Reclutamiento de próxima generación en la era exponencial: ¿Cómo evolucionará la medición del talento?

Hoy, la Cuarta Revolución Industrial , o lo que algunos llaman la era exponencial , significa que la sociedad enfrenta tasas de avance tecnológico sin precedentes. El mercado laboral ya está experimentando cambios monumentales, lo que brinda una gran cantidad de oportunidades tanto para las empresas como para los candidatos. Pero las empresas aún luchan por encontrar el talento adecuado con los métodos de contratación tradicionales.

Tradicionalmente, un trabajo no era solo una fuente de ingresos, sino de dónde muchos derivaban su sentido de comunidad y propósito. Estos contratos sociales fueron cruciales en la relación empleador-empleado. Sin embargo, tanto el trabajo completamente remoto como el hí­brido se han vuelto más populares en los últimos dos años, y Statista estima que, para 2027, aproximadamente la mitad de la población de EE. UU. se habrá involucrado en la economí­a de trabajos temporales, lo que conducirá a la desagregación del trabajo. Esencialmente, las personas están comenzando a buscar otras comunidades no relacionadas con el trabajo, tanto en lí­nea como fuera de lí­nea, para compartir con personas que tienen intereses comunes.

En esta nueva normalidad, las empresas deberán cambiar la forma en que emplean a las personas y asignan el trabajo. Dado que el 57 % de las empresas actualmente carecen de los datos que necesitan para tomar decisiones sobre el talento, estas son tres tendencias que deben tener en cuenta en el mundo de la contratación de próxima generación y la medición del talento.

Todo está a punto de volverse más rápido:

En 2022, cambiar de trabajo no solo será una tendencia; se está fomentando en medio de la Gran Resignación. Eso significa que la permanencia en el empleo comenzará a ser cada vez más corta. Como todo, desde el abastecimiento hasta la medición del desempeño, está más digitalizado, los empleadores también podrán incorporar y desvincular talento de manera más eficiente.

Sin embargo, todos estos tiempos de respuesta rápidos también ejercerán presión sobre los gerentes de contratación y los reclutadores, quienes tendrán que seleccionar personas de manera regular y virtual, especialmente a medida que más y más candidatos se encuentran en diferentes ubicaciones fí­sicas o zonas horarias.

Si observa los sistemas de gestión de reclutamiento tradicionales, a menudo se basan en el seguimiento y la generación de informes de los procesos de contratación; crean el puesto de trabajo, buscan candidatos a través de contrataciones internas, referencias y boca a boca, y ocupan un puesto durante un perí­odo de tres semanas a tres meses. Pero debido a los perí­odos más cortos, no hay tiempo para procesos de contratación prolongados. El seguimiento y la generación de informes durante largos perí­odos ahora son menos crí­ticos porque las empresas necesitan talento experto de inmediato.

La búsqueda de talento y la toma de decisiones de contratación en este entorno acelerado solo se facilitarán mediante el acceso a muchos puntos de datos e inteligencia artificial (IA). La incorporación, especialmente para los trabajadores temporales, también debe realizarse sin problemas. Ya existen plataformas, como Turing, que utilizan una nube de talento inteligente respaldada por IA para obtener, examinar, emparejar, incorporar y administrar desarrolladores de software de forma remota.

Desde el abastecimiento hasta las entrevistas y la incorporación, aquí­ es donde se dirige el mundo del reclutamiento, y evolucionará más rápido de lo que se puede decir que son los recursos humanos.

Un enfoque en las conversaciones mejoradas entre el candidato y el empleador:

La mayorí­a de los sistemas de gestión de contratación tradicionales se centran en el seguimiento y la generación de informes en lugar de facilitar las conversaciones entre el empleador y el candidato, especialmente porque todas estas interacciones solí­an ocurrir en persona.

Ahora, con todo digitalizado, la necesidad es principalmente orquestar la comunicación a través de mensajeros, chatbots, audio y videos, todo fundamental para recopilar datos para campañas de reclutamiento y evaluar el talento con precisión. La conversación eficiente entre el candidato y el empleador en un entorno digital se convertirá en uno de los principales objetivos de las plataformas de gestión de reclutamiento en los próximos años.

Hay paralelos a esta tendencia en muchos otros dominios. Por ejemplo, también se están produciendo cambios dentro de las ventas, que siempre ha compartido similitudes con el espacio de contratación. Las ventas solí­an ser sobre el seguimiento y la gestión del embudo de ventas, pero ahora hay un enfoque real en el manejo de las interacciones con los clientes. Por ejemplo, gong.io , que analiza las interacciones con los clientes a través del teléfono, el correo electrónico y las conferencias web para brindar información que cualquier equipo de ventas necesita para cerrar más negocios.

