Estaba siendo un mes nefasto para las contrataciones y, a pesar de las buenas cifras del ejercicio anterior en España, no paraban de anunciarse despidos en grandes empresas, con efectos en sus filiales en España. Parecía que la Inteligencia artificial comenzaba a hacer estragos en las plantillas de las empresas.

El grupo Cebollet, anunció a bombo y platillo, el fichaje de Ringo; tenía sueldo de los astros del fútbol, nadie lo conocía, porque no tenía redes sociales, a pesar de ser un influencer anónimo. Ringo, no iba a suponer un coste mensual, ya que su coste había sido de inversión inicial de 6 cifras. Más valía que se le sacará rendimiento. Como suele pasar en toda organización, se rumoreaba al respecto: era un nuevo consejero delegado o asesor para el Grupo Cebollet, de esos cargos súper estratégicos que se relacionan poco con el resto de las personas de las empresas, que ocupan puestos de menor nivel.

Ringo, de hecho, fue asignado al departamento de recursos humanos del Grupo. Pero no se trataba de una persona, sino una súper inteligencia artificial. El equipo de programación había comprado un software de reclutamiento con integración de Chutgpt y de Bird (los asistentes de inteligencia artificial en boga). Toda la plantilla quería llevarse bien con Ringo y conseguir que con una sola indicación y/o instrucción nos solucionasen todos nuestros problemas o necesidades a nivel de departamento.

Desde el área de recursos humanos, su directora de recursos humanos, Carolina Lorut, era partidaria de este sistema con el beneplácito del equipo directivo. Martín Wair, uno de los técnicos de selección, por el contrario, no lo era, sobre todo, sin recibir una formación para eliminar sesgos que dejasen fuera a personas por parámetros o circunstancias que nada tenían que ver con el talento de esas personas. En RINGO se metía la oferta de empleo y las personas se inscribían, haciendo una criba y eligiendo a las más adecuadas para las siguientes pruebas y entrevistas. Con las indicaciones genéricas, de 200 personas las reducía a 20 personas, aunque podía reducirlo a menos personas.

El año anterior una consultora independiente había realizado un estudio dentro del grupo, para analizar la diversidad de talento interno, detectando desviaciones y discriminaciones. Este estudio había revelado que el mayor porcentaje de nuevas incorporaciones estaba en el intervalo de edad de 30 y 44 años, siendo las personas de más de 45 años y de menos de 25, las personas que menos se incorporaban al grupo. Igualmente, existía un 65% de hombres entre las nuevas incorporaciones y un 35% eran mujeres. Esta consultora indicó que la plantilla del grupo no era diversa hablando de ámbito generacional y consideraban que se producían sesgos inconscientes en las personas del grupo que realizaban la selección de forma directa e indirecta.

Desde la cúpula y la dirección de recursos humanos no se le dio importancia a este estudio. La empresa estaba muy contenta con el fichaje de RINGO y había salido en todos los medios nacionales e internacionales, por ser el primer grupo español en integraba la IA en su software de reclutamiento.

Martín, decidió lanzar un reto a la organización: un proceso selectivo para reclutar a 3 matemáticos especialistas en datos para la nueva área de big data del grupo, que les estaba costando mucho cubrir. La cúpula aceptó que el área de recursos humanos usase por un lado RINGO y que Martín Wair usase otro sistema selectivo en el que no intervenía la inteligencia artificial. 

Tenían un plazo de 3 semanas para tener a 5 personas que encajasen con el perfil. Con los dos sistemas de reclutamiento, la idea era contar con 10 personas finalistas en total para 3 puestos. El objetivo es que los candidatos elegidos coincidiesen en ambos procesos.

Martín decidió lanzar un súper reto matemático con mensajes clave, es decir, eran pruebas que tenían que superar las personas para conseguir descifrar el código que les permitía acceder a las pruebas técnicas del proceso y a la entrevista final. Para lanzar el reto eligió hacerlo a través de las redes sociales y eligió usar estas redes sociales: LinkedIn, Instagram y Tik tok para llegar a todo tipo de personas. Participaron en el reto 1500 personas. Con Ringo se inscribieron a la oferta 130 personas.

