Abordar cuestiones que preocupan a las organizaciones en el ámbito de la selección o evaluación de personas y presentar nuevas líneas de investigación y resultados es el objetivo del seminario anual de la Cátedra UAM-IIC de Modelos y Aplicaciones Psicométricos, que tiene lugar en la Facultad de Psicología de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM)
En su 11ª edición, el seminario que también organiza el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) eligió tratar un tema actual: la “Selección de personal inclusiva y nuevos resultados sobre predicción del desempeño”.
Pilar Aivar, vicedecana de Relaciones Institucionales, Practicum y Relaciones Internacionales de Psicología en la UAM, destacó esta temática en la presentación del evento: “la inserción laboral puede ser un problema para algunos colectivos. Desde RR. HH., se puede trabajar para garantizar que la selección de personal tenga un carácter inclusivo”, comentó.
También Alberto Barrientos, director general del Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC), apostó por abrir líneas de investigación actuales a través de la cátedra.
“En el contexto social, cada vez hay una demanda mayor de organizaciones inclusivas que aprovechen la diversidad de la fuerza de trabajo”, Alberto Barrientos
Estudios sobre selección de personal inclusiva
Para profundizar en el tema de la selección inclusiva y en distintos estudios realizados, tuvieron lugar distintas conferencias de doctores y catedráticos de psicología y sociología presentados por los codirectores de cátedra Vicente Ponsoda y Francisco Abad. Además, en un debate final, se contempló la aplicación de la Inteligencia Artificial con este objetivo.
Predicción de un desempeño multidimensional
Ante una nueva concepción del desempeño, actualmente considerado multidimensional, surge la necesidad de evaluar nuevos componentes del mismo. Además del desempeño de tareas que se contemplaba tradicionalmente, hay que tener en cuenta un aspecto contextual, los comportamientos contraproductivos o el denominado desempeño innovador.
Jesús Salgado, catedrático y profesor de Psicología de las Organizaciones y RR. HH. en la Universidad de Santiago de Compostela, se centró en la investigación realizada sobre la Capacidad Cognitiva General (CCG) para reflejar esta necesidad.
Los también llamados test de capacidad mental general son considerados los procedimientos o instrumentos que tiene más validez para predecir el desempeño en términos de eficiencia o competencia en el trabajo. Entre otras cosas, es un gran indicador de la capacidad de aprendizaje en el puesto.
Sin embargo, se trata de una validez promedio, que no es la misma dependiendo de la complejidad de un puesto de trabajo concreto y de los criterios que se necesiten evaluar según el perfil requerido. Por ello, este tipo de test no es igualmente potente para todas las dimensiones del desempeño.
Según Jesús Salgado, “la complejidad del puesto debe estar presente en nuestra evaluación”. Y apostó por utilizar varias herramientas: “las contribuciones de otros instrumentos son importantes, predicen con mejores garantías las dimensiones o criterios que los test cognitivos no evalúan tan bien”, explicó. Para ello, tenemos que considerar qué es lo que estamos tratando de seleccionar, de predecir o maximizar. Si tenemos esto, utilizar los procedimientos correspondientes.
La influencia de los sesgos en la evaluación
Cualquier descripción sobre las características de una persona crea una imagen en nosotros, nos lleva a formarnos una idea de su forma de ser o sus competencias sin apenas conocerla. Este procesamiento de información rápido e intuitivo, en muchos casos basado en estereotipos y prejuicios, también influye en los procesos de selección.
De los heurísticos y sesgos del evaluador habló Javier Horcajo, Doctor y profesor en Psicología Social en la Universidad Autónoma de Madrid: “ambos interfieren en la meta principal de los procesos de selección: evaluar con precisión y validez en qué medida un candidato posee o no posee las competencias que estamos buscando”, explicó.
La psicología social, la ciencia de la influencia, estudia estos atajos cognitivos o tendencias, que son patentes sobre todo en las entrevistas. Solo hay una situación, explicó Javier Horcajo, en la que la intuición acierta: la intuición experta. La que nos permite saber que es el candidato indicado cuando lo vemos y que deriva del reconocimiento de un determinado patrón, asociado en el pasado a candidatos de éxito o personas con un desempeño destacado.
“¿Somos capaces de diferenciar cuando nos guía esta intuición y no la heurística? Con frecuencia, no”, Javier Horcajo.
Por eso, y en base a estudios realizados, Horcajo recomendó que “a la hora de hacer una criba curricular, debemos intentar que el proceso sea lo más ciego posible, evitando información que pueda activar estereotipos”. Y si se tratara de información predictiva del desempeño, incluir pruebas que complementen esa evaluación y contrarresten los posibles sesgos.
