Imagine que usted como gerente general, recibe una específica petición del directorio de la empresa: “Explorar e implementar Inteligencia Artificial (AI) enfocado en el capital más valioso de la compañía: las personas”. El propósito del directorio es claro: disminuir los niveles de rotación, reducir la fuga de talentos, subir los niveles de retorno sobre la inversión en capacitación. Todo un desafío para una empresa de servicio.
Esta hipotética situación no escapa a los desafíos reales de las empresas en cuanto a retención, atracción y gestión del talento. Como antecedente, la tasa de rotación laboral promedio en Chile durante el 2021 fue de 32% y analizando un mercado más desarrollado como lo es Estados Unidos, esta llega a 26%. En promedio, 1 de cada 3 empleados está cambiando su empleador en un año. Independientemente del tipo de mercado laboral, industria o país, todas las empresas tienen la necesidad de reducir el nivel de rotación y retener el talento.
Es aquí donde el uso de AI puede ayudar a las empresas a enfrentar este problema tanto para predecir o evitar. A continuación, comparto algunas aplicaciones del uso de modelos de AI, y específicamente aprendizaje automático (machine learning) para lograr mejores resultados de la gestión de RRHH dentro de tu empresa.
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Predicción de rotación
Podemos aplicar el uso de un modelo de machine learning (ML) para analizar la existencia de un patrón de deserción laboral. Mediante este modelo predictivo, podemos conocer la probabilidad de ocurrencia que tiene cada colaborador y gestionar los casos que tienen una mayor probabilidad de ocurrencia.
Detección de alineamiento cultural
En este caso, podemos utilizar los datos de personalidad, preferencias y conducta de los empleados, para así identificar las características de personalidad que tienen más éxito al interior de la empresa. Esto lo podemos utilizar durante el proceso de selección de nuevas contrataciones y disponer de este antecedente adicional al momento de tomar la decisión de contratación.
Proceso de selección
Podemos utilizar ML para el proceso de selección en la etapa de recepción de postulaciones, y específicamente analizar en forma masiva e instantánea todos los CVs recibidos, obteniendo como resultado una lista corta de los candidatos que se acercan más al perfil establecido. Esto permitirá ahorrar tiempo en revisar cada uno de los CV y eliminar el efecto de sesgo o prejuicios.
Comparación de perfil
Mediante un modelo de ML podemos efectuar la comparación de una terna final de candidatos, dando ponderación a un grupo de variables predefinidas. Esto nos ayudará a comparar mediante un grupo de cualidades o atributos subjetivos, que finalmente se transformará en un sistema de puntaje o ranking. Esto nos ayuda en tener un sistema de selección estandarizado, sin sesgo, sin perjuicio, transparente y que mide de la misma manera a todos los candidatos.
Finalmente, aquí tenemos un grupo de soluciones de ML, que perfectamente pueden ser aplicados en la gerencia de RRHH y que son actividades recurrentes dentro de la empresa. No menos importante, es considerar que en la medida que mientras más se usa un modelo de ML, más preciso y certero es su resultado.
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