, durante y después” de las entrevistas debe ser comprensible, interpretable y transparente. Es necesario especificar el papel de la IA en la AVI, ya sea que en la entrevista la IA sea pasiva, actúe como apoyo o dirija la entrevista. Un candidato también debe saber si la IA está tomando la decisión final o si un humano va a trabajar con los datos.
Zahira Jaser, Dimitra Petrakaki, Rachel Starr y Ernesto Oyarbide-Magaña
Zahira Jaser es profesora asistente en la University of Sussex. Dimitra Petrakaki es profesora en la University of Sussex. Rachel Starr es investigadora en la Birkbeck University of London. Ernesto Oyarbide-Magaña es asociado postdoctoral en la University of Oxford.
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