Cómo afectan las herramientas de evaluación con IA al comportamiento de los candidatos a un puesto de trabajo

Según el Foro Económico Mundial, más del 90% de los empleadores utilizan sistemas automatizados para filtrar o clasificar solicitudes de empleo, y el 88% de las empresas ya emplea algún tipo de IA para la selección inicial de candidatos.

La mayoría de las empresas, al considerar las herramientas de evaluación con IA, se centran en las mejoras que estas herramientas aportan en términos de eficiencia y calidad. Pero no toman en cuenta cómo la evaluación con IA puede cambiar el comportamiento de los candidatos durante el proceso de evaluación. Nuestra nueva investigación, que examinó a más de 13,000 participantes en 12 estudios, revela que este es un punto ciego crucial.

Los resultados muestran que los candidatos a menudo enfatizaron rasgos analíticos cuando creían que eran evaluados por una IA, al tiempo que restaban importancia a cualidades muy humanas (empatía, creatividad, intuición) que con frecuencia distinguen a los empleados sobresalientes de los meramente competentes. Esto llevó a los candidatos a presentar una versión diferente y potencialmente más homogénea de sí mismos, lo que a su vez afectó a quiénes tienen más probabilidades de tener éxito en un proceso de contratación mediado por IA, con implicaciones para las organizaciones que utilizan IA en decisiones de contratación, promoción o admisión.

POR QUÉ ESTO ES RELEVANTE PARA SU ORGANIZACIÓN

Las implicaciones de nuestros hallazgos van más allá de las decisiones individuales de contratación. Cuando los candidatos se representan de manera sistemáticamente incorrecta, las organizaciones enfrentan varios desafíos críticos:

-- DISTORSIÓN DE LA RESERVA DE TALENTO: Nuestra investigación sugiere que saber que uno está siendo evaluado por una IA también sesga a los candidatos, haciéndoles creer que deben priorizar sus capacidades analíticas. Como resultado, las empresas podrían estar descartando exactamente a los candidatos que necesitan simplemente por usar IA: ese pensador innovador o líder con inteligencia emocional que usted está buscando podría presentarse como un analista que sigue las reglas porque cree que eso es lo que la IA quiere ver.

-- COMPROMISO DE LA VALIDEZ: Cuando los candidatos modifican estratégicamente sus respuestas, la validez fundamental del proceso de evaluación puede verse socavada. Las organizaciones podrían dejar de medir capacidades auténticas y, en su lugar, medir lo que los candidatos creen que la IA valorará más.

-- HOMOGENEIZACIÓN NO INTENCIONAL: Si la mayoría de los candidatos cree que la IA favorece los rasgos analíticos, la fuente de talento podría volverse cada vez más uniforme, lo cual potencialmente socava las iniciativas de diversidad y limita la gama de perspectivas en las organizaciones.

LO QUE LOS LÍDERES PUEDEN HACER

Con base en nuestros hallazgos, las organizaciones pueden tomar varias medidas concretas para abordar el efecto de la evaluación con IA:

-- TRANSPARENCIA RADICAL: No se limite a revelar que utiliza una evaluación con IA, sea explícito sobre lo que realmente evalúa. Comunique claramente que su IA puede valorar (y de hecho valora) rasgos diversos, incluyendo creatividad, inteligencia emocional y capacidad intuitiva para resolver problemas.

-- AUDITORÍAS CONDUCTUALES REGULARES: Implemente revisiones sistemáticas de los resultados de sus evaluaciones con IA. Además de examinar sesgos demográficos, le sugerimos que use estas auditorías para buscar patrones que indiquen adaptación de comportamiento: ¿Las respuestas de los candidatos se están volviendo más homogéneas con el tiempo? ¿Está observando una tendencia hacia presentaciones más analíticas a expensas de otros rasgos valiosos?

EVALUACIÓN HÍBRIDA: Algunas organizaciones combinan evaluaciones humanas y de IA. Uno de nuestros estudios muestra que, si bien la evaluación híbrida reduce la tendencia de los candidatos a destacar capacidades analíticas, no la elimina por completo. Para cerrar esa brecha, es necesario capacitar a los responsables de contratación (humanos) para que compensen el efecto de la IA.

EL CAMINO A SEGUIR

Las mejoras en eficiencia que brinda la evaluación con IA pueden tener el costo de una presentación auténtica del candidato y, en última instancia, de la diversidad humana que hace que las organizaciones sean innovadoras y resilientes. La solución no es abandonar la IA, sino diseñar sistemas de evaluación que consideren y contrarresten estos cambios de comportamiento.