El software de contratación automatizado rechaza por error a millones de candidatos cualificados

El software de contratación automatizado, programas utilizados por los empleadores para escanear currículums y filtrar a los solicitantes de empleo, está rechazando por error a millones de candidatos viables, según un estudio publicado este mes por Harvard Business Law. El estudio, titulado Trabajadores ocultos: talento sin explotar, profundiza en cómo los líderes pueden mejorar las prácticas de contratación, cerrar las brechas de habilidades, mejorar la diversidad y más. La dependencia excesiva del software de escaneo de currículums está contribuyendo al problema de los «trabajadores ocultos», según el informe.

Según el informe, el software Applicant Tracking System es utilizado por el 75% de los empleadores de EE. UU. para ayudar a filtrar a los candidatos. ATS trabaja con el software del Sistema de Gestión de Reclutamiento para minimizar el tiempo y los costos que los reclutadores dedican a tratar de encontrar candidatos para el puesto. Según el informe, más del 90 % de los empleadores usaron su RMS para filtrar o clasificar a posibles candidatos con habilidades medias y altas.

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El software permite a los empleadores indicar requisitos como requisitos de grado, certificaciones y licencias, junto con los atributos negativos que debe tener la solicitud de un candidato, como cargos penales, por ejemplo. Se vuelve complicado cuando los atributos negativos son más sutiles, como cuando el software detecta grandes espacios entre trabajos en un currículum, según el informe.

“Si el historial laboral de un solicitante tiene una brecha de más de seis meses, el RMS o ATS descarta automáticamente el currículum, basándose únicamente en esa consideración”, se lee en el estudio. “Nuestra investigación indicó que los empleadores creen que los solicitantes con experiencia más reciente tienen más probabilidades de tener mejores habilidades profesionales. Un reclutador nunca verá la solicitud de ese candidato, aunque pueda cumplir con todos los requisitos del empleador”.

Los investigadores sugieren varias soluciones para ayudar a resolver el problema del trabajador oculto. El equipo sugiere cambiar de filtros negativos a afirmativos en ATS y RMS, así como volver a examinar los proxies para atributos como habilidades, ética laboral y autoeficacia, para evitar que los candidatos calificados sean eliminados por error de la consideración. Además, los investigadores sugieren que actualizar las descripciones de los puestos y desarrollar un enfoque personalizado para contratar trabajadores ocultos podría ayudar a resolver el problema de los trabajadores ocultos.

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