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Jobs301: inteligencia artificial para mejorar los procesos de selección

La compañía ha conseguido reducir la duración de sus procesos de selección de trabajo hasta un 30% gracias a su modelo de parametrización
jobs301 trabajo

“Los recursos humanos estaban anclados en el pasado”, asegura Guillermo Vallejo, cofundador de Jobs301. Cuando decidió, junto a sus compañeros, crear esta empresa, vieron que podían aportar 25 años de experiencia, ya que llevaban desde el 1999 en el mundo del emprendimiento. Pero la experiencia no solo es lo primordial: necesitaban una idea innovadora que llevara hacia adelante el proyecto.

Así, pensaron en incluir la inteligencia artificial para mejorar los procesos de selección de trabajo, sobre todo, en el ámbito tecnológico. Y de ahí nació Jobs301. Trabajan tanto para que las empresas contraten su servicio como para candidatos que quieran saber cuál es su compañía ideal. “Los procesos suelen ser largos, donde no dicen lo que se va a cobrar hasta procesos finales. Esto lo arreglamos reduciendo tiempos y optimizando la elección”, afirma Vallejo.

Por ello, empezaron planteando lo que iba a ser el proceso de selección de trabajo, con un currículum estándar para que fuera ecuánime. “Eso sí, muy especializado y demás, no incluimos sesgos de sexo y edad”, destaca. 

De este modo, Vallejo explica que introducen “el perfil, se hace un test de personalidad de mercado, donde identificamos las softs skills que puede tener –un valor que nadie hace actualmente, por cierto–. Luego desarrollamos un test de cultura corporativa y, por último, incluimos 50 variables para saber qué es lo que más se busca –flexibilidad, coche de empresa, sueldo, cercanía… desde temas muy genéricos hasta otros muy específicos sobre innovación–“.

Un mes para encontrar el mejor perfil 

El proceso de selección de un perfil tecnológico, asegura Vallejo, puede rondar los 30 días. En este sentido, el estudio llevado a cabo por Jobs301 concluye que los clientes de la plataforma consiguen reducir el tiempo medio de un proceso de selección hasta en un 30%. "Esto es posible gracias a nuestra metodología, que permite un nivel sin precedentes de parametrización de los conocimientos, habilidades y expectativas del candidato para medir el grado de encaje entre las dos partes, incluso antes de la puesta en marcha del propio proceso”.

Así, tienen las ofertas de las compañías, que hacen su test de cultura corporativa, que buscan candidatos y lo hacen de manera transparente. “Todo ello se envía y se lanza contra nuestra base de datos, que los identifica –tenemos un 70% o más de acierto de los candidatos–. Y luego se manda un mail, que dice dónde encaja y en qué compañías, además de preguntar si le interesa aplicar”.

Al final, explica el cofundador de Jobs301, es un proceso de selección al uso, pero cambia “un poco”. “Evitamos los sesgos, seguimos los principios éticos de la UE. Totalmente transparente, auditado por una persona para saber si es correcto, y se cambian los algoritmos, nadie tiene acceso a ellos”. 

Una vez pasa todo este proceso, la compañía les da un feedback. Si ha contratado a una persona, seis meses después les comunica si sigue trabajando o no. Así van mejorando sus datos, mediante el machine learning. “También los fallos, claro, para ir mejorando y ajustando el algoritmo. Es más eficiente, más neutral, más transparente”, subraya Vallejo.

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