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Don't worry, we speak : English (Inglés), too!

Lapieza.io utiliza IA para combatir prejuicios en el proceso de reclutamiento

Don't worry, we speak : English (Inglés), too!

Contxto – Desde un punto de vista ético, lo que dijo mi amigo fue escandaloso. “Tienes que agregar una foto a tu currículum”, repitió pacientemente. 

Agregar una foto puede sesgar la contratación. Se lo dije e incluso enfaticé que está mal visto en lugares como EE.UU y Canadá.

Él suspiró: “Cierto, pero estás en México donde esas cosas importan”.

Era la primera vez que creaba mi CV para buscar un trabajo y le había pedido ayuda a un amigo. Sus comentarios en general tenían sentido… pero agregar una fotografía me molestó.

No quería que un reclutador me considerara para un puesto basándose en mi apariencia, sino en lo que he logrado y lo que sé. Fui ingenua por creer que eso era posible. Pero ahora, quizá la tecnología pueda ayudarnos a convertirlo en realidad.

La startup mexicana, Lapieza.io, está utilizando una pizca de inteligencia artificial (IA) para luchar contra el sesgo en el proceso de contratación. El equipo de Lapieza.io lanzará su plataforma el 11 de agosto. 

Pero eso no es todo lo que está haciendo la startup. También está abriendo una ronda de inversión para ayudar a los reclutadores a encontrar candidatos para puestos específicos en el desarrollo de software.

Sesgo en contratación: una verdad incómoda

Nos guste o no, los departamentos de RH están compuestos por humanos. Ese simple hecho significa que siempre existe la posibilidad de que tengan ideas preconcebidas erróneas a la hora de contratar. 

Puede ser en términos de buscar candidatos de universidades de élite o que sientan una inclinación por personas con un cierto tono de piel. Estos conceptos son inconscientes, sin embargo, pueden evitar que una persona talentosa consiga un trabajo.

Este problema inspiró a los emprendedores Karen Colin, Pol Morral y Carlos Martínez a lanzar Lapieza.io.

Un mal precedente

El uso de IA para los procesos de contratación tiene unos cuantos escépticos. 

Esto debido a que para muchos es difícil olvidar el experimento fallido de Amazon. Del 2014 al 2015, el gigante del e-commerce intentó contratar personal mediante el aprendizaje automático.

El problema fue que su algoritmo “aprendió” que los candidatos ideales eran hombres porque ese era el tipo de perfil que los reclutadores y programadores le daban. 

Esto también me vino a la mente cuando hablé con el cofundador de Lapieza.io, Pol Morral.

Pero me aseguró que la startup ha encontrado una alternativa mientras simultáneamente usa el aprendizaje automático para hacer que el proceso de contratación sea más eficiente.

Lapieza.io pone a prueba tus habilidades

Cuando una empresa busca contratar personal, se conecta con la plataforma de la startup, especifica la oferta de trabajo y designa las habilidades para el puesto.

Luego, a través de la plataforma Lapieza.io, puede elegir en qué sitios de terceros (como LinkedIn) quiere publicar el puesto. Esto ahorra la molestia de tener que publicar manualmente la misma oferta de trabajo en varios sitios web.

Las personas interesadas en el puesto son redirigidas a Lapieza.io. Después, toman una pequeña prueba para ver si cumplen con las habilidades que requiere el trabajo. También toman una prueba para elegir los valores con los que se identifican.

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Tras lo cual, el algoritmo entra en acción para analizar las respuestas y crear una lista corta de candidatos que se ajustan a las especificaciones de la empresa.

Estos resultados se envían al reclutador. Este no puede ver el nombre del solicitante, CV, nivel de estudios o cualquier otra información que pueda generar prejuicios. Solo ve las respuestas de la persona y su compatibilidad con los valores.

Si todo se ve bien, podrán conocer más datos del candidato.

¿Es esta una forma totalmente segura de eliminar el favoritismo?

Desafortunadamente, después de la fase de prueba, todo queda en manos del reclutador. Pero al menos para una evaluación inicial, ofrece la posibilidad de darles a todos una oportunidad justa.

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-ML

Traducido por Alejandra Rodríguez

Mariana López
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