Instrumentos para una selección inclusiva
Gran parte del éxito de una selección inclusiva reside en los instrumentos utilizados para la evaluación. Por ello, Jesús Salgado, catedrático y profesor de Psicología de las Organizaciones y RR. HH. en la Universidad de Santiago de Compostela, dio una perspectiva general de las herramientas y conocimientos disponibles para llevar a cabo una selección de personal inclusiva y no discriminativa.
Para introducir el tema, explicó que “la selección inclusiva pretende hacer la tradicional predicción del desempeño, pero introduciendo aspectos sociales, éticos o legales que garanticen la equidad, la igualdad del trato y la no discriminación en el acceso al empleo”. Pero detrás de este nuevo concepto, hay ideas que provienen de la predicción diferencial de los instrumentos. Esto es cuando una persona recibe mejores o peores puntuaciones por pertenecer a un grupo.
Hablamos de discriminación directa cuando se da un trato diferente a una persona por pertenecer a un determinado grupo y de discriminación indirecta cuando, por utilizar determinados métodos, un grupo de personas se ve perjudicado y tiene diferentes oportunidades de acceder al empleo.
Es aquí donde se estudia el denominado impacto adverso de las diferentes herramientas de evaluación, que existe y se puede solucionar, según Jesús Salgado, con una “selección o predicción multivariable”, utilizando varios instrumentos que evalúen diferentes variables en concreto y compensen los resultados.
Discriminación de género en los procesos de selección
Investigar la desigualdad de género en los procesos de selección en España fue la motivación del uno de los últimos estudios en los que participó Jorge Rodríguez, doctor en Sociología por la Universidad Norteamericana de Northwestern y profesor agregado Serra Hùnter en la Universidad Pompeu Fabra.
Su conferencia partió con las preguntas previas a la investigación: “¿Realmente está discriminada la mujer? En caso de que haya discriminación, ¿podemos asociarla a alguna fuente? ¿Estaría basada en prejuicios o en estereotipos?”, planteó.
Para estudiarlo, se enviaron 2 pares de CV mujer-hombre a 1.400 ofertas reales de empleo, en los que además se variaban otras características relacionadas con los estereotipos: un par tenía mejores cualificaciones que el otro y, en otros casos, un par tenía hijos y el otro no. “Se daría discriminación cuando la respuesta favorable varía en función del rasgo diferenciado”, explicó.
Como resultado, se determinó que, en general, la probabilidad de recibir una llamada es más alta para los hombres que para las mujeres. Una discriminación que se ve reducida cuando la mujer tiene más cualificaciones para el trabajo y potenciada en el otro caso: los hombres con hijos tienen más probabilidad de ser llamados que los hombres sin hijos, una ventaja que es un en cambio un hándicap para las mujeres.
¿Qué aporta la Inteligencia Artificial a la selección inclusiva?
La aplicación de la Inteligencia Artificial y la analítica avanzada al ámbito de los RR. HH. y la atención prestada a los sesgos en este sentido fue el tema de debate en la última sesión del seminario, en la que tuvieron la palabra todos los participantes.
Para introducir el tema, Beatriz Lucía, directora del área de Talent Analytics en el IIC, contempló varios puntos de vista: “Hay quien considera que la IA va a mejorar una toma de decisiones más equitativas, quien opina que está aprendiendo de los sesgos de los seres humanos y otros que quieren orientar la atención a detectar esos sesgos para aprender a prevenirlos”, comenzó.
El estudio presentado por Jorge Rodríguez demostraba que existe discriminación desde la primera criba curricular. Por ello, considera que la Inteligencia Artificial tiene aquí un rol importante: “podríamos aplicar algoritmos que permitieran una primera selección que no se basara ni en la foto ni en el sexo ni en el apellido”, explicó.
Para Javier Horcajo, “lo que debe guiar la aplicación de la Inteligencia Artificial en RR.HH. en contextos profesionales es en qué medida supone una mejor predicción en términos de fiabilidad y validez”. Una opinión que compartió Jesús Salgado, junto a la importancia de hacerse preguntas: ¿Qué es lo que vamos a predecir? ¿Con qué datos? ¿Y qué pasa con la protección legal?
A pesar de esa reflexión necesaria, Beatriz Lucía concluyó que la evidencia de los datos ayuda en determinados procesos de RR. HH., para confirmar intuiciones o a tomar decisiones.
Antes de la clausura del seminario, se rindió homenaje a Julio Olea, codirector de la Cátedra fallecido el pasado octubre, recordando el trabajo realizado junto a él.