hrguru.ai #42 - Usamos la IA para estructurar entrevistas de manera científica.
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Hola, soy Ramón Egea, experto en Tech Talent Acquisition & Profesor/Advisor de AI para HR.
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Si eres lector asiduo de esta newsletter quizá te hayas dado cuenta de que he estado casi un par de meses sin subir entradas.
El final de 2023 me trajo grandes cambios profesionales, pero, sobre todo, uno de esos dos momentos en la vida que esperas que no ocurran nunca, y he necesitado un tiempo para recuperarme y retomar este proyecto tan querido y especial para mí.
Lo bueno de haber estado unas pocas semanas menos pendiente del panorama AI es que han aparecido multitud de novedades, y creo que se van a venir semanas divertidas en la newsletter.
Así que vamos allá :)
Hoy quiero contar un caso de uso muy levemente basado en hechos reales.
Imagina que estás enfrascado en optimizar toda la cadena de valor de un proceso de selección de perfiles complejo/on demand que muestra algunos problemas de engagement/abandono de candidatos tras la entrevista de HR.
Te pones a analizar cómo se está realizando dicha entrevista de HR con candidatos y encuentras que se está utilizando una estructura un poco, digamos, atípica:
Bienvenida a entrevista y presentación del entrevistador → Evaluación del candidato → Presentación de la compañía y el departamento
La intuición y la experiencia te dice que para perfiles tan demandados es preferible iniciar las entrevistas con la fase de presentación/venta del proyecto para conseguir un mayor engagement.
Pero claro, estamos hablando de intuición y experiencia, pero no de datos ni evidencias científicas sólidas.
Así que piensas en este punto:
— ¿Me puede ayudar la IA a tener evidencias científicas de que efectivamente es más eficaz comenzar las entrevistas con la explicación y venta del proyecto?
Y para explorar esa opción te pones manos a la obra con scholar.ai
(La incluimos por supuesto en la sección 🛠 AI Tools)
scholar.ai es una herramienta que utiliza la AI para ayudarte a resolver dudas que tengas buscando en Papers (artículos científicos).
Tiene su propia web, pero también un plug-in en ChatGPT que puedes instalar sin problema con un uso gratuito decente (al menos de momento).
(Si no recuerdas cómo iba eso de los plug-in, léete esta entrada mía que te lo explico desde 0)
Una vez instalado y activado el plug-in procedes a hacerle la pregunta que nos tiene en ascuas:
Y recibes este feedback:
De los estudios que muestra el más interesante es el 2 (traduciendo):
“Este estudio utiliza un enfoque neurocientífico para medir la experiencia de los candidatos durante las entrevistas de trabajo. Se encontró que diferentes fases de la entrevista, como la presentación de la empresa y la explicación del proceso de carrera, tenían niveles variables de estrés y compromiso para los candidatos.”
Francamente prometedor para tirar del hilo, ¿no?
Parece que esta buena gente tiene demostrado (neuro)científicamente que los candidatos tienen nivel de estrés diferente según la fase de la entrevista.
Así que vas y metes cuchillo aquí:
Y obtienes esto:
Muy interesante.
Según este estudio, los candidatos sienten menos estrés y más engagement en las fases de Presentación de la Compañía y la Explicación de la Carrera que podrían tener en la empresa.
Si hay evidencias neurológicas de que el candidato se siente más enganchado y menos estresado cuando le cuentas la empresa, ¿no empezarías tus entrevistas por esa fase? → Te dejo a ti lector que hagas tu propia reflexión.
En este punto pides a ChatGPT que se estruje su cibernética cabeza de esta manera para que te radiografíe los pros y contras de cambiar el proceso al orden típico, en base a lo que dice el estudio, y teniendo en cuenta el problema de engagement que queremos resolver:
Nada mal, ¿no?
Ahora sería una cuestión de poner esto en común y entender cómo pueden ponderan los pros y los contras para tomar la decisión :)
Muchas gracias por leerme otra vez. Nos vemos la semana que viene :)
Ramón Egea
PD: Dall-E de hoy:
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