Atracción de Candidatos: La revolución tecnológica

Introducción

Ah… ¿Puede el lector imaginar el mundo del reclutamiento sin motores de búsqueda? Quizá se resumiría a frases como:

• "Estoy cansado de buscar entre miles de currículos y no encontrar a nadie adecuado para el puesto".
• "No puedo creer que no haya suficientes candidatos calificados para esta vacante".
• "Me está costando mucho tiempo y esfuerzo atraer candidatos para esta vacante".

En cambio, con motores de búsqueda, los diálogos cambian:

• “Tengo una base de datos de millones de candidatos que han postulado a todas las vacantes que publiqué”.
• “Mi algoritmo lee los currículos y los entiende semánticamente… Clasifica e indexa correctamente las experiencias, conocimientos, funciones y educación”.
• “Los mil candidatos que hacen match con la búsqueda reciben un WhatsApp o mail automático lanzado por el motor de búsqueda”.

Atraer candidatos en cantidad y calidad, con el fin de tener opciones para cubrir una vacante, es un desafío para los reclutadores. Por eso, muchos gerentes de Recursos Humanos se interesan cada vez más en las tecnologías que pueden ayudar a resolver este dolor tan común en el proceso de reclutamiento.

No es necesario que uno mismo se encargue de todas las tareas relacionadas con el proceso de reclutamiento, especialmente si existen tecnologías disponibles que ayudan a automatizar y eliminar funciones operativas y rutinarias.

Primero se publica el aviso de búsqueda de candidatos y luego (cruzando los deditos) se les encuentra. Con los motores de búsqueda, se pone de cabeza este proceso, porque primero se encuentra a los candidatos y luego se les invita a postular.

Después de leer este artículo, el lector podrá emprender un proyecto de digitalización para construir por sí mismo una base de datos de candidatos con estas características o entender una de las ventajas de trabajar con un RDO: la base de datos indexada y los motores de búsqueda que vienen incluidos en el precio.

Qué son los motores de búsqueda.

Los motores de búsqueda son herramientas tecnológicas con algoritmos de inteligencia artificial que permiten encontrar a los pocos candidatos adecuados entre millones de currículos que existen.

Buscan información en una base de datos mediante un sistema de indexación y clasificación. Los usuarios pueden utilizar estos programas para buscar información específica, ingresando palabras clave o frases en un cuadro de búsqueda. Los motores de búsqueda escanean la información disponible en la base de datos, indexan la información encontrada y la clasifican según un algoritmo que determina su relevancia para la búsqueda realizada. Los resultados se presentan en una lista ordenada.

Los algoritmos que se utilizan suelen ser muy similares a los de motores de búsqueda genéricos (como Google o Bing). Estos emplean técnicas de procesamiento del lenguaje natural y de machine learning para analizar y procesar la información contenida en los CV de los candidatos y encontrar aquellos que mejor cumplen con los criterios de búsqueda establecidos.

En concreto, suelen funcionar de la siguiente manera:

1. Análisis de la información de los CV: Los algoritmos analizan la información contenida en los CV de los candidatos (como el título de la vacante, el perfil profesional, la experiencia laboral, la formación académica, etc.) y la indexan para poder hacer búsquedas más precisas.
2. Procesamiento del lenguaje natural: Los algoritmos utilizan técnicas de procesamiento del lenguaje natural para entender el significado de las palabras y frases contenidas en los CV y determinar si los candidatos cumplen con los criterios de búsqueda establecidos.
3. Uso de técnicas de machine learning: Los algoritmos también pueden utilizar técnicas de machine learning para aprender de los datos de los CV y mejorar la precisión de las búsquedas a medida que se realizan más.

Estrategias para mejorar los resultados del los motores de búsqueda

Existen varios parámetros que se pueden utilizar para enriquecer la información indexada en una base de datos de candidatos y mejorar los resultados de la búsqueda. Algunos ejemplos son:

• Información demográfica: Se puede incluir parámetros relacionados con la edad, el género, la nacionalidad, el lugar de residencia de los candidatos. Esta información es útil para hacer búsquedas más precisas y cumplir con objetivos de diversidad e inclusión.
• Habilidades y conocimientos: Mientras más específicos, mejor. Esta información es útil para encontrar candidatos que cumplan con requisitos técnicos específicos.
• Experiencia laboral: Se refiere a la trayectoria profesional de los candidatos, como el tiempo que han trabajado en cada puesto, el tipo de empresas en las que han trabajado, los puestos que han ocupado, etc.
• Formación académica: Por ejemplo, el título universitario, el área de estudio, la nota media obtenida, etc.
• Otros: Dependiendo de la empresa y de la vacante en cuestión, también pueden ser útiles otros parámetros como el nivel de idiomas, el nivel de informática, los cursos de formación, etc.

El dato más valioso (y no aparece en el currículum)

¿Cómo le ha ido a este candidato cuando postuló a un puesto similar?

Si un candidato postula a un puesto de analista de marketing y lo descartan y luego postula a un puesto de asistente financiero y queda entre los finalistas, ¿qué quiere decir esta información del candidato? ¿Será mejor para un puesto financiero que para uno de marketing?

Es común que algunas bases de datos de candidatos incluyan información sobre el éxito que han tenido los candidatos en búsquedas de puestos anteriores para enriquecer los resultados de la búsqueda.

