Cuando hablamos de reclutamiento predictivo a todos los profesionales que tenemos el foco puesto en los óptimos y, especialmente más eficientes métodos de selección se nos ponen “los dientes largos”.
Eso es porque queremos que en cada organización se incorporen los mejores candidatos y esos serán los que potencialmente vayan a tener encaje y desempeño. Para alguien ajeno al área de selección, le parecerá raro cómo se puede proyectar que un candidato va a ser un buen empleado tras una serie de llamadas y entrevistas, y pensará que eso sólo se podrá saber con el tiempo y con el trabajo del candidato, y en parte tendrá razón.
Del proceso de selección sólo podremos extraer información sobre la potencialidad de un candidato y no afirmaciones sobre su futuro desempeño, por lo que siempre habrá un porcentaje de error entre lo que se predice y lo que el candidato demuestra estando ya incorporado. La clave aquí es afinar al máximo posible en la información obtenida en el proceso de selección para que nos prediga, de la forma más precisa posible, el futuro de un candidato. ¿Y cómo lo hacemos?
La solución a ello recae sobre 5 claves, las cuales hay que tenerlas muy en cuenta a la hora de implantar tu metodología o herramienta de evaluación de candidatos para que ésta sea predictiva, y no son alternativas, sino que hay que manejarlas todas en su conjunto.
La primera de ellas es cuando vas a implantar la metodología dentro del proceso, si al principio, al medio o al final y eso dependerá del nivel de complejidad técnica del perfil. Si el perfil no requiere experiencia o si es generalista, es decir, es un perfil común a muchas organizaciones, te será útil que lo implantes al principio del proceso de selección, pues obtendrás mucha información que te acortará el proceso. En cambio, si el perfil es mucho más técnico o específico a tu empresa, tendrás que implantar la metodología más al final, pues la experiencia o conocimientos técnicos del candidato pueden primar sobre su evaluación competencial.
La segunda es contra quien lo vas a comparar, y esto es clave para conocer cuando un perfil es excelente. Volvemos a la misma diferenciación que en el punto anterior. Si el perfil que manejas no requiere experiencia o es común a muchas empresas, te servirá una herramienta o metodología que te lo compare contra “datos del sector”, pero si tus perfiles son propios, minoritarios o extraños a otras empresas, la comparativa tendrá que ser interna, contra tus empleados con alto desempeño, esa será la referencia.
La tercera es la profundidad de la evaluación, pues queremos optimizar este paso y que no queden aspectos de la personalidad sin medir si son importantes. Hay muchos factores a analizar, como son las competencias, el razonamiento abstracto, los valores, los conocimientos técnicos, los idiomas…, por eso cuantas más dimensiones de la personalidad o conocimientos consigas medir en la misma fase, más optimizarás el proceso.
Y la cuarta y quizás más importante, es la evolución del algoritmo de comparación, pues éste nos asegurará que nuestro modelo se mantiene. Hasta llegar aquí habíamos definido nuestro modelo predictivo configurando cuando medir, contra quien medir y qué aspectos medir y eso nos proporcionará cierta predicción, pues si el candidato obtiene buena puntuación, nos puede pronosticar un buen desempeño en el futuro. Ahora bien, las organizaciones y los puestos cambian con el tiempo y sería un error centrarnos sólo en obtener la foto fija del momento sin asegurar su evolución. ¿Qué pasa si nuestros top performers del futuro son distintos de los del presente? Nunca lo sabremos si no evolucionamos el algoritmo. Para poder hacerlo hay que hacer seguimiento de los candidatos que entran en la empresa, medir su desempeño y nutrir el algoritmo con ello, sólo así podremos hacer que nuestro modelo predictivo sea sostenible con la evolución de la compañía.
1 comentario en «¡El reclutamiento predictivo existe!»
Muy lúcida tu exposición José Alcántara. Explicas sencillo lo que es difícil de explicar. Ahora sólo falta ponerlo en práctica con la misma lucidez.
Gracias por la claridad
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