El entrevistador para el trabajo de sus sueños pronto podría ser un robot

Estoy solicitando un trabajo. Pero el proceso de solicitud es uno Nunca lo había experimentado antes.

No estoy siendo entrevistado por una persona. En cambio, estoy sentado en casa, mirando mi computadora portátil. Mis respuestas se están grabando en video. Y si tengo éxito en conseguir este trabajo no lo determinará un ser humano, sino una máquina.

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Esto puede sonar como un episodio de Charlie Brooker.Espejo negro, sin embargo, dentro de unos años se espera que este tipo de entrevistas virtuales sean la norma. Las 'evaluaciones previas a la contratación' algorítmicas, como se les llama, ya son un negocio multimillonario y es probable que se conviertan en un elemento fijo de las decisiones de contratación corporativas. HireVue - la empresa que realiza mi entrevista - es uno de los líderes en el campo. Con sede a lo largo de las orillas del río Jordán en Utah, sus clientes incluyen setecientas empresas de primer nivel, desde Hilton Hotels hasta J.P. Morgan y Unilever. Soy solo uno de los más de 10 millones de empleados potenciales que los algoritmos de HireVue ya han evaluado sobre la base de entrevistas en video similares.

Así es como funcionaba su tecnología de inteligencia artificial en el momento en que hice mi entrevista: desplegando la próxima frontera de la IA, la 'IA emocional', 'lee' a los candidatos al trabajo analizando su léxico, tono, cadencia y expresiones faciales, teniendo en cuenta hasta veinticinco mil puntos de datos separados. Luego, los resultados se compararon con los de un candidato 'ideal' para el puesto.

El hecho de que tuviera que mantener mi torso en pantalla firmemente dentro de una silueta de línea de puntos durante toda la entrevista significaba que no solo me sentía como una víctima de asesinato en la escena del crimen, sino que no podía ser mi yo auténtico.

En la práctica, lo que esto significa es que cada respiración que tomé, cada pausa, la altura que levanto las cejas, la fuerza con la que apreté la mandíbula, la amplitud de mi sonrisa, la elección de palabras, lo alto que hablé, mi postura, cuántas veces. Dije um o er, mi acento, incluso mi uso de preposiciones se registraron y se introdujeron en un algoritmo de caja negra para determinar si era o no un empleado adecuado para el programa de aprendices de posgrado de Vodafone. O mejor dicho, no yo, sino 'Irina Wertz', mi seudónimo encubierto.

Las evaluaciones algorítmicas previas a la contratación son sin duda una solución rentable para las necesidades de contratación a gran escala. Dado que las grandes corporaciones reciben más de cien mil solicitantes cada año, es probable que el uso de esta tecnología ya esté ahorrando miles de horas de trabajo. Además, HireVue afirma que las tasas de retención e incluso el desempeño laboral entre los empleados seleccionados por su sistema son significativamente más altos que el promedio. Esto puede ser así, pero mi experiencia del proceso se sintió más que un poco alienante.

Mientras respondía a las preguntas que me veía a mí mismo hacerlo en la esquina de la pantalla, la experiencia se sintió especialmente performativa, con mi papel en el inquietante papel tanto del actor como del público.

El hecho de que tuviera que mantener mi torso en pantalla firmemente dentro de una silueta de línea de puntos durante toda la entrevista significaba que no solo me sentía como una víctima de asesinato en la escena del crimen, sino que no podía ser mi yo auténtico. Por supuesto, es inevitable cierto grado de falta de autenticidad en todas las entrevistas de trabajo, dado que uno intenta presentar una versión elaborada y mejor posible de uno mismo, pero esto era diferente. Soy una persona expresiva, me muevo cuando hablo, gesticulo. Atrapado en mi silueta, ni siquiera podía hacer eso. Y porque mientras respondía a las preguntas me veía a mí mismo hacerlo en la esquina de la pantalla, la experiencia se sintió especialmente performativa, con mi papel en el inquietante papel tanto del actor como del público.

En la parte superior derecha de la pantalla había un reloj de cuenta regresiva que se sumaba a la naturaleza estresante de la experiencia. Me asignaron tres minutos para responder cada pregunta, pero volar a ciegas sin todas las señales habituales que uno recibe de un entrevistador humano (expresiones faciales, movimientos de la cabeza, gestos, sonrisas, fruncir el ceño), no estaba seguro de si iba a continuar demasiado tiempo. o si se esperaba que usara todo el tiempo. Y no solo no tenía a nadie a quien preguntar, sino que sin sonrisas, sin ojos mirando mi CV, sin lenguaje corporal para analizar, no podía decir si mi 'entrevistador' había escuchado lo suficiente sobre una respuesta en particular, le gustó qué Estaba diciendo, entendía mis chistes, sentía empatía por mis historias, o tal vez acababa de decidir que no era el tipo de candidato que estaban buscando.

Despojado de mi humanidad completa y compleja, tuve que impresionar a una máquina cuyo funcionamiento algorítmico de caja negra nunca pude conocer. ¿En cuál de mis 'puntos de datos' se estaba enfocando y cuál era el que más ponderaba?

