¿Qué es la Contratación Predictiva?

Ante una mayor competencia para atraer talentos poco comunes, la escasez de habilidades y la transformación digital de los métodos de trabajo, la contratación predictiva es una solución esencial. Promete importantes ahorros de tiempo, reducción de costos, mayor eficiencia y mejor retención del personal.

Pero ¿qué es exactamente el reclutamiento predictivo? ¿Cuáles son sus beneficios y limitaciones?

¿Qué desafíos enfrentan las empresas al integrar esta tecnología? ¿Qué herramientas están disponibles para su implementación? Te invitamos a descubrir las respuestas a estas preguntas en este artículo.

¿Qué es la contratación predictiva y en qué consiste?

La contratación predictiva se refiere a un enfoque moderno que integra inteligencia artificial y big data para mejorar la selección de candidatos. Este método tiene como objetivo anticipar el éxito y la sostenibilidad de un candidato en una función específica, en base a criterios objetivos y cuantificables.

Se basa en la recopilación y análisis de datos relacionados con candidatos, vacantes y organizaciones. Esta información puede incluir historial profesional, personalidad, datos demográficos, comportamientos, desempeño anterior y más. Utilizando algoritmos avanzados, es posible identificar candidatos estadísticamente con mayor potencial para tener éxito y prosperar en un rol particular.

Por tanto, el reclutamiento predictivo ofrece a los reclutadores una pre selección refinada de candidatos, en función de su compatibilidad con el puesto y la empresa.

El objetivo es ir más allá de criterios puramente técnicos para evaluar también la personalidad, las habilidades cognitivas, las habilidades relacionales, los rasgos de carácter y las habilidades de comportamiento.

¿Cuáles son los beneficios de la contratación predictiva?

La contratación predictiva ofrece una gran cantidad de beneficios tanto para las empresas como para los candidatos. Veamos los beneficios clave de este enfoque revolucionario:

Optimización del proceso de contratación

La integración de un algoritmo para filtrar de antemano las candidaturas más adecuadas simplifica enormemente la contratación. Esto ahorra un tiempo considerable y reduce los costos asociados con la contratación. Este método también evita errores de juicio y sesgos inconscientes que pueden sesgar la selección de candidatos.

Mejorar la calidad de la contratación

Gracias a la aplicación de criterios objetivos y cuantificables, esta técnica afina la búsqueda de candidatos de élite, aquellos con mayor potencial de éxito y realización en su rol. Evalúa no sólo las habilidades técnicas sino también las habilidades conductuales, las capacidades cognitivas, la personalidad y las motivaciones.

Mayor rendimiento y retención de los empleados

Al contratar personas que se alineen con los valores y la cultura de la empresa, este enfoque aumenta el compromiso y la satisfacción de los empleados. Esto reduce la rotación, reduce el riesgo de conflictos y reduce los niveles de estrés en el trabajo. También promueve el desarrollo profesional de los empleados y fomenta su progresión dentro de la organización.

Reinventar la experiencia del candidato

Al proporcionar pruebas y evaluaciones de personalidad que son divertidas e interactivas, el reclutamiento predictivo invita a los candidatos a conocerse mejor a sí mismos y resaltar sus habilidades. También ofrece encuestas de feedback personalizado y constructivo sobre sus puntos fuertes y áreas de mejora, mejorando así el atractivo de la empresa y fortaleciendo su marca empleadora.

¿Y sus desventajas?

Aunque prometedor, el método de contratación predictiva no está exento de defectos. Antes de emprender este camino, es fundamental comprender los inconvenientes y desafíos asociados.

A continuación enumeramos las principales limitaciones relacionadas con el reclutamiento predictivo:

Riesgos de discriminación y sesgo algorítmico

Un problema importante es el riesgo de discriminación y sesgo, ya que los datos que impulsan los modelos predictivos pueden ser sesgados, inexactos o incluso reproducir estereotipos existentes. Por tanto, es esencial garantizar la calidad y diversidad de los datos, así como la transparencia e integridad de los algoritmos.

Falta de interacción humana

El reclutamiento predictivo puede minimizar la importancia de la interacción humana, transformando el papel del reclutador en un simple validador de sugerencias algorítmicas, sin considerar las dimensiones relacional, emocional o intuitiva del proceso. Es vital preservar el aspecto humano de la contratación, manteniendo una comunicación personalizada con los candidatos.

Dependencia de datos

Otra limitación es la gran dependencia de los datos. El éxito del reclutamiento predictivo depende de la disponibilidad y calidad de los datos, que pueden ser difíciles de obtener, almacenar y proteger. Por ello, es imperativo garantizar el cumplimiento de la normativa de protección de datos personales y garantizar la seguridad y confidencialidad de la información.

¿Cuáles son los desafíos de la contratación predictiva?

La contratación predictiva está surgiendo ahora como una solución al deseo de las empresas de contratar de forma cada vez más eficiente. Básicamente, este método tiene como objetivo identificar al candidato perfecto de forma rápida y económica.

Para las empresas, adoptar la contratación predictiva es un enfoque de estrategia de recursos humanos. Esto no sólo les permite captar los talentos necesarios para su competitividad y expansión, sino también limitar los errores de reclutamiento, reducir la tasa de rotación de personal, los costos y los tiempos del proceso de contratación, mientras maximiza el desempeño y la retención de los empleados.

Este método también ayuda a mejorar la imagen de la empresa y reforzar su atractivo para los candidatos, ofreciendo una experiencia única.

