No hay una solución perfecta para la contratación. A veces, alguien que se ve bien en el papel, es una decepción en persona, y es posible que el candidato ideal ni siquiera pueda poner su pie en la puerta debido a un currículum deslustrado.

Tweet: Cómo las universidades usan el análisis para la contratación

En la educación superior, hay muchos factores que entran en ser un gran líder universitario o un gran profesor. 

Y hay una serie de desafíos para encontrar al candidato adecuado en una industria que es altamente competitiva. La inteligencia de negocios no puede resolver todos los problemas con el proceso de contratación, pero puede ayudar a una organización a estar más cerca de encontrar a la persona adecuada al centrarse en los análisis que puede utilizar.

Mejorar el uso de los datos

Hasta hace poco, los datos en la contratación de universidades se han utilizado principalmente para abordar desafíos como el aumento de la retención o la identificación de brechas de habilidades. Esto se debe en parte a que eran puntos de datos que casi todos podían identificar y entender. Ahora hay más análisis predictivos disponibles que pueden ayudar a mapear las habilidades de los candidatos que indicarían que pueden desempeñarse bien en el trabajo para el que está contratando una universidad. La tecnología también puede comprender y procesar las causas de la rotación de empleados para que las organizaciones puedan identificar a los candidatos que podrían no quedarse mucho tiempo.

Proceso más eficiente
Según el informe de Tendencias de Reclutamiento Global 2018 de LinkedIn, la inteligencia artificial(AI) es una de las tendencias de contratación de mayor crecimiento. El 35% de los profesionales de talento y gerentes de contratación encuestados dijeron que la AI es la tendencia principal que afecta la forma en que contratan.

AI puede simplificar lo que a menudo puede ser un proceso largo, costoso (y repetitivo). En lugar de revisar las pilas de currículos e invitar a los candidatos que pierden la calificación, AI puede analizar los datos de los solicitantes. Las habilidades clave que desea una organización se pueden resaltar y el aprendizaje automático puede seleccionar a los postulantes en función de sus calificaciones en comparación con la descripción del trabajo.

Gobernando los datos

Si la descripción del trabajo es con lo que se combinan las habilidades de los candidatos, eso significa que debe haber mucho trabajo para crear esa descripción o los puntos de énfasis para el proceso de entrevista. Si la universidad está buscando ciertas habilidades, eso debe aclararse por adelantado.

Algunas soluciones analíticas se pueden usar para analizar las habilidades de los empleados actuales que se desempeñan a un alto nivel, y esos atributos se pueden usar para construir el perfil de la persona que la universidad está buscando contratar. Esto puede ser especialmente importante en la educación superior si, por ejemplo, un candidato está siendo considerado para un puesto en una pequeña universidad de artes liberales en lugar de una gran universidad pública de investigación.

Si la organización está buscando un grupo de talentos diverso, el equipo de contratación debe asegurarse de no haber configurado los parámetros que obtendrían de un grupo homogéneo. Para evitar el sesgo de la AI, los usuarios pueden configurar diferentes algoritmos que pueden clasificar dos grupos representados en un conjunto de datos; por ejemplo, un artículo en Bloomberg.com analiza la investigación sobre el género y el sesgo racial en los algoritmos. Los investigadores dicen que un ejemplo de cómo los empleadores pueden combatir esto es evaluar a las candidatas de ingeniería a partir de los criterios que mejor predicen a una ingeniera exitosa en lugar de los criterios que determinan el éxito de un grupo más grande.

Idealmente, una solución de analítica trae al candidato perfecto que tiene la entrevista perfecta y continúa una carrera larga y exitosa con la organización. Pero esos casos son pocos y distantes entre sí, sin importar qué enfoque se tome con el proceso de contratación. Una de las cosas más importantes que debe recordar al contratar, ya sea que use analítica o no, es que siempre puede volver a comenzar el proceso. Y cuando una organización usa datos para la contratación, a veces comenzar de nuevo es tan simple como ajustar los datos en función de las lecciones aprendidas desde la primera vez.

John Sucich

John has more than a decade of experience in education as a teacher, board member, and communicator. He also spent several years in sports journalism. John graduated from Boston University with a bachelor's degree in broadcast journalism and from Lesley University with a master's degree in elementary education.