El Auge de los Recursos Humanos Algorítmicos

Los recursos humanos algorítmicos se refieren al uso de algoritmos para automatizar y mejorar las decisiones en el ámbito de recursos humanos. Desde el proceso de contratación hasta la gestión del desempeño, se utilizan algoritmos para predecir, analizar y mejorar los resultados. Esto se logra alimentando modelos de aprendizaje automático con datos pasados y actuales, los cuales proporcionan información procesable.

Esta tendencia está ganando terreno a medida que las empresas reconocen el potencial de los algoritmos para reducir sesgos, tomar decisiones fundamentadas y optimizar los procesos de recursos humanos, asegurando los mejores resultados tanto para la empresa como para sus empleados.

A veces, en especial si aún no has tenido la oportunidad de trabajar con Inteligencia Artificial y algoritmos es difícil de comprender en detalle todo su potencial. Es por eso que vamos a ejemplificar con nuestra herramienta y como sus los algoritmos están aplicados a recursos humanos.

¿Quiénes son MarIA ClaudIA SofIA en iHunt?

iHunt es una plataforma de sourcing de talento que se apalanca en la Inteligencia Artificial y las economías colaborativas para obtener contrataciones exitosas gracias a tres algoritmos desarrollados 100% inhouse: MarIA, ClaudIA y SofIA

Gracias a ellas nuestros clientes solo necesitan revisar los resultados en las long lists, es decir directamente a los mejores candidatos, pero en el medio sucede un proceso inteligente de filtrado de perfiles hasta 10 veces más rápido y efectivo que los procesos tradicionales. Esto permite a las empresas que trabajan con nosotros ahorrar no solo un tiempo significativo en ver cientos de CVs, si no que además el equpo de atracción de talento dispone de tiempo para tareas de mucho más valor.

Es importante tener en consideración que todos los perfiles que ingresan a través del barrido de nuestros más de 2500 ihunters (la red de reclutadores independientes más grande de la región) van a pasar por esos tres algoritmos, afinando de una manera única el match con la búsqueda.

También los algoritmos nos permiten que durante el proceso de búsqueda podamos ir ajustando de acuerdo a resultados intermedios. Es decir, si al segundo día un cliente nos comenta por ej “_Quiero ponderar más este requisito” podremos gracias a nuestra tecnología ajustar sobre la marcha y continuar optimizando los resultados. A partir de ese momento los resultados se ajustarán vía algoritmo a ese nuevo perfil de candidato.

Otro punto clave es como el data science nos ayuda no solo en el “durante” sino también en el kick off, es decir en el momento de definir el perfil del candidato que se está buscando.
Un hecho muy habitual es que hay una idea de lo que se busca, pero menos claridad sobre las características de lo que hay disponible en el mercado. Es en ese momento donde toda la data que está ingresada previamente en nuestra plataforma permite generar recomendaciones muy valiosas que ayudan a definir un perfil de candidato que incorpora en el análisis al mercado laboral objetivo.
¿Cómo? Un ejemplo concreto podría ser poder conocer un promedio actualizado del sueldo de un Full Stack con X características en México.

¿Poderoso verdad?

Salir con información real a buscar candidatos es una de las grandes ventajas de nuestro sistema y deja en evidencia el profundo valor del análisis de datos combinado con IA.

2024 seguirá siendo un año de muchos desafíos en la región para los equipos de gestión de personas. Siempre las áreas de RRHH son el centro en los cambios y mejoras de procesos dentro de las organizaciones.

Sin duda creemos que la tecnología seguirá siendo el hilo central de la conversación, y la gran tendencia el desarrollo de algoritmos específicos para potenciar y dar respuesta a necesidades de los departamentos de Recursos Humanos hoy.