Para los candidatos, el reclutamiento predictivo se presenta como una oportunidad de crecimiento personal y profesional, brindándoles la posibilidad de conocerse mejor y mejorar su perfil.

Al tomar en consideración tanto las habilidades técnicas como de comportamiento, las habilidades cognitivas, la personalidad y las motivaciones, este enfoque proporciona retroalimentación constructiva sobre sus fortalezas y áreas de mejora.

¿Cuáles son los requisitos previos para implementar tal estrategia?

Para implementar con éxito la contratación predictiva, ciertos requisitos previos son esenciales. Estos son los elementos clave a considerar para implementarlo de manera efectiva:

1. Define con precisión tus necesidades y objetivos

Es fundamental, antes de comenzar, comprender claramente lo que busca en los candidatos. Esto implica crear una descripción exhaustiva del puesto, que detalla no sólo las habilidades técnicas y de comportamiento requeridas, sino también los rasgos de personalidad, las motivaciones y las habilidades cognitivas esperadas. Determine claramente las métricas de éxito y los objetivos a largo plazo para el puesto.

2. Recopila datos relevantes y de calidad

Una base de datos sólida es esencial para que la estrategia funcione correctamente. Es necesario recopilar información variada y fiable sobre candidatos, puestos y empresas, utilizando diversas fuentes como CV, tests de personalidad, evaluaciones, entrevistas y redes sociales. Es igualmente importante velar por el cumplimiento de la legislación vigente en materia de protección de datos personales, garantizando su seguridad y confidencialidad.

3. Elige herramientas adecuadas y eficientes

La eficacia del reclutamiento predictivo está estrechamente ligada a la calidad de las herramientas utilizadas para analizar y procesar los datos. Estas herramientas deben poder admitir algoritmos avanzados de IA aplicada al reclutamiento y aprendizaje automático.

En el mercado, soluciones como AssessFirst, Easyrecrue, Talentoday ofrecen diversas capacidades en materia de contratación predictiva. Selecciona aquellos que mejor se adapten a tus necesidades específicas, en función de tu presupuesto, pero también de tu sector.

¿Qué herramientas utilizar en una contratación predictiva?

El mercado ofrece una amplia selección de herramientas diseñadas específicamente para satisfacer diversas necesidades empresariales y de la industria para el reclutamiento predictivo.

Descubramos algunas herramientas clave que pueden facilitar tu éxito en el reclutamiento predictivo:

Bolsas de trabajo en línea

Estas plataformas digitales ofrecen la posibilidad a las empresas de publicar sus anuncios de empleo y a los candidatos de responder directamente a ellos. A menudo integran funcionalidades de contratación predictiva para filtrar las solicitudes en función de su idoneidad para el puesto a cubrir, en función de criterios claros y cuantificables.

Por ejemplo, Monster proporciona una herramienta de búsqueda que evalúa el potencial de los solicitantes en función de su perfil, personalidad y motivaciones.

Redes sociales profesionales

Plataformas dedicadas a la interconexión de profesionales, permiten compartir experiencias y accesibilidad a oportunidades profesionales. Algunas de estas redes incorporan funcionalidades de reclutamiento predictivo destinadas a detectar los candidatos más adecuados para un puesto, explotando información de sus perfiles y trayectoria profesional.

Por ejemplo, LinkedIn utiliza una herramienta de abastecimiento basada en inteligencia artificial para identificar a los candidatos más calificados interesados ​​en un trabajo específico.

ATS (Sistema de seguimiento de solicitantes)

Este software facilita la gestión de todo el proceso de contratación, desde la publicación de ofertas hasta la firma de contratos. Varios ATS integran funciones de reclutamiento predictivo para refinar la selección previa de candidatos al predecir su éxito y longevidad en el puesto. Entre los ATS más populares se encuentran BullHorn y Flatchr.

Herramientas de evaluación de habilidades

Proporcionan un medio para evaluar tanto las habilidades técnicas y de comportamiento como las capacidades cognitivas, la personalidad y las motivaciones de los candidatos. Algunas de estas herramientas incluyen funciones predictivas que permiten comparar a los candidatos con empleados de alto rendimiento en un puesto similar.

Por ejemplo, AssessFirst ofrece una herramienta de predicción que evalúa a los solicitantes según su perfil, personalidad y motivaciones, al tiempo que proporciona comentarios personalizados a los candidatos y reclutadores.

Conclusión

La contratación predictiva, gracias a la inteligencia artificial y al big data, está revolucionando la selección de candidatos al anticipar su éxito y su longevidad en un puesto. Este enfoque innovador propone transformar el proceso de contratación, mejorando no sólo la calidad de las contrataciones, sino también aumentando el rendimiento y la lealtad de los empleados, al tiempo que ofrece a los candidatos una experiencia enriquecedora.

Sin embargo, este método no está exento de defectos. Plantea cuestiones éticas, en particular sobre los riesgos de discriminación y sesgo algorítmico, sugiere una posible falta de contacto humano y subraya una fuerte dependencia de datos de calidad. Para un reclutamiento predictivo exitoso, es esencial definir claramente las necesidades y objetivos, garantizar la recopilación de datos relevantes y confiables y elegir herramientas tecnológicas efectivas.

Al abordar una cuestión estratégica para las empresas y al mismo tiempo ofrecer perspectivas de desarrollo a los candidatos, el reclutamiento predictivo marca un punto de inflexión en el mundo de los recursos humanos. Convoca a los profesionales del sector a adaptarse y formarse en nuevas tecnologías y métodos.