¿Un currículum vitae 'perfecto' garantiza el trabajo de sus sueños?

La pretensión de condensar en uno o dos folios todas las habilidades que te convierten en el candidato ideal para un puesto de trabajo siempre ha sido bastante ingenua, pero no existen demasiadas alternativas reales.

Por: Redacción Gestion.pe

Envíanos tu currículum y ya te llamaremos”. Esta es, probablemente, la frase que más hemos escuchado quienes nos hemos visto envueltos en una búsqueda de empleo, ya que la primera puerta para acceder al mundo laboral te la abre este papel.

Los empleadores dedican el 60% de su tiempo a leer currículums, según un informe de la consultora SAP. La pretensión de condensar en uno o dos folios todas las habilidades profesionales y personales que te convierten en el candidato ideal para un determinado puesto de trabajo siempre ha sido bastante ingenua, pero no existen demasiadas alternativas reales.

Los procesos de selección que exigen superar determinadas pruebas y participar en varias entrevistas tampoco son tan eficientes como cabría esperar. El impacto que dejan las primeras impresiones puede llevar a los seleccionadores a caer en prejuicios y condiciona a la empresa a jugarse la elección de su futuro trabajador a una sola carta.

Hoy, se desarrollan herramientas capaces de poner a disposición de las empresas y de los candidatos la información que necesitan conocer de forma precisa para incrementar la eficiencia de los procesos de selección.

“La analítica de datos te da las claves para localizar el talento que necesita tu empresa, pero también te permite conocer mejor a la gente que ya trabaja en tu organización, descubrir tus puntos fuertes y débiles y compararte con la competencia”, explica Jeff Weiner, director ejecutivo de LinkedIn durante un evento en el que la plataforma presenta sus nuevas herramientas, alineadas con este tipo de soluciones.

Según un estudio de la agencia de personal Manpower, una de cada cuatro empresas españolas reconoce que no encuentra a los profesionales que demanda, en un país que cuenta con una tasa de desempleo del 17%. La falta de formación en competencias cada vez más específicas es sin duda el principal problema que explica este fenómeno, pero no el único. En ocasiones, empresa y candidato no son capaces de encontrarse y es necesario un mecanismo que ponga en contacto a estas compañías con los perfiles que necesitan.

“La manera en que detectan el talento las empresas ha determinado su éxito o fracaso. Los empleadores no van a encontrar por sí mismos el perfil exacto que necesitan sus empresas: la inteligencia artificial está allí para ayudarlos”, sentencia John Jersin, líder de producto de LinkedIn. La plataforma ha profundizado en un software pensado para empresas que localiza una serie de aspectos de interés para un puesto de trabajo, asigna una puntuación a los candidatos en cada uno de estos aspectos y los ordena en función de su idoneidad.

“La respuesta está en convertir el dato en una ventaja para encontrar el talento”, resume Dan Shapero, vicepresidente de la compañía. “No se trata de confiar ciegamente en ellos; el factor humano es fundamental. La solución consiste en dar a los departamentos de recursos humanos herramientas de analítica y confiar en su instinto”.

La disponibilidad de datos que permite la sociedad de la información supone un cambio de paradigma respecto a las cuestiones que pueden valorar las empresas a la hora de elegir quién se adapta mejor a su candidatura, pero abre un debate en términos de invasión de privacidad.

Przemek Berendt, vicepresidente de la consultora Luxoft, divisa la posibilidad de construir perfiles psicológicos de los candidatos en función de su actividad en redes sociales y va un paso más allá. “Si estoy buscando a alguien que sepa de blockchain, que es una materia donde todavía es difícil encontrar expertos, podría seguir la huella digital de posibles candidatos y ver si suelen buscar información sobre esta tecnología y encajan con lo que busco”, expone.

Adelyn Zhou, cofundadora de Topbots, considera que el potencial de la analítica de datos en este ámbito todavía no se ha explorado lo suficiente. “En una entrevista de vídeo, el machine learning puede permitirte analizar la expresión facial, el lenguaje corporal o el tono de voz de un candidato”.

Fuente: Foro Económico Mundial / El País