Cómo maximizar la eficiencia en la contratación con la IA

Las organizaciones se enfrentan a un dilema difícil: las herramientas para llegar a los candidatos se han multiplicado, pero la capacidad de tomar buenas decisiones de contratación rápidamente sigue pareciendo difícil de alcanzar. Los puestos permanecen vacantes más tiempo del necesario y los candidatos calificados abandonan el proceso a mitad de camino. Estas ineficiencias agotan la energía del reclutador, dañan la marca del empleador y aumentan los costos comerciales.

Según Kim Morick, líder de RR. HH. centrados en IA de IBM Consulting, los mejores talentos permanecen en el mercado por un promedio de solo 10 días. Las consecuencias de un proceso de contratación deficiente se agravan rápidamente, en especial teniendo en cuenta el ritmo de cambio en los entornos laborales actuales. 

Según una encuesta a 750 ejecutivos encuestados del IBM Institute of Business Value, se encontró que el 87 % de los líderes empresariales creen que para aprovechar todo el potencial de un futuro habilitado por IA, deben contar con las personas adecuadas en los roles correctos.

Deloitte descubrió que el 93 % de los trabajadores encuestados por la organización creen que ir más allá del constructo laboral tradicional es crítico para el éxito organizacional. En este momento, la capacidad de adaptación puede ser tan importante como las habilidades adquiridas anteriormente, y la agilidad (tanto para los responsables de contratación como para la reserva de talento) es esencial.

Una estrategia de reclutamiento eficaz no se trata solo de rapidez. Se trata de reducir el esfuerzo desperdiciado y mejorar la calidad de la toma de decisiones a lo largo del camino. “La eficiencia en la contratación no se trata de hacer el mismo proceso más rápido”, dice Rob Enright, líder global de adquisición de talento en IBM Consulting. “Se trata de hacer mejores juicios con evidencia más clara y menos ruido”. 

Esta dinámica es especialmente cierta en un escenario de reclutamiento en constante expansión y denso en plataformas. A medida que la tecnología ha permitido que las contrataciones potenciales inunden a las organizaciones con currículos en todos los canales de abastecimiento, los equipos de reclutamiento han recurrido a las mismas tecnologías para ayudar a filtrar el ruido. Pero los despliegues tecnológicos en aras de la eficiencia del reclutamiento siempre deben tener una rúbrica clara para el éxito. La clave dice que Enright está “diseñando el trabajo primero y luego aplicando la tecnología”.

Según Enright, las organizaciones generan el mayor valor a través de la tecnología cuando:

• Tienen claro lo que realmente se requiere de un rol
• Se aseguran de que los responsables de contratación y los reclutadores sean quienes definan los flujos de trabajo, y no solo los equipos técnicos
• Usan la IA para apoyar el juicio, no para reemplazarlo
• Ponen a prueba la tecnología en situaciones reales, no teóricas
• Garantizan la transparencia sobre cómo se hacen las recomendaciones
• Evalúan si la tecnología reduce el esfuerzo tanto para los gerentes como para los candidatos

Mejorar la eficiencia de la contratación requiere fortalecer varios procesos interconectados, pero ninguna intervención puede reemplazar la claridad. “La práctica más importante es tener claro lo que realmente importa en el rol”, dice Enright. “La mayor parte de la ineficiencia proviene de requerimientos demasiado inflados y de la búsqueda de candidatos “completamente formados” que no existen”.

La ineficiencia también proviene de equipos de reclutamiento sobrecargados. Muchas empresas reciben decenas de miles, o incluso millones, de solicitudes. Cada vez más, la IA está ayudando a las organizaciones a filtrar el ruido, agilizar los procesos de contratación y generar insights basados en datos sobre las tendencias de contratación.

