La calidad de la contratación es una de las métricas más comentadas, pero menos entendidas, relacionadas con la gestión y contratación de talentos. Para el contexto de mi respuesta, solía liderar algunos de los equipos de reclutamiento más grandes en compañías notables y de rápido crecimiento como Starbucks y Google, y desde entonces he construido una exitosa empresa SaaS de métricas de reclutamiento y análisis de adquisición de talento, así que he gastado mucho de tiempo pensando en este tema y, en general, en las medidas de reclutamiento y los datos de reclutamiento y la información potencialmente procesable que podría derivarse de los datos en los últimos años.
En la industria de reclutamiento en la que he trabajado durante 2 décadas, hay una gran cantidad de temas de arenques rojos de los que la gente habla mucho , y este es uno de ellos en mi opinión … lo que significa que “todos hablan de eso pero pocos están haciendo algo con eso … “Es un poco como el comentario sexual de adolescentes de Dan Ariely relacionado con Big Data. Entonces, analicemos por qué la gente habla tanto de eso, y también por qué casi todas las organizaciones no lo miden bien o no lo hacen.
Primero, analicemos a qué nos referimos cuando hablamos de la calidad de la contratación: no se trata solo de medir la calidad … ya tenemos representantes para la “calidad de la contratación” en la mayoría de las organizaciones, se llaman revisiones de desempeño. Entonces, cuando hablamos de la calidad de la contratación, la verdadera pregunta que sustenta la discusión es típicamente “¿cómo medimos la calidad de la contratación para mejorar nuestros procesos de selección y evaluación, a fin de tomar mejores decisiones de contratación en el futuro?” Este es el descubrimiento clave que busca la mayoría de las personas al mencionar la calidad de la contratación … “¿cómo podemos medir la calidad de la contratación y luego usarla para retroceder a los criterios de selección y evaluación para comprender mejor cómo evaluar y contratar personas de mayor calidad en el futuro? La pregunta detrás de la pregunta casi siempre está relacionada con la construcción de un modelo estadísticamente predecible: ¿qué preguntas o pasos evaluativos podemos hacer en el frente del proceso de contratación para producir más contrataciones de calidad? El santo grial, si lo desea, está llegando a un modelo de contratación más predictivo que se correlaciona con un puntaje de calidad general más alto para la contratación en la organización. En pocas palabras, “si simplemente elegimos más personas con estos atributos XYZ que se correlacionan con el desempeño en el trabajo, obtendremos mejores resultados …” es lo que la gente quiere.
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En Google, recurrimos a las estadísticas y construimos un famoso análisis de regresión multivariante para determinar qué indicadores previos a la contratación podrían estar correlacionados con el éxito posterior a la contratación. Por ejemplo, a muchas organizaciones les gustaría saber si atributos como la educación posterior a la escuela secundaria, los títulos universitarios o los GPA, o las personas que responden las preguntas de la entrevista de ciertas maneras se correlacionan con un mayor éxito posterior a la contratación, como el rendimiento o la tenencia / propensión a permanecer . Esto se debe a que, en teoría, si podemos determinar qué indicadores previos a la contratación se correlacionan con los resultados posteriores a la contratación, entonces podríamos (al menos en teoría) seleccionar más de esos tipos de personas y mejorar la calidad de la contratación en nuestras organizaciones, y si podemos Mejorar materialmente la calidad de la contratación, en teoría sería extremadamente valioso para la organización.
Aquí están los problemas con la teoría versus la práctica, sin embargo, y lo que se interpone en el desarrollo de medidas de calidad de contratación que son útiles en el mundo real.
Problema # 1 con la medición de la calidad de la contratación – Error del evaluador : Los errores del evaluador son errores en la evaluación o juicio que ocurren de manera sistemática cuando un individuo observa y evalúa a otro. En términos simples, lo que una persona dice es “calidad” que otra persona podría calificar como “promedio”. Un caso clásico es cuando trabajas para un jefe y tu calificación de desempeño es “A +” y luego obtienes un nuevo jefe y te proporcionan una calificación más baja.
La subjetividad, las percepciones personales y los prejuicios a menudo influyen en cómo evaluamos el desempeño de un individuo. Lo que hace que estos errores sean tan difíciles de corregir es que el observador generalmente no se da cuenta de que los está cometiendo.
Entonces, volviendo al reclutamiento, el problema se multiplica, porque el Error del evaluador se produce en dos lugares: tanto al evaluar si el empleado es de alta calidad después de ser contratado (el problema se ilustra en el ejemplo de gestión anterior), como también en el extremo frontal de El proceso durante la fase de evaluación / entrevista , donde vemos dos entrevistadores diferentes que asignan diferentes calificaciones al mismo candidato en función de las mismas preguntas y respuestas de la entrevista. La definición de calidad se convierte en un objetivo móvil porque difiere en función de quién realiza la medición.
Net-net, toda la noción de “calidad” se ve socavada por el error del evaluador … porque los seres humanos, a menudo inadvertidamente, están influenciados por prejuicios y percepciones personales al calificar a otros seres humanos.
