Negocios

Algoritmos para contratar, despedir y rastrear a los empleados

Los procesos de recursos humanos se están automatizando para captar mejor talento, detectar la baja productividad y a quien está a punto de renunciar

  • Jueves, 8 de octubre de 2015
  • Por Julia Sklar
  • Traducido por Teresa Woods

Paso 1: Encontrar candidatos

Textio, con sede en Seattle (EEUU), cuyos clientes incluyen Microsoft, evalúa las ofertas de trabajo para predecir si atraerán a los candidatos adecuados. Por ejemplo, frases como "de alto nivel" y "misiones críticas" tienden a provocar rechazo en los candidatos femeninos. Glid, con sede en San Francisco (EEUU), procesa datos desde sitios web como LinkedIn y Github para indicar a clientes como Facebook y HBO cuándo los candidatos estarán receptivos a una nueva oferta. KF4D, un algoritmo del caza cabezas Korn Ferry, calcula las características de un líder eficaz dentro de una determinada industria y ubicación, un modelo contra el cual pueden comparar después los candidatos.

Paso 2: Rastrear a los empleados

Como resultado de los miles de millones de dólares en multas por conducta indebida, muchas empresas de Wall Street (EEUU) han empezado a rastrear a sus empleados de cerca. El objetivo: tanto detectar como predecir la mala conducta. J.P. Morgan ha diseñado un sistema para utilizar datos acerca de cosas como si un individuo asiste a clases de cumplimiento para alimentar sus modelos predictivos del comportamiento de empleados, parte de una reforma de 730 millones de dólares (unos 648 millones de euros) de su sistema de gestión. Goldman Sachs y Credit Suisse son inversores del Sistema de Razonamiento Digital, que analiza miles de millones de correos electrónicos, llamadas y mensajes de chat de los empleados para predecir y prevenir actividades ilegales.

Paso 3: Renunciar

Según Visier, un grupo de analíticas del entorno de trabajo radicado en San José, California (EEUU), la rotación no deseada de empleados le cuesta a la empresa grande media unos 31 millones de dólares (unos 27 millones de euros) al año. Visier utiliza los datos recopilados por varios clientes, como Yahoo, ConAgra y Nissan durante dos o tres años para construir modelos predictivos que afirma que son hasta ocho veces mejores que la intuición humana a la hora de predecir qué empleados están en riesgo de renunciar dentro de los próximos tres meses. La puntuación de riesgo de cada empleado está basada en factores como su edad, sueldo, departamento y el tiempo transcurrido desde su último ascenso. La empresa maneja datos de más de dos millones de empleados.

Paso 4: Encontrar el próximo trabajo

Anthrology, con sede en Seattle (anteriormente conocida como Poachable) parece una app para el mundo de los negocios: los empleados que buscan un cambio y los negocios que buscan contratar proporcionan informaciones anónimas acerca de lo que buscan. Una línea directa de comunicación se establece entre los usuarios y los negocios sólo si concuerdan sus intereses. Con apenas un año de edad, Anthrology tiene clientes que incluyen Amazon, Facebook, IBM y Netflix. Unas 50.000 personas que buscan trabajo utilizan la app de forma gratuíta. Anthrology ha recaudado 1,8 millones de dólares (unos 1,6 millones de euros) en financiación.


Este artículo pertenece al Informe Especial: El futuro del empleo

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