Las estrategias críticas para mejorar la eficiencia de la contratación incluyen:

Los sistemas modernos de seguimiento de candidatos (ATS), las herramientas de abastecimiento asistidas por IA y las plataformas de entrevistas en video pueden reducir drásticamente el tiempo dedicado a tareas manuales. Sin embargo, la tecnología aporta valor cuando se usa intencionadamente. Auditar la pila tecnológica actual de una organización puede mejorar el rendimiento al garantizar que los reclutadores no trabajen con herramientas engorrosas y al desplegar sistemas que se integran perfectamente con los flujos de trabajo existentes.

Cada vez más, las herramientas de IA mejoran el proceso de contratación mediante la selección de currículos, la búsqueda de candidatos y la personalización de los seguimientos, lo que permite a los reclutadores centrarse en un trabajo más basado en las relaciones. 

A las organizaciones les puede resultar útil analizar sus procesos actuales para identificar dónde se pierde tiempo o qué pasos son innecesarios. Por ejemplo, muchas organizaciones realizan varias rondas de entrevistas o exigen solicitudes extensas cuando procesos más cortos podrían dar resultados similares. Lo mismo se aplica a las deliberaciones del equipo de contratación, que a menudo involucran a múltiples stakeholders. “Cree vías de toma de decisiones más simples y rápidas con propietarios claros”, dice Enright.

Al utilizar intervenciones tecnológicas como la IA para evaluar las calificaciones de los candidatos al principio del proceso, las organizaciones pueden reducir los procesos intensivos en mano de obra y minimizar el tiempo dedicado a las pruebas iniciales.

El instinto por sí solo no constituye una estrategia de contratación. Las entrevistas estructuradas, las métricas estandarizadas y las rúbricas de evaluación bien definidas ayudan a los equipos a tomar decisiones más coherentes. Con el tiempo, hacer un seguimiento de qué contrataciones tienen éxito puede ayudar a las organizaciones a perfeccionar sus procesos. Con las herramientas de analytics habilitadas para IA, las empresas pueden generar insights granulares sobre las tendencias de contratación e identificar los criterios que predicen el éxito en roles específicos. 

La mala comunicación, tanto interna como externa, es una de las principales causas de los retrasos en la contratación. Establece procesos claros de admisión al inicio de cada búsqueda y define los roles y responsabilidades entre todos los stakeholders. Asegúrese de que los candidatos reciban actualizaciones oportunas y honestas. La falta de coordinación y la comunicación deficiente con los candidatos provocan entrevistas inútiles y la necesidad de repetir los esfuerzos de selección.

Las herramientas de IA pueden detectar de forma proactiva las deficiencias en la comunicación. Por ejemplo, pueden alertar a los equipos de contratación cuando un candidato ha estado sin comunicación durante un número determinado de días o redactar actualizaciones de estado personalizadas a escala. 

Las mejoras en la eficiencia que se logran a costa de la calidad de los candidatos no son realmente mejoras. El objetivo es construir un proceso que sea rápido y reflexivo. Este enfoque requiere invertir tiempo por adelantado para definir claramente el rol y diseñar entrevistas que muestren la información que la organización necesita. Un grupo de candidatos más reducido y mejor seleccionado, que encaje bien con la cultura de la empresa, suele ser casi siempre más eficaz que uno numeroso y mal filtrado.

La IA ayuda a los equipos a actuar antes y más rápido con los candidatos de mayor calidad al filtrar indicadores que probablemente se correlacionen con el éxito. Además, reduce el número de entrevistas necesarias sin sacrificar la calidad del grupo final de candidatos.

Los reclutadores dedican una cantidad desproporcionada de tiempo a tareas que no requieren juicio humano: programar entrevistas, enviar actualizaciones de estado, recopilar feedback y publicar descripciones de puestos. La automatización de estas tareas libera a los reclutadores para que hagan el trabajo que requiere su experiencia.

