Cómo la IA en la contratación afecta a los recién llegados: Explica la experta en carrera Regmi explica

Cómo la IA en la contratación afecta a los recién llegados: Explica la experta en carrera Regmi explica

Imagen de arriba cortesía de Dreamstime

La inteligencia artificial (IA) está reestructurando cómo las empresas en Canadá contratan, y aunque hace que el reclutamiento sea más eficiente, puede crear nuevos desafíos para los inmigrantes que intentan encontrar un trabajo significativo. En esta característica especial, Inmigrante canadiense Habla con Sweta Regmi, nacido en Nepal, fundador y CEO de TeachNDO, estratega de carrera y currículum certificado, y miembro galardonado de profesionales profesionales de Canadá, sobre cómo la IA afecta a los recién llegados y qué pueden hacer para navegar por el sesgo en el proceso de contratación.

¿Qué tan frecuente es el uso de IA en el proceso de contratación en las empresas canadienses, particularmente en sectores que los recién llegados podrían estar ingresando? ¿Hay ciertas industrias o empresas en Canadá que tienen más probabilidades de usar IA en sus procesos de contratación?

SR: El uso de IA en el proceso de contratación se está volviendo cada vez más frecuente en las empresas canadienses, especialmente en los sectores que los recién llegados podrían estar entrando. Industrias como el servicio al cliente, las ventas, la tecnología, las finanzas, los centros de contacto, el comercio minorista, la atención médica, la fabricación, el marketing, la legal, la educación, la cadena de suministro, la logística y el gobierno están adoptando la IA para optimizar sus procesos de reclutamiento. Estos sectores a menudo aprovechan las herramientas de IA para manejar grandes volúmenes de aplicaciones, evaluar las habilidades duras y blandas y acelerar la línea de tiempo de contratación.

Las herramientas impulsadas por la IA como entrevistas en video unidireccionales, el análisis de reanudación, las evaluaciones de personalidad y los chatbots para las interacciones iniciales de los candidatos ahora son estándar en muchos flujos de trabajo de reclutamiento. Empresas en industrias como la tecnología, las finanzas y la atención médica, donde la demanda de talento es alta y la competencia para los trabajadores calificados es feroz, es particularmente probable que use IA para examinar eficientemente a los candidatos e identificar rápidamente a aquellos que cumplen con criterios de trabajo específicos.

Además, las corporaciones más grandes, especialmente aquellas con una huella global o nacional, tienden a invertir más en herramientas de reclutamiento impulsadas por la IA debido al volumen de solicitantes que reciben.

P: ¿Qué es el sesgo de contraste en la contratación de IA y cómo puede afectar a los recién llegados?

SR: Los sistemas de IA en la contratación a menudo exhiben varias formas de sesgo, particularmente al evaluar a los recién llegados a Canadá. Uno de los sesgos más comunes es el sesgo de contraste, donde la IA podría comparar candidatos inmigrantes con candidatos locales con experiencia o educación canadiense. Esto puede desfavorecer a los recién llegados que pueden no tener un título de una institución canadiense o experiencia laboral local, a pesar de que sus calificaciones podrían ser igualmente fuertes.

P: ¿Cómo pueden aparecer un sesgo de ajuste lingüístico y cultural en las herramientas de contratación de IA?

SR: Otra forma de sesgo está relacionada con las habilidades de comunicación verbal, particularmente cuando se evalúa el dominio del lenguaje. Por ejemplo, los sistemas de IA pueden tener dificultades para evaluar con precisión a los candidatos con acentos o cuyo primer idioma no es el inglés. Vemos esto en herramientas de IA cotidianas como Siri o Google Assistant, que a menudo no entienden a las personas con acentos, malinterpretan instrucciones o consultas. Al contratar, esto puede traducirse en entrevistas de video unidireccionales impulsadas por AI que malinterpretan las respuestas verbales o la información incorrectamente analizada, lo que puede conducir a los candidatos juzgados injustamente.

El sesgo de ajuste cultural es otro problema importante. Los sistemas de IA, que a menudo dependen de los datos de rendimiento histórico, podrían favorecer a los candidatos que exhiben características o habilidades similares a las de los anteriores candidatos locales. Esto puede conducir a un sesgo cultural, donde los recién llegados se evalúan injustamente con los estándares culturales locales y los estilos de comunicación que pueden no reflejar sus propios antecedentes, causando una desalineación en cómo se perciben sus habilidades blandas, como la comunicación o el trabajo en equipo.

P: ¿Cómo pueden los sistemas de contratación de IA pasando por alto las habilidades transferibles de los recién llegados?