Independientemente de la industria en la que trabaje, no querrá tener diez interacciones con candidatos o clientes. Los procesos largos conducen a desventajas y, en el mundo del reclutamiento, a perder a los candidatos más adecuados. Las empresas que sienten la presión de acelerar sus procesos de contratación querrán aprender a comprender a los candidatos y tomar decisiones rápidas con menos interacciones o puntos de contacto.

Ahí­ es donde la IA ayuda para entrevistas y evaluaciones, mejorando la calidad de las conversaciones entre el candidato y el empleador, además de brindar información adicional. Los gerentes de recursos humanos ya pueden recibir un análisis objetivo de texto y video del subtexto de las entrevistas en video o respuestas escritas a las preguntas de la entrevista gracias al procesamiento del lenguaje natural (NLP) y las capacidades de análisis psicolingüí­stico basadas en modelos establecidos y valores intrí­nsecos. Mientras tanto, un entrevistador humano puede tener una comprensión limitada de las habilidades blandas, la adaptación cultural, la adaptación conductual o la capacidad de aprendizaje.

Un alejamiento de los datos autoinformados:

En la era exponencial, los reclutadores pueden estar preocupados por tomar decisiones rápidas a partir de menos entrevistas con los candidatos, especialmente si esta persona solo estará en la empresa durante seis meses.

El problema es que los procesos de reclutamiento y medición del talento de hoy todaví­a se basan en datos autoinformados o en lo que los entrevistados afirman sobre su experiencia. Por lo tanto, los gerentes de recursos humanos y los reclutadores a menudo sienten la necesidad de pasar por múltiples rondas y observar diferentes aspectos de la capacidad y el carácter del candidato para asegurarse de que sea la persona adecuada para el trabajo y que tenga las habilidades que reclama.

Pero verificar toda esa información y tomar decisiones más rápido requiere un entorno sin confianza, posible gracias a tecnologí­as como blockchain , que podrí­a verificar todo lo que dice el candidato al pie de la letra. Estos mecanismos comenzarán a generalizarse, ya que permiten que todas las partes del sistema lleguen a un consenso sobre la verdad canónica sin depender de un tercero para autenticar el perfil de LinkedIn de una persona.

Los sistemas de gestión de reclutamiento tradicionales no lo permiten porque están diseñados para recibir información autoinformada.

Esto también se puede llevar más lejos. Con el consentimiento de la persona, sus entrevistas impulsadas por IA con empresas especí­ficas podrí­an estar disponibles en plataformas sin confianza. ¿Por qué es esto beneficioso? Bueno, si dos empresas trabajan en la misma industria y están contratando para un puesto similar, podrí­an compartir registros digitales de sus evaluaciones.

Un candidato que se entrevistó con la empresa A, pero no se unió porque la empresa no hizo una oferta o sus expectativas salariales no coincidí­an, podrí­a almacenar la entrevista como un registro verificable sin confianza en la cadena de bloques. Con un perfil disponible en la cadena, este candidato en particular podrí­a tener registros de varias partes que calificaron su trabajo o lo evaluaron en el pasado. En lugar de repetir las entrevistas, la empresa B podrí­a contratar a ese candidato en función de esta información, que, para agregar, no es autoinformada.

Sin embargo, si la empresa A realizó una entrevista inicial, la empresa B solo deberí­a ver sus ideas como válidas hasta tres o seis meses después, y el empleador y el candidato deben estar abiertos a compartir esta información en un entorno independiente.

La empresa B también debe tener una confianza arraigada en las evaluaciones de la empresa A, lo que podrí­a ser posible con la estandarización de lo que constituye una entrevista de buena calidad. Para empezar, una lista de verificación para avanzar hacia la estandarización se verí­a así­: una lista especí­fica de temas cubiertos, preguntas abiertas, sondeo incluido y una descripción general de las habilidades que se combinaron.

Hay conceptos similares que ya existen. Por ejemplo, Braintrust es un sistema basado en blockchain orquestado por compañí­as de software que elimina al intermediario de los sitios de reclutamiento en lí­nea. La cadena de bloques verifica todo en lugar de depender de un tercero. En dos o tres años, esto será una realidad de reclutamiento.

El mundo del trabajo está cambiando para siempre, con oportunidades flexibles e hí­bridas, la separación del trabajo y permanencias más cortas. La fácil detección de candidatos ya existe en cierta medida gracias a LinkedIn y a las bolsas de trabajo innovadoras. Sin embargo, los procesos de medición del talento aún no son lo suficientemente rápidos para satisfacer las demandas cambiantes. Las organizaciones que prosperarán y sobrevivirán descubrirán cómo contratar rápido y ofrecer una experiencia 100 % digital. Y tenga en cuenta que aquellos que ahora se unen a la fuerza laboral, como la generación Z, esperan una gratificación instantánea y se sienten cómodos en el mundo virtual.

Fuente: Sanjoe Jose CEO of Talview and well-known speaker in HR Technology. / forbes.com