El error del evaluador puede reducirse empleando evaluaciones altamente estructuradas de los atributos previos a la contratación y el rendimiento posterior a la contratación. Las preguntas estructuradas, cuantitativas y automatizadas de la entrevista se pueden utilizar en el front-end.
Después de la contratación, vemos oportunidades para controlar el error del evaluador en trabajos donde el “rendimiento de calidad” es fácil de medir con medidas cuantitativas y muy analíticas fuera de los prejuicios o prejuicios humanos. El mejor ejemplo que se me ocurre es en entornos de centro de llamadas donde el rendimiento puede medirse altamente con indicadores de rendimiento clave muy válidos, como “porcentaje de resolución de la primera llamada” y “puntaje de satisfacción del cliente” o “puntaje NPS”. En un centro de atención telefónica, es fácil dividir el desempeño del personal (un indicador de calidad de contratación) en función de estos tipos de indicadores de rendimiento clave cuantitativos y no sesgados: los representantes de los centros de atención telefónica que hacen a los clientes más felices y resuelven los problemas de manera más eficiente son claramente más valioso para la organización que sus pares que no lo hacen, y podemos medir estos atributos de una manera cuantitativa que no es subjetiva y, por lo tanto, no se erosiona tanto por el error del evaluador.
Por lo tanto, en ciertos tipos de trabajos donde el error del evaluador se puede reducir o eliminar en gran medida, las mediciones de calidad de contratación pueden ser posibles, pero este tipo de trabajos son raros en la mayoría de las organizaciones. Y hay otros problemas que obstaculizan la calidad de las mediciones de contratación …
Problema n. ° 2 con la medición de la calidad de la contratación – Restricciones de correlación y causalidad: Entonces, digamos que podemos resolver el error del evaluador, al menos para ciertos tipos de trabajos, y en realidad podemos medir repetidamente los atributos previos a la contratación y el rendimiento posterior a la contratación para llegar a algunos datos razonablemente sólidos que no están completamente afectados por la subjetividad humana.
Ahora, en teoría, simplemente podemos identificar cuáles de los atributos previos a la contratación se correlacionan con el rendimiento posterior a la contratación y luego contratar a más personas del tipo correcto … ¿verdad? En teoría, esto suena genial, pero la suposición es que habrá una correlación significativa y resulta que esta es una suposición pobre.
El grado de correlación de los atributos previos a la contratación con la calidad posterior a la contratación suele ser tan escaso o inexistente que no tiene valor desde una perspectiva práctica. Ahora, los grados de correlación son pequeños en casi todo lo que tiene que ver con las ciencias sociales, pero aún así puede ser útil cuando tiene grandes tamaños de muestra y está buscando información direccional. Pero estamos tratando de construir un modelo predecible y contratar a más personas excelentes, por lo que casi cualquier modelo estadístico se desmorona rápidamente cuando no podemos establecer fuertes grados de correlación entre las dos cosas que estamos tratando de medir y relacionar (datos posteriores a la contratación y datos previos a la contratación) )
Y para empeorar las cosas, solo porque dos datos se correlacionan, no significa que uno cause el otro. Digamos que los promedios de calificaciones universitarias de los nuevos empleados en nuestra empresa se correlacionan positivamente con el desempeño: un GPA superior a 3.5 en la universidad se correlaciona con un mejor desempeño en el trabajo. ¿Eso significa que si solo contratamos a graduados universitarios con un promedio de calificaciones de 4.0 que todos ellos tendrán un alto desempeño? Por supuesto no. De hecho, tal vez si tratamos de contratar solo a 4.0 estudiantes, su desempeño posterior a la contratación resultaría ser terrible debido a otros factores. Desde una perspectiva práctica, solo porque podemos encontrar correlación, no es tan útil, y esto siempre es cierto en muestras pequeñas, como la contratación, que es otro obstáculo en el camino de la calidad efectiva de las medidas de contratación.
Problema n. ° 3 con la medición de la calidad de la contratación: restricciones del tamaño de la muestra: el siguiente obstáculo que tenemos que superar para llegar a un modelo de calidad de la contratación son las restricciones del tamaño de la muestra. Para construir cualquier modelo estadístico sólido, necesita un tamaño de muestra lo suficientemente grande como para que sea útil. Y la mayoría de las organizaciones simplemente no contratan suficiente talento en el mismo tipo de trabajo para que esto sea útil.
Por ejemplo, digamos que podemos controlar el error del evaluador (Problema # 1), y también podemos encontrar algunos atributos previos a la contratación que se correlacionan fuertemente con el rendimiento / calidad de la contratación posterior (Problema # 2). Por lo tanto, tenemos un modelo estadístico potencialmente viable … pero si no contratamos a miles de personas por año para estos mismos trabajos, la utilidad práctica y real de nuestro descubrimiento simplemente no tiene sentido. Y la mayoría de las organizaciones no contratan a miles de personas del mismo tipo en los mismos trabajos (pero algunas sí).
Estas son algunas de las razones por las cuales la mayoría de las organizaciones luchan por medir la calidad de la contratación de manera significativa. Probablemente hay otros.