¿Algún algoritmo te asignará tu próximo trabajo?

Casi cualquier persona que ha buscado mucho y duro un trabajo puede decirle cuán doloroso puede ser el proceso. Horas y horas se hunden en tablas de trabajo de fregado, circulan pantallas de empleadores interminables en ferias de trabajo, revisan ese temido currículum y hacen innumerables llamadas telefónicas que indudablemente no se devolverán. El proceso es difícil cuando lleva semanas, pero cuando las semanas se convierten en meses y los meses en un año o más, es francamente desmoralizante. ¿No hay una mejor manera de hacer esto?

Ahora imagine esto: inicia sesión en un sitio web y realiza algunas evaluaciones breves de sus valores, intereses y personalidad. Después de realizar las evaluaciones, recibirá algunos comentarios que lo ayudarán a pensar qué tipo de trabajo ofrecerá el tipo de entorno que necesita para estar satisfecho en su carrera. Luego, unas semanas después de que inicie sesión por primera vez, recibirá un mensaje: "Ha sido identificado como un buen candidato para un puesto en la empresa XYZ. Para obtener más información acerca de este puesto y la Compañía XYZ, haga clic aquí. Si está interesado en ser un candidato para el puesto, haga clic aquí. "¿Por qué recibió este mensaje? Debido a que un algoritmo de coincidencia determinó que su patrón particular de puntajes de evaluación se ajustan bien con la posición y la cultura de la Compañía XYZ. Usted expresa su interés con un clic, y unos días después está hablando con un director de recursos humanos de la empresa. Todo lo que aprende sobre el trabajo le dice que sería un ajuste excelente, lo que hace que sea fácil aceptar el puesto cuando se le ofrece. Todo esto, y nunca les enviaste un currículum.

¿Demasiado bueno para ser verdad? Tal vez no por mucho tiempo, según una historia reciente de David Zax en Time . El artículo describe el uso de algoritmos de emparejamiento para conectar a solicitantes de empleo y empleadores como "otro caso de tecnología disruptiva que rompe el statu quo". Zax señala que el concepto es prometedor porque el proceso de contratación es costoso (a nivel mundial, es $ 400 mil millones industria), y el status quo se rompe lamentablemente. Piénsalo. Cualquiera que sea el proceso que la mayoría de los empleadores utilizan ahora para reclutar candidatos, resulta en una gran cantidad de currículums, todos cuidadosamente adaptados (y muy probablemente exagerados) para enfatizar su ajuste para cualquier posición abierta en la mezcla. Alguien tiene que pasar por todo eso e identificar a un pequeño grupo de candidatos para entrevistar. ¿Qué tan probable es que los candidatos que identifican sean realmente los que mejor se adapten a la posición y a la compañía? Entonces, por lo general, un gerente de contratación va con un presentimiento sobre un candidato en función de lo bien que vaya la entrevista. Tristemente, una entrevista no estructurada no es un predictor de desempeño laboral más eficaz que el puntaje de un candidato en una medida de personalidad de 10 ítems, y es un predictor menos efectivo que las puntuaciones en una prueba de cociente intelectual estándar. Sin embargo, los currículums y una entrevista (y a menudo poco o nada) son estándares de la industria. No es de extrañar que más del 70% de los trabajadores estén desconectados e insatisfechos.

El desafío, por supuesto, es garantizar que el algoritmo de coincidencia sea realmente efectivo: un mejor predictor de resultados que el status quo, y más justo para los solicitantes de empleo. Afortunadamente, hay ciencia disponible para informar estos esfuerzos, incluidas décadas de investigación sobre la validez predictiva del ajuste persona-entorno. Aunque no todas las start-up de "eHarmony for jobs" prometen un esquema de combinación que parece extraer de ese cuerpo de investigación, el listón establecido por el status quo es tan bajo que cualquier estrategia bien informada que incorpore lo mejor de esta investigación en sus servicios Está casi asegurado proporcionar una mejor tasa de contrataciones exitosas, lo que significa un ahorro de costos significativo para los empleadores y empleados mucho más satisfechos, también conocidos como personas felices.

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Soy muy parcial, por supuesto, porque (publicación completa) soy cofundador de jobZology, una de las empresas de nueva creación que compite por un pedazo del pastel "eHarmony for jobs". Crear una compañía que aproveche la ciencia del ajuste persona-entorno fue una decisión fácil de tomar. Por un lado, el proceso de búsqueda de empleo tiene que ser brutal. Por otro lado, las compañías luchan por encontrar personas que no solo puedan hacer bien el trabajo, sino que estén felices y comprometidas cuando vienen a trabajar y que desean permanecer en el trabajo por mucho tiempo. La ciencia está ahí para apoyar el partido; aprovecharlo para producir resultados de "ganar-ganar" es una obviedad. ¿Te conectará un algoritmo con tu próximo trabajo? Si usted es uno de los 70% de las personas que trabajan duro en un trabajo que no puede soportar, o un gerente de recursos humanos que lucha con una alta tasa de rotación, entonces esperemos que sí.