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Headhunters adoptan modelos estadísticos para la toma de decisiones

Posted by Team Warmi | Dec 10, 2020

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La búsqueda de nuevos talentos ya no es lo que era, la nueva tendencia es que los procesos de selección se optimicen con datos, ello ayuda a mejorar todos los indicadores de recursos humanos en la empresa.

La optimización de los indicadores comienza por los procesos de reclutamiento y selección, donde la utilización de la ciencia analítica cobra, cada vez más, mayor relevancia.

93% de los headhunters consideraba, hace 3 años que, para el 2022, los datos con fines predictivos se utilizarían de forma habitual en el área de recursos humanos. Hoy en día esto ya es realidad. El análisis de grandes volúmenes de información, para procesos de reclutamiento y selección, trae grandes ventajas como:

  • Agilizar los procesos de selección de las empresas.
  • Mejorar el engagement de los colaboradores.
  • Maximizar el desarrollo del talento.

Estos no son los únicos beneficios para los headhunters y las empresas, de adoptar modelos analíticos, sino también los que se encuentran a continuación:


1. Del "yo creo" al "yo sé"

Gracias al análisis científico de datos, los headhunters y áreas de selección, pueden utilizar modelos predictivos que les permitan tener un mejor resultado con las contrataciones. De esa manera, la intuición o el “yo creo”, deja de ser la base para contratar y, con el acceso a la información completa de los candidatos, y el uso de modelos estadísticos, se puede saber cuáles contrataciones son más acordes para la empresa.

2. Agilizar la segmentación de perfiles de forma eficiente

Disponer de datos y modelos que los sintetizan, permite a los reclutadores segmentar con mayor precisión a los candidatos, no sólo según su perfil profesional, sino también en base a los filtros que los propios procesos de selección traen consigo.

Por ejemplo, plataformas como Warmi, permiten a los reclutadores no solo acceder a las fuentes de datos, sino parametrizar los filtros de riesgos y procesarlos automáticamente. Además es posible utilizar cualquiera de las aplicaciones de terceros para mejorar cualquier aspecto de la respuesta obtenida.

3. Más datos, más información y mejores decisiones

No basta con tener acceso a información oficial como el padrón de personas (Reniec en Perú), la autoridad fiscal (Sunat), el seguro social (Essalud), el sistema de multas y tributos (SAT), la situación crediticia (SBS), etc. Habitualmente las empresas consumen reportes, de manera no automatizada, leen datos y toman decisiones, filtrando a los candidatos según reglas previamente establecidas.

Los datos, procesados correctamente y enriquecidos a través de la estadística, generan información. La información es la base de las mejores decisiones.

Un caso práctico de la importancia del análisis de datos, es el de Gate Gourmet. La empresa, que tiene más de 1,000 empleados, advirtió que la rotación era mayor al 50%. Al analizar la data, llegaron a la conclusión que la misma tenía 2 factores en común: la mayoría de las personas que dejaba la empresa vivía a mayor distancia del centro de trabajo y tenía problemas de acceso al transporte público. Tener esta información previamente a la contratación, podría significar contratar de una manera diferente y evitar índices de rotación tan altos.

En conclusión

El análisis de datos no es una moda, es una tendencia cada vez más grande que será empleada por headhunters y áreas de selección y reclutamiento. El acceso a información real, facilita la toma de decisiones; agrega rapidez y eleva la asertividad; no se trata de reemplazar las herramientas que se usan actualmente en los procesos de selección, sino de complementarlos.

La adopción de modelos estadísticos en recursos humanos, permite no solo verificar habilidades de los candidatos, bajar los índices de rotación, mejorar el fit entre la empresa y éste, sino además que trae grandes ahorros a las empresas; disminuyendo costos y mejorando distintos indicadores.

¿Estás listo para incorporar tecnología e información en los procesos de selección de tu empresa?

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Posted by Team Warmi | Dec 02, 2020