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Consejos para redactar un currículum vítae que le ayudarán a superar los controles de inteligencia artificial

by admin

Era inevitable: cuando las empresas simplificaron la solicitud de trabajo en línea, las solicitudes llegaron a raudales. Para sortear esta marea cada vez mayor de currículums, los departamentos de recursos humanos recurren cada vez más a sistemas de inteligencia artificial para seleccionar a los candidatos que se consideran buenos. encaja. Entonces, si bien la solicitud puede ser tan fácil como hacer clic con el mouse, es mucho más probable que ese currículum se elimine en el olvido que terminar frente a un reclutador.

Para evitar ser atrapados por el tamiz de currículum vitae, los solicitantes de empleo deben comprender los nuevos sistemas, que se han extendido a más industrias y puestos.

Las denominadas herramientas de contratación predictiva evalúan los currículums mediante la búsqueda de palabras clave relacionadas con categorías como habilidades, experiencia y educación, y las ponderan de acuerdo con los requisitos del puesto y cualquier otro factor que la empresa contratante haya especificado. El sistema puede valorar más positivamente a los solicitantes que han trabajado en determinadas empresas. Puede inferir la antigüedad que parece tener una habilidad de donde aparece en un historial laboral.

La inteligencia artificial se utiliza para comprender lo que las personas quieren decir, por ejemplo, si Carleton es el nombre de una persona, un alma mater o una empresa para la que trabajó el solicitante.

Los sistemas de software pueden estar menos sesgados que los evaluadores humanos porque pueden programarse para ignorar características como la edad, el sexo, la raza y otras categorías protegidas.

Pasar por la selección automática puede requerir adaptar su currículum, no solo la carta de presentación, a cada trabajo que está solicitando. Greg Moran, director ejecutivo de OutMatch, un sistema que analiza a más de 10 millones de solicitantes al año para compañías como Pepsi, Toyota y Walmart, confirmó que las siguientes acciones ayudarían a los solicitantes a evitar un rechazo automático.

Incluya en su currículum las mismas palabras clave, o similares, que la publicación de trabajo utiliza para el conocimiento, las habilidades, la experiencia y los deberes involucrados. Utilice las palabras clave más relevantes en su trabajo más reciente en la lista. Si menciona el análisis de datos en un trabajo hace 10 años, pero no en un trabajo más reciente, el algoritmo puede darle menos peso.

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Palabras como “significativo”, “fuerte” y “dominio” en la descripción de un trabajo pueden ser indicios de que esas habilidades tendrán un gran peso, por lo que deben enfatizarse en su currículum e incluirse en las descripciones de su experiencia más actual.

Cuantifique siempre que sea posible. “Dirigí un equipo de cinco que aumentó las ventas en un 40 por ciento durante dos años” funciona mejor que “Dirigí un equipo que aumentó las ventas de manera significativa”.

Asegúrese de que el sistema pueda “leer” su currículum. En algunos sistemas, el formato de archivo PDF puede hacer que su currículum aparezca como una sola imagen, por lo que Microsoft Word puede ser una mejor opción. El formato elegante como columnas o imágenes agregadas puede ser menos legible si el sistema está escaneando de izquierda a derecha. No intente engañar al software con palabras clave en texto blanco, los creadores ya han pensado en eso.

Mencione todas sus habilidades. El sistema puede buscar experiencia específica con, por ejemplo, el lenguaje de programación R o Tableau, así que no los agrupe como “experimentados en análisis de datos”.

Si forma parte de un grupo subrepresentado, utilice términos que permitan que el sistema lo identifique ante las empresas que intentan diversificar su fuerza laboral.

La inteligencia artificial utilizada por los sistemas de contratación puede generar consecuencias dañinas no deseadas, dijo Hong Qu, un compañero de carrera y tecnología en Stanford. Es creador de AI Blindspot, un conjunto de prácticas que ayudan a los equipos de desarrollo de software a reconocer sesgos inconscientes y desigualdades estructurales que podrían afectar la toma de decisiones de su software.

“Los sistemas aún pueden tener sus propias formas de sesgos y pueden excluir a los solicitantes calificados”, dijo Qu.

