Big data: ¿el futuro del reclutamiento?

El Big data revoluciona las prácticas de RR. HH. y sus métodos de reclutamiento. Gracias al análisis de datos cada vez más numerosos en Internet, el Big data permite reclutar perfiles más adecuados, predecir la rotación de personal de la empresa, encontrar criterios de selección más pertinentes… Pero también plantea preguntas sobre la automatización del reclutamiento y sobre la manera en que los candidatos pueden cuidar su personal branding.

Esta historia nos llega desde Estados Unidos. Jade Dominguez, de 26 años, residente en South Pasadena (California), nunca fue a la universidad y aprendió a programar de forma autodidacta. Sin embargo, recibió una oferta para convertirse en programador de una start-up de San Francisco y desde entonces fue contratado.

Alguien, en algún lugar, en la «nube», pensaba que era brillante. Esa persona era en realidad Luca Bonmassar, el cofundador de la start-up Gild. Descubrió a Jade Dominguez utilizando una tecnología que se centra menos en los criterios tradicionales de los reclutadores (títulos, experiencias recientes…) que en preguntas sencillas: ¿es esta persona eficaz? ¿Qué puede hacer este individuo? ¿Se puede evaluar su trabajo?

El algoritmo de Gild, que se sirve de los datos presentes en la red, había situado a Jade Dominguez en lo alto de la lista de programadores. El uso del Big data por parte del ordenador permite, en efecto, recopilar todo tipo de datos para emplearlos en distintas tareas, en particular el reclutamiento.

Definición del Big Data

¿Qué es el Big data? Este término, muy utilizado en el marketing, designa la capacidad que ofrecen algoritmos muy potentes de procesar un gran número de datos y, sobre todo, de encontrar correlaciones entre ellos.

Las aplicaciones concretas al mundo de los recursos humanos son diversas. Pueden llevarse a cabo en el marco del sourcing. Este método permite encontrar perfiles en Internet con el fin de captar candidaturas específicas para los procesos de reclutamiento. Este procedimiento, que llega poco a poco a Francia, permite un análisis por parte del ordenador de las palabras clave y de las competencias del CV y del perfil de los candidatos en las redes sociales. Objetivo: intentar saber si el candidato encajará con las exigencias y la cultura de la empresa. Un ahorro de tiempo valiosísimo en las etapas del reclutamiento del candidato.

Una compañía de seguros estadounidense constató así, gracias al Big data, que criterios como el centro de estudios de origen no eran pertinentes para reclutar comerciales. El filtro se centró en elementos como la experiencia previa en el sector inmobiliario o en la empresa. Esto permitió a la compañía reactivar su cifra de negocio.

El Big data también puede predecir qué perfiles de empleados son más propensos que otros a dimitir, a partir del análisis cruzado de determinados criterios (nivel salarial, posición en la jerarquía, antigüedad…). Los análisis estadísticos pueden así permitir determinar los factores de salida de los empleados, e incluso las motivaciones que los llevan a marcharse. De esta manera, el fabricante de impresoras Xerox redujo su rotación de personal en un 20 % en sus centros de atención telefónica.

Preguntas sobre el Big data

Aunque los departamentos de RR. HH. aún se muestran reacios a utilizar el Big data, poco seducidos por este enfoque aritmético de los recursos humanos, la multiplicación de los datos en la red y el desarrollo de la tecnología convierten esta herramienta en algo atractivo. Aun así, plantea algunas preguntas.

Por ejemplo, la generalización de este tipo de reclutamiento puede conducir a una estandarización de los perfiles contratados, ya que los algoritmos pueden buscar candidatos según criterios bien definidos. ¿Qué ocurre entonces con la diversidad, con la riqueza que constituye la base de un equipo ganador?

Los riesgos de discriminación también parecen muy presentes. Algunos candidatos no seleccionados podrían argumentar que su exclusión se basó en consideraciones no directamente vinculadas a las competencias y aptitudes necesarias para desempeñar el puesto propuesto. El artículo 3 de la ley del 6 de enero de 1978, relativa a la informática, los ficheros y las libertades, estipula, en efecto, que todo candidato tiene derecho a ser informado de los razonamientos utilizados en los tratamientos automatizados de ayuda a la selección de candidaturas.

El acceso a las huellas digitales y a su interpretación exige, por tanto, a los RR. HH. y a los gabinetes de reclutamiento reglas de deontología y de transparencia descritas por la CNIL.

El Big data tampoco debe sustituir los encuentros y las entrevistas, que siguen siendo imprescindibles, en particular para los perfiles más especializados.

Los perfiles poco cualificados son más propensos a prestarse al reclutamiento «automatizado» © Precepta

¿Cómo adaptar su personal branding con el Big data?

En este contexto, en el que las huellas dejadas, en particular en las redes sociales, se tienen en cuenta y se analizan, los candidatos deben ser especialmente cuidadosos. «Un tuitero ecologista virulento tiene pocas posibilidades de ser contratado en Areva», señala por ejemplo Jacques Froissant, director general del gabinete de reclutamiento Altaïde.

Las reglas clásicas del personal branding se imponen más que nunca: dejar huellas positivas en la red, publicar un contenido claro y sintético, que evite las incoherencias para hablarle al reclutador y prestar atención a las propias publicaciones son otros tantos elementos clave. Aprenda, por ejemplo, a optimizar su perfil de Linkedin con las palabras clave adecuadas, creando también en él una URL personalizada. ¿Con el fin quizás de tener la suerte, como Jade Dominguez, de ser detectado y luego contratado gracias a sus datos?

Prácticas tanto más importantes cuanto que Linkedin acaba de comprar la start-up estadounidense Bright, experta en la gestión de datos y en el matching, que pone en contacto a quienes buscan empleo con las empresas, incluso si el demandante de empleo no ha presentado una candidatura y el reclutador ni siquiera había pensado en ese tipo de aspirante. Las perspectivas son tentadoras: el 80 % de los 270 millones de usuarios mundiales de Linkedin son pasivos. Otros tantos perfiles que no figuran en los portales de empleo.