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Empresas usan entrevistas por computadora para contratar

Dana Anthony trabaja en su escritorio en el periódico The Daily Tar Heel en Chapel Hill, Carolina del Norte, el martes 13 de abril de 2021.

Foto: AP/Gerry Broome

Dana Anthony trabaja en su escritorio en el periódico The Daily Tar Heel en Chapel Hill, Carolina del Norte, el martes 13 de abril de 2021. Foto: AP/Gerry Broome

Un día después de su entrevista el año pasado para un trabajo de medio tiempo en Target, Dana Anthony recibió un correo electrónico que le informaba que no había sido seleccionada.

Anthony desconocía el motivo, una situación que es común para la mayoría de las personas que buscan empleo. Pero tampoco tenía idea de cómo le había ido en la entrevista porque su entrevistador fue una computadora.

Las personas en busca de empleo, incluidos algunos profesionales, tendrán que aceptar con mayor frecuencia las entrevistas impersonales en línea en donde nunca hablan con otro ser humano, ni saben si los sistemas de inteligencia artificial tras bambalinas influyen en las decisiones de contratación. La demanda de servicios de contratación en línea, que entrevistan a solicitantes de empleo de forma remota a través de computadora o teléfono, se disparó durante la pandemia de COVID-19 y sigue elevada en un momento de percibida escasez de trabajadores mientras la economía se reactiva.

Estos sistemas aseveran que ahorran dinero a los empleadores, evitan prejuicios ocultos que pueden influir a reclutadores humanos y expanden el rango de posibles candidatos. Muchos también usan inteligencia artificial para evaluar las habilidades de los candidatos al analizar lo que dicen.

A Anthony le gusta ver a un entrevistador a los ojos, pero lo único que podía ver era su propio rostro reflejado en la pantalla. “Doy mejores entrevistas en persona porque soy capaz de desarrollar una conexión con la persona”, dijo.

Los expertos se preguntan si las máquinas pueden juzgar con precisión y justicia los rasgos de personalidad y las señales emocionales de una persona. Los algoritmos programados para detectar quién es el mejor candidato para un empleo pueden adoptar prejuicios si toman señales de industrias en donde ya prevalecen las disparidades raciales y de género.

Y cuando una computadora descarta a algunos candidatos y pasa a otros sin explicación, es más difícil saber si hace evaluaciones justas. Anthony, por ejemplo, no pudo evitar preguntarse si su identidad como una mujer de raza negra influyó en la decisión.

“Si solicitas un trabajo y eres rechazado por un algoritmo predispuesto, sin duda no sabrás”, dijo la investigadora de la Universidad de Oxford Aislinn Kelly-Lyth. En cambio, en una entrevista en persona, alguien en busca de empleo puede detectar señales discriminatorias del entrevistador, agregó.

Las nuevas normas propuestas por la Unión Europea someterían a dichos sistemas de contratación por inteligencia artificial a regulaciones más estrictas. Los defensores han presionado para que se adopten medidas similares en Estados Unidos.

Una de las empresas líderes en el campo, HireVue, con sede en Utah, obtuvo notoriedad en años recientes por usar tecnología de inteligencia artificial para evaluar la personalidad y habilidades laborales a partir de las expresiones faciales del solicitante durante la entrevista. Después de críticas que se centraron en la validez científica de esos hallazgos y el posible sesgo, la empresa anunció hace unos meses que pondría fin a la práctica.

Pero sus evaluaciones basadas en inteligencia artificial, que califican las habilidades y personalidades de los solicitantes para destacar a los más prometedores para una mayor revisión, todavía consideran el habla y las palabras seleccionadas para sus decisiones.

La empresa de propiedad privada ayudó a crear un mercado para entrevistas por video “a la carta”. Entre sus clientes conocidos están las tiendas Target e Ikea, grandes empresas tecnológicas como Amazon, bancos como JP Morgan y Goldman Sachs, gigantes petroleros, cadenas de restaurantes, supermercados, aerolíneas, líneas de crucero y distritos escolares. The Associated Press se puso en contacto con varios empleadores de marcas comerciales que usan la tecnología; la mayoría se negó a comentar al respecto.