Así que a medida que avanzaba la entrevista, me sentía cada vez más a la deriva, incapaz de decidir si seguir adelante, reducir la velocidad, cambiar de marcha, cambiar de rumbo, alterar mi estilo, sonreír más, sonreír menos. Presumiblemente, el candidato ideal para un período de prácticas de posgrado en recursos humanos en Vodafone sonríe, pero ¿cuántas veces y durante cuánto tiempo?

Para ser claros, no era que estuviera interactuando con una máquina per se lo que me hacía sentir tan alienado. Más bien, era el desequilibrio de poder entre la mujer y la máquina lo que resultaba tan preocupante. Despojado de mi humanidad completa y compleja, tuve que impresionar a una máquina cuyo funcionamiento algorítmico de caja negra nunca pude conocer. ¿En cuál de mis 'puntos de datos' se estaba enfocando y cuál era el que más ponderaba? ¿Mi voz, mi entonación, mi lenguaje corporal o el contenido de lo que estaba diciendo? ¿Qué fórmula estaba usando para evaluarme? ¿Y fue justo?

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Su algoritmo habrá sido entrenado en imágenes de video de 'contrataciones exitosas' pasadas o existentes, lo que significa que cualquier sesgo histórico (consciente o inconsciente) en la contratación probablemente se replicaría.

Normalmente no pensamos en la soledad en el contexto de cómo nos hace sentir una interacción con una máquina. Cuando hablé sobre el aislamiento de una existencia sin contacto, mi énfasis estaba en la falta de contacto humano cara a cara y su impacto. Pero si la soledad también puede ser causada por un sentimiento de ser tratado injustamente y despojado de poder por parte del estado y los políticos, también puede provenir de ser tratado como tal por las grandes empresas y las nuevas tecnologías que implementa.

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Porque cuando un empleador pone nuestro futuro profesional en manos de un algoritmo, es difícil creer que seremos tratados de manera justa o que tengamos un recurso significativo. En parte, esto se debe a que es muy discutible si el desempeño futuro realmente puede ser determinado por características como las expresiones faciales y el tono de voz. De hecho, en noviembre de 2019 el Centro de información de privacidad electrónica - una reconocida organización de investigación de interés público de EE. UU. - presentó una queja formal contra HireVue con la Comisión Federal de Comercio de EE. UU., citando el uso de HireVue de algoritmos secretos no probados para evaluar la 'capacidad cognitiva', los 'rasgos psicológicos', la 'inteligencia emocional' y las 'aptitudes sociales' de los candidatos a puestos de trabajo '. Curiosamente, desde principios de 2020, la empresa ha dejado de utilizar el análisis facial, concluyendo que el análisis visual tiene menos correlación con el desempeño laboral que otros elementos de la evaluación algorítmica. Sin embargo, otras empresas continúan haciéndolo.

El clasificador de CV de inteligencia artificial se había enseñado a sí mismo de manera efectiva que las aplicaciones que incluían los nombres de universidades exclusivamente para mujeres o incluso la palabra mujeres ('capitán del equipo de ajedrez femenino', por ejemplo) no estaban calificadas.

También está la cuestión del sesgo. Porque aunque HireVue afirmó en ese momento que su metodología elimina el sesgo humano, es poco probable que sea así. Esto se debe a que los algoritmos se entrenan en imágenes de video de 'contrataciones exitosas' pasadas o existentes, lo que significa que cualquier sesgo histórico (consciente o inconsciente) en la contratación probablemente se replicaría.

De hecho, esto es precisamente lo que sucedió en Amazon en 2018, cuando se reveló que el clasificador de CV de inteligencia artificial de la compañía era rechazar habitualmente los CV de las mujeres , a pesar de que nunca se le 'dijo' el género de los solicitantes. ¿Por qué? Efectivamente, se había enseñado a sí mismo que las solicitudes que incluían los nombres de universidades exclusivamente para mujeres o incluso la palabra mujeres ('capitana del equipo de ajedrez femenino', por ejemplo) no estaban calificadas. Esto se debía a que había sido capacitado para deducir si los solicitantes estaban 'calificados' o 'no calificados' sobre la base de diez años de datos de contratación en una industria en la que los hombres constituyen la gran mayoría de los solicitantes y contrataciones. No hace falta decir que había muy pocas capitanes de equipos de ajedrez femeninos en ese grupo.

Ajustar un algoritmo para abordar sesgos tan obvios como el género es relativamente sencillo; de hecho, los ingenieros de Amazon pudieron editar fácilmente el modelo para dejar de usar términos como mujeres como motivo de descalificación. Pero el desafío con el aprendizaje automático es que incluso si se tienen en cuenta las fuentes más obvias de sesgo (y sin duda lo son, en muchos de estos sistemas), ¿qué pasa con los puntos de datos menos obvios y aparentemente neutrales que uno ni siquiera podría considerar que podrían estar sesgados?

Extraído de El siglo solitario : Cómo restaurar la conexión humana en un mundo que se está separando,publicado por Currency, un sello editorial de Penguin Random House.

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Nota del editor: Este extracto se ha actualizado para reflejar que HireVue ya no utiliza el análisis visual en su software de contratación.