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Contratación de altos ejecutivos por algoritmo

por Sarah Green Carmichael

Contratación de altos ejecutivos por algoritmo

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Los exámenes y las evaluaciones ya no son una parte inusual del proceso de contratación. ¿Pero para los más altos ejecutivos? ¿Para puestos de alta dirección? El reclutador de ejecutivos Korn Ferry presentó recientemente un nuevo sistema, llamado KF4D, para ayudarlos a hacer mejores apuestas por los talentos más altos de la clasificación. Es solo otra forma en la que todos tendremos que acostumbrarnos más a colaboración con algoritmos.

Lo que sigue es una versión editada de mi conversación con Michael Distefano, vicepresidente sénior y director de marketing, y Dana Landis, vicepresidenta de evaluación y análisis de talentos globales.

HBR: Empecemos con una descripción rápida del funcionamiento de esta herramienta en concreto.

Distéfano: Supongamos que [un CEO] necesita un nuevo jefe de gabinete. Pediría a la gente que hiciera una evaluación rápida en KF4D. Pediríamos a la empresa que nos dijera: «¿En qué tiene que ser competente este jefe?» Puede elegir 15 habilidades de las 38 y le pedimos que las clasifique en alta, media o baja [prioridad]. Y luego cuéntenos sobre la cultura [de su empresa]. Por último, ¿qué tiene que hacer la persona? Por ejemplo, ¿la contrata para impulsar el cambio? Tomamos las opiniones del cliente y las combinamos con un amplio catálogo de puntos de referencia. El algoritmo lo junta, lo analiza y nos devuelve con el perfil de la persona que estamos buscando. Nuestros reclutadores salen, buscan candidatos y, a continuación, hacen una evaluación.

HBR: ¿Cómo se obtiene ese catálogo de puntos de referencia, ese conjunto de macrodatos, para empezar?

Distéfano: Durante los últimos años, hemos realizado numerosas adquisiciones en el ámbito del desarrollo del talento y el liderazgo, y [eso nos llevó a] adquirir más conjuntos de datos y bases de datos, lo que equivale a casi 50 años de datos para los niveles ejecutivos. Así que pudimos reunirlas en un almacén de datos [que contenía] más de dos millones de evaluaciones.

Landis:Ahora tenemos datos suficientes para empezar a responder a preguntas como: «¿Qué diferencia a los líderes en los diferentes contextos, culturas y trabajos?» Cuando junta todos los datos, empieza a ver los patrones. Es fascinante saber lo que no cambia y lo que sí cambia en las regiones y los niveles.

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¿Cuáles son algunas de las cosas que son diferentes en los puestos de alta dirección, a diferencia de los puestos que están más abajo en la clasificación?

Landis: Un ejemplo es la escrupulosidad. En la parte inferior es crítico, pero lo es mucho menos en la parte superior.

Distéfano: [Por el contrario] la agilidad (estudiantes de por vida con una alta tolerancia al riesgo) es una especie de atributo universal.

¿Es inusual tener datos sobre altos ejecutivos? Parece que este tipo de herramientas se utilizan más a menudo en los niveles inferiores.

Tierra es: Es bastante difícil acceder a los datos sobre las poblaciones mundiales y de muy alto nivel. Por lo general, vemos estas herramientas [de evaluación] en el nivel medio e inferior.

Algunas normas de liderazgo son muy específicas de la cultura de una empresa o país determinada. ¿Cómo tiene en cuenta un algoritmo esa variabilidad?

Distéfano: Como tenemos [una base de datos de] más de dos millones de ejecutivos evaluados, podemos recortarla para ver en qué se diferencia un director financiero de una empresa estatal en China de un director financiero de una empresa de capital privado de Silicon Valley.

Me parece interesante que se centre tanto en medir la cultura y el ajuste, dos cosas que parece que serían muy difíciles de cuantificar. ¿Por qué no lo deja para la entrevista?

Distéfano: Me gusta decir: «Lo contratan por lo que sabe y lo despiden por lo que es». Con el tiempo, nuestros hallazgos fueron que, por ejemplo, los candidatos a CFO, todos pueden sumar, todos conocen las normas y el código tributario, etc., pero hay dos lugares que salen mal. Una es que no encaja bien con la cultura. En segundo lugar, todos tenemos cosas en la psique que nos hacen descarrilar a medida que ascendemos en la clasificación.

Tierra es: Lo que hace la evaluación es recoger las puntuaciones altas y bajas y elaborar una guía de entrevistas a partir de esas puntuaciones. La evaluación funciona como guía. Aquí es donde puede investigar más, aquí es donde puede haber un problema.

¿Todo se basa en una autoevaluación? Si es así, ¿cómo sabe que la gente responde honestamente, con autoconciencia?

Landis : Por la forma en que está diseñado, es casi imposible hacer lo de la deseabilidad social. No se le permite decir que es bueno en todo, se ve obligado a priorizar. Las preguntas están más ancladas en el comportamiento. No son preguntas como: «¿Le gusta salir con la gente? ¿Juega en equipo?»

Distéfano: A menudo le preguntamos: «De estas tres cosas, ¿en qué es lo que mejor se le da?» Y tal vez pueda elegir entre algo como un pensador estratégico, un comunicador o una perspectiva global. Después de elegir uno, le preguntamos: «De los dos restantes, ¿en qué es lo que mejor se le da?» Mediante un proceso de eliminación, nos ha dicho lo que es no mejor en. Se lo preguntaremos de nuevo, mezclando [esas habilidades] con otras cosas y veremos si surge un patrón. ¿Cuál es su punto fuerte? Y si cambia sus respuestas, eso también nos dice algo diferente. Si tiene una fortaleza dominante, es un profesional. Si tiene muchos, tal vez tenga un gran potencial.

Landis: Podría tener [un problema con] alguien muy poco consciente de sí mismo. Ninguna evaluación puede explicarlo.

Parece que el tamaño del conjunto de datos es realmente una ventaja. Pero, ¿más datos siempre son mejores?

Landis: En la medición suele haber un enfoque de fregadero de cocina. Encuentre los departamentos de recursos humanos que miden todo lo imaginable, apilando una herramienta sobre otra para no perderse nada. Tiene una sensación de agotamiento: «Estamos midiendo a todos y todo; tenemos todos estos datos raros y no sabemos lo que nos dicen». Una cosa que nos dimos cuenta de que podíamos hacer es aclarar qué es lo que importa y dónde [nuestros clientes] pierden el tiempo. Por ejemplo, pruebas de IQ pesadas. Cualquiera en ese nivel [muy sénior] ya es lo suficientemente inteligente. Ese no es el problema. Tenemos que centrar su atención en medir las cosas que realmente mueven la aguja, que nos ayudarán a entender que encajan con su cultura.