La IA es muy adecuada para la automatización administrativa, donde puede manejar tareas de gran volumen basadas en reglas y ofrecer ahorros de tiempo inmediatos. Sin embargo, la automatización excesiva de los procesos de contratación puede dar lugar a interacciones inconexas e ineficientes o a señales perdidas. Las organizaciones exitosas utilizan la IA y la automatización para simplificar la experiencia de contratación, no solo para acelerarla.

Muchas organizaciones recurren por defecto a la contratación externa antes de considerar seriamente a los candidatos internos. Esta tendencia puede ser costosa: las contrataciones externas suelen tardar más en incorporarse y requieren más capacitación. “Mire primero a los candidatos internos”, dice Enright. “A menudo, el camino más rápido es adentro”. Los candidatos internos tienden a comprender la cultura y los sistemas de una organización. Los sólidos programas de movilidad interna también mejoran la experiencia de los empleados de manera más amplia, proporcionando una ventaja competitiva significativa en mercados de talento ajustados. 

La IA es útil para escanear sistemáticamente los grupos de talentos internos para identificar a los empleados cuyas habilidades o experiencia los convierten en candidatos viables para puestos vacantes. Esta capacidad se aplica incluso cuando el puesto actual de un empleado no aparecería en una búsqueda tradicional.

La complejidad del proceso puede crecer con el tiempo, pero si bien puede indicar minuciosidad, también puede enmascarar una falta de claridad sobre lo que importa. Cada nueva etapa del proceso de entrevista o paso de aprobación se agregó por una razón, pero el efecto acumulativo podría ser un proceso de contratación que lleva meses.

La simplificación (ya sea en una solicitud inicial o en las rondas de entrevista) da sus frutos en rapidez y en una experiencia más positiva para el candidato. Con el despliegue estratégico de la IA, las organizaciones pueden unificar los datos de contratación y automatizar los procesos clave, lo que da como resultado un proceso de contratación más sencillo y rápido. 

Como colaboración entre reclutadores, gerentes de contratación, entrevistadores, RR. HH. y otros departamentos, la contratación es inherentemente multifuncional. Sin embargo, cuando estos stakeholders operan en silos, los procesos inevitablemente se ralentizan. Un propietario claramente definido para cada paso del proceso de contratación es un paso fundamental, al igual que la creación de canales de comunicación sin fisuras en todos los departamentos.

La IA puede ayudar con la coordinación al rastrear los plazos de feedback, escalar las aprobaciones perdidas y permitir que cada stakeholder tenga visibilidad en cada paso del proceso de contratación. 

La contratación para un rol poco conocido, o con una visión limitada de un rol, puede ralentizar el proceso y crear resultados desastrosos. Es importante, dice Enright, comprender el verdadero trabajo. “Las organizaciones rara vez analizan en qué consiste el éxito en ese puesto, por lo que los requisitos se acumulan con cosas que en realidad no son necesarias.” Para hacer este trabajo, señala, las organizaciones deben “evitar confundir habilidades con rasgos, exposición o preferencias”.

Una conversación exhaustiva de descubrimiento de roles antes de la contratación, combinada con una visión amplia de los perfiles de candidatos potenciales, es una inversión que se amortiza. El uso de la IA para mapear habilidades y trabajos en toda una organización puede ayudar a los gerentes de contratación a llevar conversaciones estructuradas y bien informadas para evitar la desalineación desde el principio. 

“Separe lo que debe estar presente el primer día de lo que se puede enseñar”, dice Enright. Las descripciones de los puestos suelen ser más una lista de deseos que una verdadera jerarquización de los requisitos, y a algunos responsables de contratación les cuesta ser creativos en su evaluación de las habilidades interpersonales.

“Con demasiada frecuencia, los equipos filtran a los candidatos fuertes porque carecen de un elemento estrecho y enseñable, en lugar de mirar la adaptabilidad, la trayectoria y el potencial”, dice. “También pasan por alto la movilidad interna, los ciclos de feedback y la realidad de que los roles evolucionan más rápido que los requisitos utilizados para definirlos”.