Una empresa puede dar prioridad a los currículums de los aspirantes a ingenieros de software que asistieron a las mismas universidades que los ingenieros superiores exitosos de la industria. Los solicitantes de universidades para mujeres o históricamente para negros pueden ser más propensos a ser rechazados, por ejemplo, si los rangos superiores de ingenieros en una industria son predominantemente hombres blancos.

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“Hacer que el sistema sea correcto es más que depurar el código y eliminar el sesgo de los datos de capacitación, porque el software se basa en decisiones impulsadas por valores con un bagaje histórico”, dijo el Sr. Qu.

Los sesgos generados por el sistema pueden extenderse más allá de la detección. Por ejemplo, los reclutadores pueden estar sujetos a un “sesgo de automatización”, lo que le da más peso a un análisis porque proviene de un sistema informático. La agrupación de candidatos que hayan superado la selección para su siguiente nivel de evaluación, en lugar de clasificarlos según las puntuaciones otorgadas por el software, puede ayudar a aliviar este efecto.

Se necesitan auditorías frecuentes para comprender a quién está filtrando y quitando el sistema. También debe diseñarse con transparencia, para que los humanos puedan entender por qué se tomó una decisión individual. Un sistema opaco dificulta la detección de problemas, dijo Qu.

Si bien los sistemas se están generalizando, son incipientes y los críticos dicen que hay pocos incentivos de mercado o regulaciones gubernamentales que exijan transparencia. De hecho, el autoexamen puede revelar problemas que pueden dañar la reputación de una empresa.

Cada vez más, la entrega del currículum con un clic es solo el primer paso. A más candidatos se les pide que realicen evaluaciones de habilidades y personalidad y registren las respuestas a las preguntas de la entrevista. Moran, de OutMatch, dijo que las tareas adicionales tenían como objetivo brindar una imagen más completa a los gerentes de contratación y permitir que los solicitantes “cuenten su historia”.

Aún así, la mayoría de los solicitantes a los que se les pide que envíen información adicional no tendrán la oportunidad de contarle esa historia a un humano. Si bien los porcentajes varían, Moran estimó que un sistema podría considerar típicamente que el 80 por ciento de los candidatos que presentaron un currículum vitae para un trabajo profesional de nivel de entrada tienen las habilidades y competencias básicas para tener éxito en el puesto, lo que lleva a que se les pida que completen uno. o más pruebas. A la mayoría de los examinados se les pedirá que graben una entrevista en video.

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La información del currículum, las pruebas y una transcripción de la entrevista serán revisadas por software de inteligencia artificial. Aproximadamente el 20 por ciento de esos candidatos hablará con un reclutador.

Pedir a más solicitantes de empleo que realicen entrevistas permite que más candidatos demuestren su idoneidad, dijo Michele Olivier, una entrenadora de carrera en Austin, Texas, pero “también significa que se requiere un mayor compromiso de tiempo en una etapa anterior para más roles”.

Anteriormente, los candidatos que llegaban a la etapa de entrevistas podían tener una probabilidad entre 10 de conseguir el trabajo, dijo. Ahora, “con las nuevas herramientas, es posible que tenga el mismo requerimiento de tiempo” para una oportunidad mucho menor.

“Los empleadores no están haciendo un buen trabajo al ser conscientes de cuánto esperan de los candidatos”, dijo Olivier.

Karin Borchert, directora ejecutiva de la empresa de software de contratación Modern Hire, predice que los currículums serán menos importantes para los trabajos profesionales de nivel de entrada. Las empresas pueden evaluar las cualidades que buscan, como la tenacidad o las habilidades para resolver problemas, a través de evaluaciones y luego incorporar comentarios sobre las nuevas contrataciones para mejorar esas evaluaciones, dijo.

El Sr. Moran advirtió a los solicitantes que no confiaran únicamente en los nuevos sistemas para asegurar un trabajo. Aconseja a los solicitantes de empleo que se aseguren de que su perfil de LinkedIn esté actualizado e incluya recomendaciones de gerentes y colegas. Twitter u otras cuentas de redes sociales públicas deben incluir “migajas de pan digitales” de información que destaque habilidades, experiencia e intereses.

Los candidatos también deben buscar personas dentro de sus empresas objetivo que puedan recomendarlos para el puesto, dijo Moran, porque esas referencias pueden aumentar significativamente las posibilidades de ser contratados.

“Cuanto más técnicas se vuelven las cosas, más se puede llamar la atención yendo a la vieja escuela”, dijo.

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