{"id":3973,"date":"2021-03-12T14:21:00","date_gmt":"2021-03-12T20:21:00","guid":{"rendered":"https:\/\/revistapotencialhumano.com.mx\/publicaciones\/?p=3973"},"modified":"2021-03-11T14:24:55","modified_gmt":"2021-03-11T20:24:55","slug":"por-que-un-algoritmo-de-inteligencia-artificial-puede-seleccionar-mejor-talento-que-yo-y-que-tu","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/revistapotencialhumano.com.mx\/publicaciones\/por-que-un-algoritmo-de-inteligencia-artificial-puede-seleccionar-mejor-talento-que-yo-y-que-tu\/","title":{"rendered":"\u00bfPor qu\u00e9 un algoritmo de Inteligencia Artificial puede seleccionar mejor talento que yo? (y que t\u00fa)"},"content":{"rendered":"\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-layout-1 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\">\n<ul><li><strong>Se da en el caso de puestos operativos masivos, porque son decisiones intuitivas que pueden tomarse en mil\u00e9simas de segundo.<\/strong><\/li><\/ul>\n\n\n\n<ul><li><strong>Un algoritmo tiene m\u00e1s aciertos que radi\u00f3logos y psiquiatras a la hora de hacer predicciones en sus \u00e1reas de pr\u00e1ctica.<\/strong><\/li><\/ul>\n\n\n\n<p><em>Por Carlos Ganoza, CEO y cofundador de Quantum Talent<\/em><em><\/em><\/p>\n\n\n\n<p>Llevo exactamente 20 a\u00f1os dirigiendo equipos, seleccionado talento, dando <em>coaching<\/em> a personas que est\u00e1n por debajo de su potencial, motivando a las que est\u00e1n en l\u00ednea con \u00e9ste para que den a\u00fan m\u00e1s, equivoc\u00e1ndome en mis decisiones sobre ellas, aprendiendo de mis errores. Calculo que en ese periodo he hecho m\u00e1s de 400 contrataciones. Casi toda ha sido gente cuyo desempe\u00f1o luego he seguido de cerca. Seg\u00fan la regla de Malcolm Gladwell de las 10,000 horas para ser un experto, yo deber\u00eda ser \u201ccinta negra\u201d. Debo tener por lo menos tres o cuatro veces esa cantidad de tiempo invertida en evaluar candidatos, decidir si alguien es contratado, promovido, despedido, premiado o sancionado.<\/p>\n\n\n\n<p>Sin embargo, estoy convencido de que cuando se trata de personal en puestos masivos (que requiere contrataci\u00f3n por volumen), un algoritmo puede hacerlo mucho mejor que yo. \u00bfPor qu\u00e9? A fines de los a\u00f1os cincuenta, el psic\u00f3logo Paul Meehl encontr\u00f3 que un conjunto de reglas de decisi\u00f3n (predicci\u00f3n estad\u00edstica) le pod\u00eda ganar al juicio informado de un \u201cexperto\u201d. Poco tiempo despu\u00e9s, investigadores del <em>Oregon Research Institute<\/em> identificaron que un algoritmo acertaba m\u00e1s que radi\u00f3logos y psiquiatras a la hora de hacer predicciones en sus \u00e1reas de pr\u00e1ctica.<\/p>\n\n\n\n<p>El psic\u00f3logo y premio Nobel 2002 Daniel Kahneman ha explicado que un volumen muy grande de las decisiones que tomamos las personas ocurre en el \u201cSistema 1\u201d del proceso cognitivo, es decir, son decisiones intuitivas, que se toman en mil\u00e9simas de segundo, sin que nos demos cuenta, por ejemplo, las respuestas a las preguntas \u00bfcu\u00e1nto es dos m\u00e1s dos? \u00bfeste candidato para una vacante me parece confiable? tambi\u00e9n las da el mismo sistema.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00c9stas son decisiones que se toman por procesos cognitivos inconscientes y que son muy afectadas por reacciones emocionales. Las resoluciones sobre selecci\u00f3n de personal son de ese tipo, especialmente cuando se trata de candidatos para puestos masivos u operativos, que no pasan por muchas entrevistas (a diferencia de un ejecutivo, por ejemplo, que puede ser entrevistado por cuatro o cinco personas diferentes). El problema es que esas elecciones son muy vulnerables a sesgos que nos llevan a cometer errores constantemente. Lo anterior qued\u00f3 claramente demostrado en uno de los estudios m\u00e1s reveladores de la econom\u00eda y psicolog\u00eda del comportamiento. El tema fue las orquestas sinf\u00f3nicas. La guerra por el talento entre \u00e9stas es de las m\u00e1s intensas del mundo. Un violinista o chelista que no est\u00e9 a la altura hace una diferencia enorme. Las investigadoras Claudia Goldin y Cecilia Rouse decidieron explorar c\u00f3mo son las decisiones de selecci\u00f3n de los directores de orquestas. De acuerdo con ellos, lo \u00fanico que importa es la habilidad del m\u00fasico con su instrumento, y eso lo miden en una audici\u00f3n. Goldin y Rouse pusieron esto a prueba y experimentaron con audiciones ciegas, en las que los directores pod\u00edan escuchar a los m\u00fasicos, pero no los ve\u00edan. \u00bfCu\u00e1l fue el resultado? Las orquestas contrataron a 50% m\u00e1s mujeres cuando las audiciones eran sin ver.