La IA puede analizar descripciones de puestos y datos históricos de contratación para distinguir qué requisitos declarados estaban presentes en las contrataciones exitosas. Este análisis proporciona una base de evidencia que permite a los equipos redactar requisitos en torno a lo que realmente importa.

“Las métricas significativas ahora se centran en la calidad de las decisiones, la claridad de roles y el ajuste a largo plazo, no solo en la velocidad”, dice Enright. “Las métricas tradicionales se centran en la actividad y las métricas modernas se centran en la inteligencia y sostenibilidad de la contratación”. Las variables medibles más útiles para evaluar la eficiencia de la contratación en el lugar de trabajo moderno, dice, son: 

Más instructivo que el tiempo para cubrir una vacante o el tiempo para contratar, el tiempo para decidir mide cuánto tiempo transcurre desde que se recibe una solicitud, o se completa una etapa de entrevista, hasta que se toma una decisión de contratación. Los largos intervalos entre etapas pueden indicar una falta de coordinación o una autoridad de decisión poco clara. 

Si los requisitos de un puesto cambian significativamente una vez que comienza el proceso de selección, es señal de que el puesto no se entendió bien desde el principio. El seguimiento de la frecuencia con la que cambian los requisitos del puesto ayuda a las organizaciones a identificar qué funciones podrían necesitar más apoyo. 

El porcentaje de puestos ocupados internamente tiene un doble propósito: mide la eficiencia de la contratación y actúa como un indicador destacado del compromiso de los empleados. Las organizaciones que ocupan puestos internamente se mueven más rápido y conservan valiosos conocimientos institucionales además de preservar la cultura de la empresa a largo plazo. 

Cuando los candidatos se retiran del proceso antes de recibir una oferta de trabajo o un rechazo, el motivo puede ser un indicador crítico a tener en cuenta. Los abandonos debidos a una desalineación en las expectativas representan fallas evitables. El seguimiento y la categorización sistemática de las razones por las que los candidatos abandonan el proceso, ya sea una desalineación de la compensación o un malentendido del puesto, puede ser una fuente crítica de posibles datos de mejora. Esta métrica puede ser más útil que la tasa de aceptación de ofertas para identificar cuellos de botella en el proceso de contratación. 

El rendimiento meses después de la contratación de un nuevo empleado puede ser una medida más honesta de la calidad de la contratación que la impresión inicial de un candidato durante una entrevista. Las organizaciones que realizan un seguimiento del rendimiento de los nuevos empleados en función de los criterios de contratación pueden identificar qué momentos del proceso predicen el éxito y cuáles importan menos.

Una vez realizada la contratación, comparar la descripción original del puesto con el perfil del candidato contratado permite comprobar hasta qué punto los requisitos eran realistas. Esta métrica es una medida directa de qué tan bien los requisitos reflejan lo que realmente necesita el puesto. 

Desde el proceso de contratación hasta la selección de currículos y la programación de entrevistas, la inteligencia artificial se ha vuelto cada vez más omnipresente. “Pero la clave para una implementación eficaz es comprender para qué es realmente adecuada la tecnología: la IA es más valiosa cuando ayuda a las organizaciones a ver los puestos y el talento con mayor claridad”, dice Enright, “no cuando refuerza la coincidencia poco realista”. En términos generales, la IA aporta más valor cuando: 

Las herramientas impulsadas por IA analizan las descripciones de los puestos de trabajo y señalan los términos que podrían resultar imprecisos o incoherentes. También puede ayudar a los gerentes de contratación y reclutadores a pensar qué requisitos son realmente esenciales o analizar indicadores de éxito de puestos anteriores. El resultado es una descripción de trabajo más enfocada y honesta que atraiga a los candidatos adecuados. 

