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El robot ruso Vera entrevistó a 1,4 millones de solicitantes de empleo, una muestra de la fuerza que ha cobrado la inteligencia artificial en el mundo laboral. Pero este fenómeno no está exento de conflictos éticos.
Antes de crear al “Robot Vera”, la startup rusa Stafory tenía un ejército de personas que pasaban llamadas todos los días para encontrar nuevos talentos.
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Pero desde enero 2017, es un programa informático el que se encarga de esta labor, mediante llamadas telefónicas en las que hace siempre las mismas preguntas, para encontrar candidatos para puestos poco calificados. Según Stafory, este trabajo, que antes le tomaba una semana lo hace ahora en una hora.
“Antes, se transcribían las entrevistas”, explica Alexéi Kostarev, cofundador de la empresa. “Ya no. Ahora (Vera) responde a las preguntas que se le hace. La formamos haciéndole escuchar entrevistas y con Wikipedia. Le hicimos leer también 160.000 libros”.
Robot Vera tiene 200 clientes, incluyendo multinacionales como Ikea. Puede también llevar a cabo entrevistas informativas, por ejemplo en caso de renuncia. “Las personas son más honestas con un robot, le dicen cosas que no dirían a una persona”, estima Kostarev.
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La plataforma estadounidense de reclutamiento ZipRecruiter, propone en cambio una “experiencia en tiempo real”. Cada oferta es publicada de forma simultánea en un centenar de sitios y redes sociales, mientras que el algoritmo notifica inmediatamente a los candidatos más pertinentes entre sus 10 millones de suscriptores.
La empresa que busca candidatos recibe por su parte una lista con los mejores candidatos.
“El algoritmo es tan sofisticado que es imposible saber a posteriori cómo realizó la selección”, explica Ian Siegel, director ejecutivo de ZipRecruiter. “Pero el nivel de satisfacción es muchísimo más alto que con el método tradicional”.
Siegel garantiza que el algoritmo toma en cuenta los prejuicios que puede tener un empleador a la hora de contratar y que intenta corregirlos. “Todos estos algoritmos aprenden con base en decisiones humanas, por lo que existe un riesgo de que institucionalicen estos prejuicios”, explica.
Por ejemplo, si un algoritmo se base en plataformas como LinkedIn, una red social popular sobre todo entre ejecutivos, podría deducir que el perfil ideal de un responsable informático es un hombre blanco de 42 con un diploma.
¿Cómo corregir estos sesgos discriminatorios? Utilizando sistemas de IA “más débiles”, según Jérémy Lamri: algoritmos “simples”, con criterios predefinidos por los humanos, y sin aprendizaje automático (“machine learning”).
Pero la tendencia es crear programas capaces de detectar cualidades aún más subjetivas, ya que los criterios para contratar han cambiado con el tiempo.
Los conocimientos han perdido importancia mientras que ahora se da más relevancia a las competencias en el campo de la conducta, del comportamiento, que son más difíciles de medir.
“Si mañana alguien inventa un escáner capaz de identificar la capacidad de una persona a ser eficaz, creo que muchas empresas lo adoptarían”, señala Jeremy Lamri. Pero “tiene que haber un marco ético. No es porque la tecnología puede hacer algo que tiene que hacerlo”.
“Cada vez hay más herramientas nuevas, por ejemplo para detectar las emociones en el rostro”, explica Laurent da Silva, director general de Badenoch & Clark y de Spring, filiales de Adecco dedicadas a la contratación de ejecutivos.
Las máquinas pueden ocuparse de la selección inicial, “pero la transacción final se hará siempre durante un encuentro”, afirma. “Es como en la vida privada, (...) a la final son dos personas que se dicen sí”.