SR: Aunque es ilegal que los empleadores rechacen directamente a los candidatos por falta de experiencia canadiense, aún pueden explotar las lagunas legales. Los empleadores pueden hacer preguntas que involuntariamente desventajas a los recién llegados, como: “¿Tiene experiencia con esta herramienta?” o “¿Qué tan familiarizado está con el mercado local?” Si bien estas preguntas pueden parecer neutrales, a menudo priorizan el conocimiento local, lo que puede desfavorecer injustamente a los candidatos que no han tenido exposición a herramientas o mercados específicos de canadiense. Este sesgo pasa por alto las habilidades y calificaciones transferibles que traen los recién llegados, lo que podría excluirlos de la consideración a pesar de su competencia en roles similares.

Además, la IA puede perpetuar el sesgo de datos debido a la falta de datos suficientes sobre los candidatos inmigrantes. Dado que estos sistemas a menudo están capacitados en datos de contratación históricos, pueden no tener en cuenta los diversos antecedentes y experiencias que los recién llegados aportan. Esto puede resultar en que los sistemas de IA sean menos precisos en la evaluación de los candidatos que no se ajustan al molde típico basado en patrones de contratación pasados.

P: ¿Cómo pueden las preguntas de detección de IA crear obstáculos para los recién llegados?

SR: Las herramientas de IA, mientras están diseñadas para racionalizar los procesos de contratación, pueden desventajas involuntarias ciertos grupos demográficos, como recién llegados, inmigrantes y minorías raciales, debido a la forma en que analizan e interpretan los datos. Por ejemplo, un sistema de seguimiento de solicitantes (ATS) puede incluir preguntas como “¿Tiene una licencia de conducir?” Esto puede afectar desproporcionadamente a los recién llegados que podrían estar en el proceso de obtener una licencia o aún no tener un automóvil, incluso cuando el rol no requiere uno. El ATS puede filtrar automáticamente a los candidatos calificados sin darles la oportunidad de explicar su situación.

P: ¿Cómo pueden las entrevistas en video de IA y las evaluaciones de idiomas en desventaja de inmigrantes y minorías?

SR: Las entrevistas de video unidireccionales impulsadas por la IA, que evalúan las respuestas verbales, la comunicación no verbal y la apariencia, pueden malinterpretar fácilmente las señales de los candidatos inmigrantes o minoritarios raciales. Los hablantes de inglés no nativos a menudo usan palabras de relleno como “um” o “ah”, que AI puede marcar erróneamente las habilidades de comunicación deficientes cuando son simplemente patrones de habla normales. Los acentos o las ligeras pronunciaciones erróneas también pueden malinterpretarse como un dominio deficiente del inglés, a pesar de que la diversidad del idioma debe ser valorada, no penalizada. Si el sistema de IA está entrenado principalmente en hablantes nativos, puede tener dificultades para procesar diferentes acentos con precisión, distorsionando el significado de las respuestas. Incluso preguntas como: “¿Hablas inglés/francés fluido?” ¿Pueden la desventaja de los recién llegados capaces que pueden no ser hablantes nativos? Un mejor enfoque sería preguntar sobre comodidad o competencia en lugar de fluidez estricta.

P: ¿Podría compartir un ejemplo de cómo los problemas de detección de IA pueden afectar el currículum de un recién llegado?

SR: Un cliente vino a mí después de enfrentar múltiples rechazos y luchando por avanzar en el proceso de contratación. Cuando cavé más profundo, algunos problemas clave quedaron claros. Su título de trabajo de Back Home no existía en el mercado laboral canadiense, lo que probablemente confundió el Sistema de Seguimiento de Solicitantes (ATS) y evitó que los reclutadores incluso vieran su solicitud. Debido a que las herramientas ATS a menudo priorizan los partidos de título exactos, su currículum probablemente se filtró temprano.

Para abordar esto, comenzamos con la optimización del currículum. Investigamos el equivalente canadiense más cercano para su título de trabajo y lo reescribimos para alinearse con las normas de la industria sin cambiar la verdad. También coincidimos con palabras clave y responsabilidades directamente de las descripciones de trabajo para garantizar una coincidencia más fuerte con el ATS.

P: ¿Cómo ayudó a este cliente a tener éxito en entrevistas impulsadas por la IA?

SR: Nos centramos en mejorar el rendimiento de su entrevista de IA utilizando mi marco Carl (desafío, acción, resultado, lecciones). Aprovechamos exactamente dónde sus respuestas necesitaban trabajo, estructuramos sus respuestas claramente y nos aseguramos de que fueran convincentes y fáciles de interpretar para AI. Refinamos su narración de cuentos, redujimos palabras de relleno y ajustamos su lenguaje corporal para alinearse con cómo las herramientas de IA obtienen candidatos.

Ejecutamos múltiples entrevistas simuladas de IA para pulir su tono, articulación y alineación con las palabras clave de descripción del trabajo para que la IA identifique correctamente su experiencia. Estos cambios funcionaron: su currículum pasó la detección y comenzó a recibir múltiples llamadas de entrevistas. Lo más importante, finalmente avanzó más allá de las evaluaciones de IA que la habían bloqueado antes, y en su próximo intento, consiguió un papel en un banco importante.

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