Una de las aplicaciones más prometedoras de la IA es la identificación de candidatos cuyas habilidades están a la altura de los requisitos establecidos, aunque no coinciden exactamente con ellos. Esta capacidad es valiosa para la movilidad interna, donde la IA muestra a los empleados que han desarrollado habilidades relevantes de maneras que podrían no ser visibles a través de una búsqueda básica de credenciales.

El mismo patrón se aplica a los candidatos externos que podrían no haber sido los más adecuados para un solo puesto. En un caso, una empresa de medios pidió permiso a candidatos que no fueron contratados inicialmente para retener su información en una base de datos. Mediante el uso de la IA generativa, la empresa emparejó a estos candidatos con nuevas oportunidades a medida que estas iban surgiendo.  

La IA puede ayudar a los equipos de contratación a distinguir entre los requisitos que deben estar presentes el primer día y las habilidades que se pueden desarrollar razonablemente dentro del puesto. Al aprovechar patrones en puestos e industrias similares, la IA puede generar conversaciones más realistas sobre los requisitos cotidianos de un puesto y evitar una especificación excesiva que elimina innecesariamente candidatos fuertes.

Las actualizaciones de estado y la programación son tareas que consumen mucho tiempo que la IA y la automatización del flujo de trabajo manejan de manera razonable sin la participación humana. Este cambio libera a los reclutadores para que se centren en trabajos de mayor valor, lo que les permite invertir su tiempo donde importa: en la creación de relaciones, la evaluación de candidatos y alianzas estratégicas.

Los analytics impulsados por IA pueden revelar patrones en los datos de contratación que podrían ser invisibles para alguien centrado en una sola búsqueda. ¿Qué etapas se estancan constantemente? ¿Qué puestos se abren de manera repetida? Estos insights permiten a las organizaciones intervenir en el momento adecuado y con las intervenciones adecuadas.

En última instancia, dice Enright: “La IA mejora la eficiencia al reducir el ruido y ampliar el grupo de manera inteligente, no filtrando las místicas “coincidencias perfectas”.

Existen costos reales al abrir puestos: pérdida de productividad, equipos sobrecargados e indicadores clave de rendimiento (KPI) no cumplidos. Las organizaciones que crean procesos de contratación verdaderamente eficientes reconocen que la velocidad es el subproducto, no el objetivo.

“Una cosa que a menudo se pasa por alto es que aumentar la eficiencia de la contratación no se trata solo de acelerar el flujo de trabajo, sino de mejorar la calidad de las decisiones dentro de él”, dice Enright. La mayoría de las herramientas actuales, dice, pueden acelerar el proceso sin cambiar los desafíos fundamentales en el centro del proceso de reclutamiento: juzgar la actitud y habilidades de alguien en función de lo que él llama “desempeño humano en el contexto futuro”.

“Simplemente acelerar los pasos no hace que la predicción sea más precisa”, dice Enright.

Para rediseñar los procesos de reclutamiento para respaldar mejor este juicio difícil y aumentar la calidad de las decisiones en la contratación, Enright recomienda centrarse en las siguientes dinámicas:

• Claridad de la evidencia: comprender lo que realmente importa al evaluar a alguien y lo que es solo ruido.
• Coherencia de la interpretación: reducir la varianza entre entrevistadores, criterios y etapas.
• Visibilidad sobre cómo se toman las decisiones: qué factores influyeron en el resultado, en qué puntos discreparon los entrevistadores y por qué.
• Aprender de las decisiones pasadas: analizar las contrataciones anteriores para comprender qué criterios resultaron acertados y cuáles no.
• Sacar a la luz la capacidad de enseñanza y el potencial interno: ampliar el talento disponible en lugar de reducirlo con expectativas poco realistas.
• Diseñar herramientas que mejoren el juicio en lugar de anularlo: brindar a las personas un mejor insight, no determinar el resultado por ellas.

Enright agrega: “La eficiencia mejora más cuando las organizaciones dejan de intentar perfeccionar el embudo y en su lugar se enfocan en fortalecer el juicio dentro de él”.