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\">\n<p>Es decir, hab\u00eda un sesgo de g\u00e9nero en el cual los directores de orquesta prefirieran m\u00fasicos hombres, por m\u00e1s que en teor\u00eda la decisi\u00f3n era muy objetiva: la habilidad con el instrumento. La mencionada depuraci\u00f3n visual \u2014probablemente inconsciente\u2014 penalizaba a las candidatas mujeres. Despu\u00e9s de ese estudio, la aplicaci\u00f3n de audiciones ciegas se extendi\u00f3 y gracias a ellas la proporci\u00f3n de mujeres en las principales orquestas sinf\u00f3nicas de Estados Unidos pas\u00f3 de 10% en los ochenta a 40% en la actualidad.<\/p>\n\n\n\n<p>Pero si eso ocurre en uno de los mercados de talento m\u00e1s competitivos del mundo, \u00bfqu\u00e9 ocurrir\u00e1 en los procesos de selecci\u00f3n masiva de las empresas? Los sesgos inconscientes que tenemos nos llevan a tomar muy malas decisiones de contrataci\u00f3n de personal masivo. Un algoritmo puede ser tan superior a decisiones tomadas con el Sistema 1 que Andrew Ng, uno de los investigadores l\u00edderes en inteligencia artificial, cree que la mayor\u00eda de decisiones que se toman en poco tiempo (segundos a minutos) ser\u00e1n eventualmente reemplazadas o asistidas por algoritmos.<\/p>\n\n\n\n<p>Eso ya est\u00e1 ocurriendo en procesos de selecci\u00f3n masiva con soluciones como la de <a href=\"https:\/\/quantum-talent.com\/\">Quantum Talent<\/a>, que eval\u00faa a los candidatos a una vacante y predice si pueden tener \u00e9xito o no. La predicci\u00f3n se lleva a cabo exclusivamente con base en las habilidades del postulante (utilizando mediciones psicom\u00e9tricas de habilidades relevantes para los puestos), por lo que no toma en cuenta sesgos de g\u00e9nero, raza, etc\u00e9tera. Esto ha ayudado a muchas empresas l\u00edderes en Am\u00e9rica Latina a reducir la rotaci\u00f3n de personal y mejorar su desempe\u00f1o. Una de las empresas m\u00e1s grandes de consumo masivo en M\u00e9xico logr\u00f3 mejorar la eficiencia de su equipo de ventas en 15% gracias al uso de esta tecnolog\u00eda, al contratar personas que aprend\u00edan mejor c\u00f3mo realizar las labores de venta y distribuci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Es cierto, un algoritmo puede seleccionar talento mejor que t\u00fa y que yo. Pero si bien puede ser superior a un humano, nada le gana a la combinaci\u00f3n humano + algoritmo. Al usar las predicciones de \u00e9ste como insumo, las personas podemos enfocarnos en aspectos de mayor valor agregado como el <em>onboarding<\/em>, capacitaci\u00f3n, retenci\u00f3n de talento, etc\u00e9tera.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Carlos Ganoza, Director Ejecutivo Global y cofundador<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Carlos Ganoza es CEO y fundador de Quantum Talent. Sus pasiones son la innovaci\u00f3n con impacto social y el desarrollo econ\u00f3mico. Ha sido jefe del gabinete de asesores del Ministro de Econom\u00eda del Per\u00fa, Director Ejecutivo Global de diferentes corporaciones y profesor universitario. Por su trabajo en Quantum Talent ha sido reconocido como emprendedor Endeavor y gan\u00f3 el premio del Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en ingl\u00e9s) por el emprendimiento social m\u00e1s innovador en Am\u00e9rica Latina. Es coautor de los libros El Per\u00fa est\u00e1 calato (Planeta 2015) y Coronashock: c\u00f3mo reactivar la econom\u00eda (Penguin, 2020), y columnista del diario El Comercio de Per\u00fa. Estudi\u00f3 Econom\u00eda y Ciencias Pol\u00edticas y tiene una Maestr\u00eda en Econom\u00eda y Negocios por la Universidad de Chicago, donde obtuvo la beca Fulbright Scholar que otorga el gobierno de Estados Unidos.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Acerca de Quantum Talent<\/strong><strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Es una compa\u00f1\u00eda que desarrolla software con Inteligencia Artificial para el sector de Recursos Humanos cuyo objetivo es innovar el mercado laboral con su tecnolog\u00eda predictiva, haciendo m\u00e1s r\u00e1pidos y eficientes los procesos de reclutamiento de personal para reducir al mismo tiempo la rotaci\u00f3n y el costo que esto genera a las empresas. M\u00e1s informaci\u00f3n en <a href=\"https:\/\/www.quantum-talent.com\/\">https:\/\/www.quantum-talent.com\/<\/a><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Se da en el caso de puestos operativos masivos, porque son decisiones intuitivas que pueden tomarse en mil\u00e9simas de segundo.<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":3976,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"off","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","footnotes":""},"categories":[208,448],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v22.1 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>\u00bfLa Inteligencia Artificial seleccionar mejor talento que yo? 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