Publicidad
Publicidad

Usar IA para generar diversidad en los equipos de trabajo

Estamos delegando estas tareas a algoritmos, que, con ayuda del machine learning, son entrenados por humanos para gestionar la revisión de currículums y videoentrevistas, apunta Gabriela Ceballos.
vie 19 marzo 2021 11:59 PM

(Expansión) - Se ha hablado mucho sobre cómo el 2021 será el año de la Inteligencia Artificial y sin duda lo será. La realidad es que nos encontramos con una tecnología que llegó para cambiar el mundo radicalmente como hace 20 años lo hizo el Internet. Y como hemos visto en revoluciones anteriores, estas tecnologías no llegan y se van, sino que permanecen, irrumpen, avanzan, se transforman, nos transforman como personas y sociedad.

El tema con la IA ya no es si usarla o no, más bien se trata de cómo hacer que sea una herramienta humana, que nos empodere como civilización y que nos ayude a crear un mundo mejor, hoy y para generaciones futuras.

Publicidad

En el caso de los sistemas de IA que se están utilizando para ayudar a las compañías a reclutar talento se está gestando un temor fundado en que pueden existir sesgos que evitan el cierre de las brechas de género, raciales o generacionales en este intento por crear equipos inclusivos y no discriminatorios de trabajo.

Es muy comprensible, pues como humanos no hemos logrado cerrar estas brechas, desde que comenzó la era de las corporaciones hemos visto que estos sesgos permean y la inclusión y diversidad son difíciles de combatir.

Ahora, con estos recursos, estamos delegando estas tareas a algoritmos, que, con ayuda del machine learning, son entrenados por humanos para gestionar la revisión de currículums y videoentrevistas y que se incorporan con soluciones de gamificación para reconocer aptitudes, entre otras tareas.

Lo que sucede es que los algoritmos que componen un sistema de IA, que son entrenados por personas, suelen seguir los malos juicios de dichas personas. Para que esto no suceda, los “procesos de entrenamiento” para evitar sesgos deben ser extremadamente meticulosos y deben robustecerse con validaciones y pruebas de sustento científico para que desde un inicio la IA siga principios de igualdad, diversidad e inclusión.

El juego de video https://www.survivalofthebestfit.com fue creado con la idea de explicar cómo funcionan estos algoritmos y cómo en el intento las cosas pueden salir mal. Jugándolo se muestra de forma gráfica lo que sucede cuando los algoritmos evolucionan más rápido con los miles de datos que reciben y no se toman las medidas necesarias para combatir sesgos, desde la selección de la data hasta su procesamiento.

Hay muchas cosas que se pueden hacer para asegurar que los algoritmos están siendo entrenados en diversidad. La primera y más básica es proporcionando desde el inicio diversidad en las muestras de entrenamiento, por ejemplo, usando la misma cantidad de muestras de audio y video femeninas y masculinas.

Otra es observando que las personas que etiquetan las muestras provengan de diversos orígenes, de esta manera se anima a los equipos de machine learning a medir diferentes categorías demográficas identificando así cuando una se trata de manera desfavorable.

Publicidad

Cuando los algoritmos comienzan a entrenarse con estos principios básicos podemos estar seguros de que los procesos de selección de talento serán mucho menos proclives a errar en sus resultados que la mente humana, por lo que a la larga es una buena forma de lograr que se elijan los candidatos más adecuados para un determinado puesto, sin importar su género, raza, contexto académico o muchas otras cosas que pueden ser juzgadas desde los prejuicios de un reclutador humano.

Además, a diferencia de los métodos tradicionales de reclutamiento, existen otras ventajas.

La selección puede hacerse de una muestra mucho más grande de aplicantes que de otra forma serían ignorados. Al tener un pull mucho más grande, también es más sencillo que se creen equipos diversos y que la selección sea inclusiva.

Se pueden eliminar los sesgos inconscientes de los humanos. Aunque en los procesos de selección hechos de forma tradicional se entrena a los reclutadores para que intenten ver más allá de sus prejuicios, muchas veces estos son inconscientes, lo que hace que los prejuicios permanezcan.

En cambio, con los algoritmos es posible eliminar los errores ya que cuando hay auditores diversos alimentando algoritmos, se va autorregulando el procedimiento dejando fuera a los sesgos inconscientes.

La IA puede revisar un pipeline de candidatos completo, eso es imposible de lograr manualmente, lo que fuerza a los humanos a implementar soluciones, por ejemplo, el tipo de universidad de la que egresan los empleados que mejor les han funcionado. Pero de esa forma se están cerrando a encontrar candidatos con un buen desempeño pero con diferente formación.

¿Por qué es importante crear equipos diversos en las empresas? Quizá estás ocupado resolviendo el día a día y no te has preguntado sobre la utilidad de formar un equipo diverso, pero hoy en día este puede ser uno de los activos que más productividad generan.

Distintas formaciones, antecedentes y visiones del mundo ayudan a las empresas a generar ideas innovadoras y disruptivas, a buscar soluciones que vienen desde nuevos ángulos y en general a crear culturas laborales mejor balanceadas, donde cada pieza aporta no sólo conocimiento sino creatividad, pasión, talento y generan más valor.

Nota del editor: Gabriela Ceballos, CEO de Hitch, plataforma de descubrimiento de talento que ofrece el desarrollo de la neurociencia aplicada con Inteligencia Artificial. Síguela en LinkedIn . Las opiniones publicadas en esta columna pertenecen exclusivamente a la autora.

Consulta más información sobre este y otros temas en el canal Opinión

Publicidad

Newsletter

Únete a nuestra comunidad. Te mandaremos una selección de nuestras historias.

Publicidad

Publicidad