Una base de datos centralizada como la que trae un buen ATS puede añadir una sección en el CV del candidato donde se indique el puesto al que se postuló y el resultado de la postulación (si fue seleccionado o no). Mejor aún: saber si el candidato quedó seleccionado como finalista o si pasó algunas evaluaciones y con qué puntaje.

Cómo funcionan los motores de búsqueda.

Los motores de búsqueda específicos para bases de datos de candidatos suelen funcionar de la siguiente manera:

1. Se establecen los criterios de búsqueda: Estos pueden incluir el título de la vacante, el perfil profesional del candidato, la experiencia laboral, la formación académica, el lugar de trabajo, etc.
2. Se realiza la búsqueda: Se utilizan algoritmos para buscar y seleccionar los candidatos que cumplen con los criterios de búsqueda establecidos.
3. Se disparan invitaciones automatizadas por WhatsApp o mail a los candidatos que hacen match con lo buscado.
4. Se evalúan los candidatos: Los candidatos interesados postulan, pero ya no tienen que llenar su información, solo deben actualizarla. El algoritmo evalúa el puntaje de match que hace el postulante con lo buscado y ordena los resultados.

Aunque los motores de búsqueda con inteligencia artificial pueden ser una herramienta eficaz en el proceso de reclutamiento, es importante recordar que siempre existe un factor humano. Los algoritmos pueden generalizar y rechazar a candidatos que podrían ser adecuados para el puesto, por eso es importante tener una persona involucrada en la revisión final de los candidatos seleccionados. Sin embargo, el uso de estas herramientas permite ahorrar una gran cantidad de tiempo en tareas repetitivas como la publicación de avisos, la revisión de currículums y la validación de datos, ya que estas tareas son automatizadas y pre-validadas en la base de datos.

El uso de motores de búsqueda con inteligencia artificial en el proceso de reclutamiento también tiene un impacto positivo en la participación de los candidatos, ya que permite atraer a candidatos pasivos que no estaban buscando activamente un trabajo. Además, mejora la experiencia de postulación al reducir la cantidad de información que los candidatos deben ingresar, ya que muchos de los datos ya están pre-validados en la base de datos. Esto hace que el proceso sea más rápido y fácil para los candidatos, lo que aumenta la probabilidad de que postulen y aumenta la cantidad de candidatos calificados.

Qué se requiere para implementar un motor de búsqueda de candidatos

Data. Mucha Data.

Un motor de búsqueda con inteligencia artificial funciona comparando y analizando información para encontrar patrones y relaciones que son relevantes para una búsqueda en particular. Sin embargo, para que puedan hacerse una comparación y análisis precisos, es esencial tener una gran cantidad de datos. Cuanto más datos posea el motor de búsqueda, más preciso será el resultado.

Además, si un motor tiene acceso a una gran cantidad de datos, puede aprender y mejorar con el tiempo, ya que detecta patrones y tendencias que no eran evidentes con una cantidad menor de datos. También puede tener una mayor capacidad para manejar consultas más complejas y específicas, lo que lo hace más útil para una variedad de tareas de reclutamiento.

Muy buen equipo de desarrollo de software.

Tener desarrolladores de software talentosos es esencial para contar con un motor de búsqueda que funcione bien, ya que son responsables de diseñar, programar y mantener el motor. Los desarrolladores deben tener habilidades técnicas avanzadas para crear un motor de búsqueda que sea eficiente, escalable y fácil de usar.

Los desarrolladores de software talentosos son capaces de crear algoritmos de inteligencia artificial que pueden manejar y analizar grandes cantidades de datos de manera precisa y rápida. También son capaces de crear una interfaz fácil de usar para que los usuarios puedan realizar búsquedas con facilidad, y crear un sistema de seguridad robusto para proteger la privacidad y seguridad de la información.

Además, son capaces de mantener y actualizar el motor a medida que surgen nuevas tecnologías y necesidades. Esto asegura que siga siendo relevante y útil para el proceso de reclutamiento.

Alternativa a hacerlo uno mismo

Es casi obvio que ninguna empresa podría, por sí misma, cargar con un proyecto de esta magnitud, a menos que esté especializada en brindar este servicio.

Hay dos tipos de proveedores que pueden ofrecer una herramienta como esta. Los RDO y los ATS. Estas empresas:

• Tienen el equipo de developers de software,
• Cuentan con la data de miles de procesos de selección que llevan para varios clientes,
• Poseen experiencia y conocimiento para implementar complejos proyectos tecnológicos,
• Llegan a menores costos de producción de tecnología porque la ponen a disposición de varios clientes entre los que dividen la inversión,
• Producen actualizaciones y mantenimiento de la plataforma.
  

Conclusión

En conclusión, los motores de búsqueda con inteligencia artificial son una herramienta valiosa para los gerentes de recursos humanos en el proceso de reclutamiento. Estas herramientas permiten ahorrar tiempo al automatizar tareas repetitivas y mejoran la precisión al encontrar candidatos adecuados entre millones de currículums. Sin embargo, para que sean efectivas, es esencial contar con una gran cantidad de datos y desarrolladores de software talentosos.

Considera trabajar con proveedores para contar con un motor de búsqueda con inteligencia artificial eficiente, escalable y fácil de usar. Lee más de cómo funcionan los RDO y los ATS en nuestro blog y explora estas alternativas.

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