El director general de HireVue, Kevin Parker, dice que la empresa ha trabajado mucho para estar segura de que su tecnología no discriminará según factores como raza, género o acentos regionales. Sus sistemas, que transcriben habla a texto y buscan señales sobre disposición para trabajar en equipo, adaptabilidad, confiabilidad y otras habilidades laborales, pueden obtener mejores resultados que los entrevistadores humanos, señaló.

“Lo que intentamos reemplazar es el instinto visceral de las personas”, dijo en una entrevista por video.

HireVue dice que en 2020 entrevistó a más de 5,6 millones de personas en todo el mundo. Las cadenas de supermercados la usaron para revisar a miles de solicitantes al día durante el aumento de contratación de cajeros, repartidores y otros empleados provocado por la pandemia, dijo Parker.

Proveedores de software de contratación más completo, como Modern Hire y Outmatch, han comenzado a ofrecer sus propias entrevistas por video y herramientas de evaluación basadas en inteligencia artificial. En su sitio web, Outmatch promociona su capacidad para medir “las ‘soft skills' que tus candidatos y empleados necesitan para tener éxito”.

HireVue señala que la mayoría de los clientes en realidad no usan las evaluaciones basadas en inteligencia artificial de la empresa. Por ejemplo, el distrito escolar de Atlanta ha usado HireVue desde el 2014, pero dice que depende de 50 reclutadores humanos para calificar las entrevistas grabadas. Target dijo que la pandemia la llevó a reemplazar las entrevistas en persona con las de HireVue, pero la empresa le dijo a la AP que depende de sus propios empleados — no de los algoritmos de HireVue — para ver y evaluar los videos pregrabados.

Nada de esto lo tenía claro Anthony cuando se sentó frente a una pantalla para entrevistarse para un trabajo de temporada el año pasado. Se vistió para la ocasión y se puso en un lugar cómodo. La única señal de presencia humana llegó en la forma de una introducción pregrabada que explicaba qué esperar, señalando, por ejemplo, que podía borrar una respuesta y volver a empezar.

Pero no tenía forma de saber qué impresión daba. “Somos incapaces de ofrecer retroalimentación específica en relación a tu candidatura”, decía el correo electrónico de rechazo de Target. Fue rechazada una vez más después de completar una entrevista con HireVue para otro empleo en diciembre.

“Entiendo que las empresas u organizaciones intentan ser más conscientes del tiempo y el dinero que gastan cuando se trata de reclutar”, dijo Anthony, quien el año pasado obtuvo el título de maestría en comunicaciones estratégicas en la Universidad de Carolina del Norte campus Chapell Hill. Pero las entrevistas automatizadas la dejaron intranquila sobre quién, o qué, la evaluaba.

Esa inescrutabilidad representa una de las principales preocupaciones sobre el rápido crecimiento de algoritmos complejos en el reclutamiento y contratación, dijo Kelly-Lyth.

En un ejemplo infame, Amazon desarrolló una herramienta para escanear currículums para reclutar talento de alto nivel, pero lo abandonó después de hallar que favorecía a hombres para los puestos técnicos, en parte porque comparaba candidatos para el trabajo con la misma fuerza laboral de la compañía, la cual está integrada en su mayoría por hombres. Un estudio publicado en abril halló que Facebook muestra diferentes anuncios para trabajos a mujeres y hombres de forma tal que podría infringir las leyes contra la discriminación.

Gobiernos en Estados Unidos y Europa investigan posibles revisiones a estas herramientas de contratación, incluidos requisitos para auditorías externas para asegurarse de que no discrimine a mujeres, minorías o personas con discapacidades. Las normas propuestas de la UE, develadas en abril, obligarían a los proveedores de sistemas de inteligencia artificial que revisan o evalúan a candidatos para trabajos a cumplir con nuevos requisitos de precisión, transparencia y rendición de cuentas.