Varias startups están profundizando en las posibilidades del Big Data para proponer a los candidatos más adecuados para cubrir determinados puestos de trabajo
La película Moneyball, estrenada en 2011, relata un episodio real que tuvo lugar en 2001. El equipo de béisbol The Oakland Athletics no contaba apenas con presupuesto para aquella temporada y su director general optó por formar la plantilla más compensada, sin prestar atención a las individualidades. Pero no lo hizo sin más, se asoció con un analista que estudió a una gran cantidad de jugadores baratos. Comparando una serie de parámetros de cada sujeto conformó el plantel que más se adaptaba a las necesidades del club.
La apuesta por las estadísticas, puestas a trabajar mediante el uso del ordenador, parece una especie de antecedente del Big Data aplicado al talento. Es precisamente lo que algunas startups están tratando de comercializar ahora. La puesta en común de datos sobre las habilidades, experiencia, trayectoria e incluso información adicional, como las aficiones o el tipo de vida de un candidato, cotejados con los requerimientos de un empleo, podría dar como resultado una tasa de compatibilidad.
Resulta extraño que una selección de personal la pueda realizar un sistema informático, sin ningún ser humano de por medio que identifique carencias o virtudes en la forma de comportarse del candidato. Pero lo cierto es que el Big Data aplicado al talento está despegando. Al menos es la intención de proyectos como Saberr, Evolv o Knack. Todos ellos tienen en común su ambición por utilizar técnicas de análisis avanzado para reclutar talento.
Bajo la premisa de ‘optimizar tu fuerza de trabajo’, como reza el eslogan de Saberr, estas empresas tratan de aplicar Big Data al rendimiento de las personas, ya sea en el trabajo que están realizando en estos momentos o para proyectar su supuesta productividad en el futuro. El sistema que usan estos algoritmos no es muy diferente al que puede usar una página de citas online.
Para saber si una persona es compatible con otra en una relación, el algoritmo correspondiente recoge una serie de parámetros y a partir de ahí compara hasta dar con la pareja más adecuada. En el caso del empleado que mejor encaja en un puesto, se toman diferentes parámetros y se requieren otras necesidades; el resto es similar.
Ni qué decir tiene, basar en Big Data la selección de candidatos supone renunciar no sólo a la experiencia de un profesional especializado en recursos humanos, también a las sensaciones que produce el contacto personal, basadas en la comunicación verbal o el lenguaje gestual. Otro escollo que tendrán que salvar estas startups será la tentación a penetrar en la privacidad de las personas para conocer más sobre ellas.
Imágenes: alles-schlumpf y Alan Cleaver