Tras cumplirse las tres semanas del proceso, Martín y sus colaboradores tenían a las 5 personas que mejor encajaban. Los retos los superaron 50 personas, que fueron los que participaron en las pruebas y entrevista. Era un reto de conocimientos y solución de cuestiones relacionadas con el big data, para ver la soltura de la gente. Las personas que mejor encajaban con el puesto era Julieta, colombiana de 50 años, con amplia experiencia en puestos de big data, Carlos, 25 años y con mucha formación especializada en matemáticas con escasa experiencia, aunque muy capaz de aplicar los datos y la tecnología para solucionar problemas. También habían sido elegidos Jaime que tenía 35 años, Carmen que tenía 34 años y Pablo que tenía 57 años. De las 50 personas que superaron el reto, la diversidad era algo que llamaba la atención.

Con Ringo habían sido elegidos para optar a los 3 puestos, Manuel, Ángel, Jaime, Gonzalo y John, todos ellos eran hombres y tenían una edad comprendida entre los 30 y los 44 años.

La única coincidencia entre los dos sistemas de reclutamiento de las 5 personas había sido Jaime.

Martín habló con Julieta, Carlos, Carmen y Pablo, para ver si habían optado al puesto a través del software RINGO y les dijeron que sí. Solo Carmen había llegado a la entrevista, se había quedado entre los 10 finalistas, aunque no era una de las 5 opciones presentadas. Julieta, Carlos y Pablo, habían quedado fuera en la criba inicial, aunque habían estado entre las 100 personas que mejor encajaban.

Martín puso encima de la mesa, que el software estaba programado con las indicaciones que le había dado la dirección de recursos humanos concretamente con los parámetros de Carolina. Se detectó que, inconscientemente, a las personas de más de 45 años las consideraba que eran personas que las costaba más aprender y adaptarse. Luego con las personas de menos de 25 años, consideraba que les faltaba la experiencia adecuada para desempeñar el rol.

Por supuesto, Carolina considero que esto era una insubordinación en toda regla y propuso a la dirección general el despido inmediato de Martín, que fue aceptado y se efectuó sin pestañear. Al final a la oferta de matemáticos se incorporaron Ángel, Jaime y John.

Martín no tardó en encontrar una organización que apostaba por el talento de las personas y que querían utilizar la tecnología en beneficio del valor de las personas, para contar con la gente que mejor encajaba, detectando desviaciones y discriminaciones.

El Grupo Cebollet, a los 2 años, salió en prensa de nuevo, contando el fiasco de RINGO, por la cantidad de sesgos que producía, dejando a personas con mucho talento fuera de los procesos y por ende del grupo.  En vez de analizar cómo se podría reajustar, se optó por cerrar RINGO, volviendo a lo de siempre, aunque la plantilla siguió con esos problemas de diversidad. Carolina no entendía qué fallaba, aunque tenía claro que no estaba en ella.

Absolutamente todas las personas tenemos sesgos que provienen de nuestros orígenes, valores, familia, forma de ver la vida, etc. No pasa nada por tenerlos; la clave es detectarlos para que no influyan en nuestra toma de decisiones. El sesgo es tener un peso desproporcionado a favor o en contra de una cosa, persona o grupo en comparación con otra.

La IA es un gran aliado, aunque los parámetros que siga deben tener en cuenta esas desviaciones, para evitar que las personas se queden fuera de esa empresa por parámetros relacionados con la edad, el sexo u otras variables que nada tienen que ver con sus conocimientos, la experiencia, el valor y el talento. Esto te ayudará a tener plantillas diversas, porque te interesa contar con las mejores personas, sin que influyan discriminaciones negativas o positivas hacia determinados sesgos. Tenemos que introducir protocolos adecuados para saber en qué nos puede ayudar utilizar la IA en el día a día de nuestro trabajo.

La clave es asegurarte que, gracias a la IA, consigues contratar a las personas con más capacidad para solucionar los retos y problemas que surgen a la hora de desempeñar el rol para el que precisas esa persona.

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