100 años en Recursos Humanos

De las manchas de tinta a los robots profesionales
Marissa Mann Harvard
Marissa Mann Harvard
Por Marissa Mann
Universidad de Harvard, Máster en Psicología Organizacional Industrial
McDonald’s, una cadena de comida rápida multimillonaria, abrió sus puertas en 1948 (McDonald’s 2021). Dos hermanos, una maquinaria casera y un equipo autodidacta se unieron para vender hamburguesas de quince céntimos (Lee Hancock 2016). A través de los últimos 73 años, las tareas en el trabajo no han cambiado tanto como la tecnología de las máquinas. En ese momento, McDonald’s era como otras organizaciones, y capitalizaba la eficiencia de las máquinas, los recursos naturales, como la disponibilidad de alimentos, y la mano de obra barata (Lee Hancock 2016). Sin embargo, hoy en día, las organizaciones de éxito masivo son mucho más propensas a prosperar gracias al poder cerebral colectivo de los empleados (Harvard Business Review 2019). Los empleados del siglo XXI están altamente especializados y son reclutados, promovidos y entrenados de maneras que involucran fuertemente la Inteligencia Artificial (IA), la estrategia de negocios y de fuerza de trabajo completamente opuesta a la versión de McDonald’s de 1948 (Krueger 2006, Lee Hancock 2016, Scott et al., 2017).
Los años transcurridos entre la maquinaria básica y la IA tuvieron muchas partes móviles entre la psicología y la tecnología (Scott et al, 2017). El test de manchas de tinta de Rorschach, se incorporó a ciegas a los procesos de RRHH (Scott et al., 2017). En definitiva un test proyectivo, muchas organizaciones, utilizaron las manchas de tinta con un orgullo incuestionable (Scott et al., 2017). Hoy en día, entre los psicólogos, esta prueba es a lo sumo una forma aceptable de identificar patologías psicológicas, que no pueden predecir el tipo de liderazgo y conocimientos específicos avanzados que las organizaciones desean evaluar hoy en día (Searls, 2017).
A medida que los profesionales de RRHH/científicos sociales desenredaban lo bueno de lo malo, la llegada de internet y, posteriormente, su accesibilidad mundial, cambiaron el rumbo de las organizaciones y los procesos de RRHH: las entrevistas, los tipos de pruebas usadas, la preselección y la competencia global (Scott et al., 2017). De repente, las organizaciones podían administrar los procesos de RRHH a distancia; las pruebas de evaluación que antes eran solo de papel y lápiz, como las pruebas de aptitud diferencial, se pusieron a disposición en línea (CAT) (Wang 1995). Aunque en su día se pensó que tenían los mismos valores predictivos que su homólogo de papel y lápiz, las inestables puntuaciones de fiabilidad de las pruebas volvieron a demostrar que las pruebas por ordenador tenían matices problemáticos aún no descubiertos (Alkhadher, 1998).
La filosofía de la g (inteligencia general) como la medida más importante para predecir el rendimiento laboral se ha mantenido en alta estima a lo largo de los años (Alkhadher, 1998, Scott et al., 2017). Hoy en día, las organizaciones tienen un interés primordial en evaluar la inteligencia emocional, los conocimientos específicos, el ajuste cultural y la diversidad (McDaniels et al., 2010). La gama de evaluaciones se ha ampliado para incluir entrevistas grabadas, pruebas proctoradas e incluso pruebas del propio inconsciente (Scott et al., 2017).
Los métodos de IA, incluido el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático (ML), aceleran los procesos de RRHH al reducir el tiempo que se tarda en evaluar a los candidatos filtrando los currículos que no incluyen las “palabras clave” que el responsable de la contratación especificó (Scott at al., 2017). El Journal of Behavioral Robotics califica la incorporación de la IA en RRHH como “no sentida y, como mucho, igual al papel de un asistente” (Fernández Martínez y Martínez, 2020). Sin embargo, la IA está influyendo en las decisiones de contratación; el ML puede evaluar los movimientos faciales, el tono, el lenguaje corporal, la elección de palabras, la raza y el atractivo físico de todos los solicitantes, comparar las puntuaciones con las de los empleados que han tenido éxito anteriormente y, a continuación, reducir el grupo de solicitantes a unos pocos seleccionados (Fernández Martínez & Martínez 2020).
Mi preferencia por agilizar los procesos de RRHH se ve interceptada por los métodos sesgados de la IA; este proceso carece de ingenio y fomenta la discriminación; se recrean las identidades de los equipos que han tenido éxito, justificando características específicas. Mi predicción es que los algoritmos tecnológicos tendrán la reputación que ahora tiene Rorschach y que la IA pronto elegirá las “palabras de éxito” sin que nadie lo sepa. Sin embargo, el mundo tendrá que sentir primero dolorosamente la ira de la IA en los RRHH. Hasta que comprendamos los límites del papel de la IA en los RRHH, prefiero las iniciativas de RRHH de las personas vivas.
Related Posts
Desviación positiva

Estrategia para un mundo en flujo

¿Está el mundo de los negocios moviendo demasiado rápido para la estrategia de mantenerse al día? Rita McGrath, de la Columbia Business School, en esencia hace esa pregunta en el Spotlight de este mes. Los grandes cambios en la economía-mundo revolución digital, bajaron las barreras de entrada, la globalización se combinan para hacer que sea casi imposible para las empresas mantener verdaderamente duradera ventaja competitiva. Como un […]
Leer más
Maximizing Your Return on People

Servir a los clientes en línea obtiene resultados, pero cuesta más

La retención de clientes rentables mejora al pasar a la línea de auto-servicio, aunque en realidad los costes de las empresas se elevan como resultado, según una investigación de la Universidad de Harvard Business School Dennis Campbell y Frances X. Frei en Marketing Science. Campbell y Frei estudiaron decenas de miles de clientes del banco y descubrieron que después de las transacciones en línea aumentan, también lo hacen centro de llamadas [...]
Leer más
Maximizing Your Return on People

¿Purell también funciona?

Lavarse las manos después de fallar en una tarea aumenta el optimismo, pero que el optimismo podría estar fuera de lugar. El lavado de manos también dificulta su rendimiento posterior en la misma tarea, de acuerdo con el investigador alemán Kai Kaspar, de la Universidad de Osnabrück. El jabón y el agua pueden “lavar” su necesidad psicológica que esforzarse más con el fin de [...]
Leer más