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sábado, junio 29, 2013

Selección de personal a través de algoritmos?

Este es un articulo que salio el 11 de Mayo de 2013 en el Suplemento New York Times del Periódico La Razón.


Por Matt Richtel


Cuando el verano pasado recibió, un inesperado email con una oferta de empleo como programador en un emprendimiento de San Francisco, Jade Dominguez de 26 años, vivía de su tarjeta de crédito, en South Pasadena, California, donde aprendía programación por su cuenta. Había sido un estudiante promedio en la secundaria y no había estudiado en la universidad, pero alguien pensó que podía ser brillante, o por lo menos un diamante en bruto.


Ese alguien era Luca Bonmassar. Había descubierto a Domínguez por medio de una tecnología que plantea grandes dudas sobre la forma en que se recluta y contrata personal y hace pensar que mucha gente talentosa se queda en el camino. La idea es concentrarse menos que los reclutadores en elementos tradicionales -un título, un empleo previo en Google, una recomendación- y más en conceptos simples como el desempeño de una persona y qué está en condiciones de hacer.
Jade Dominguez, 26, never went to college, but was hired by Gild, a start-up, after its algorithm put him atop a list of programmers.

La tecnología es producto de Gild, un emprendimiento de 18 meses que Bonmassar contribuyó a fundar. Gild integra un reducido grupo de firmas que apuntan a automatizar el descubrimiento de programadores talentosos, una categoría de la que hay una fuerte demanda. Su trabajo se encuadra en la categoria de Big Data, el uso de computadoras para reunir y procesar todo tipo de información para el desempeño de muchas tareas.

Una creciente cantidad de academicos y emprendedores aplica Big Data a la búsqueda de personas talentosas, lo que ha creado un campo llamado ciencia de la fuerza laboral. Gild trata de determinar si esas tecnologias también pueden usarse para pronosticar cómo se desempeñara un programador en un empleo. La compañia recorre Internet en busca de pistas: Otros programadores tienen buena opinión de su trabajo? Se le vuelve a usar? Cómo comunica ideas? Como se relaciona en los sitios de medios sociales?

La Compañia estima que este año tendrá ingresos de entre 2 y 3 millones de dolares, y tienen clientes importantes que prueban su tecnología o que ya la han incorporado para el reclutamiento, entre ellos Facebook, Amazon, Wal-Mart Stores, Google y Twitter.

Las empresas utilizan Gild para buscar nuevos candidatos y para evaluar a los que ya están considerando. Gild, por su parte, encontró a Domínguez fuera de Los Angeles. Su algoritmo había determinado que tenía el puntaje más alto en programación del sur de California, un total que casi nadie alcanza:100

Vivienne Ming, quien desde finales de 2012 es la principal científica de Gild, dice que no considera que Silicon Valley se base tanto en el mérito como se piensa. Estima que hay gente talentosa a la que se ignora o se juzga de forma equivocada. Ha tenido su propia experiencia a ese respecto.

La doctora Ming nació hombre Evan Campbell Smith. Al finalizar sus estudios de secundaria, Evan experimentó una fuerte crisis de identidad. Le fue mal en la universidad pero, en lugar de resignarse, se recuperó.

A los 27 años volvió a estudiar, obtuvo un título en neurociencia cognitiva de la Universidad de California, San Diego, e hizo luego un doctorado en Psicología y Neurociencia digital en la Universidad Carnegie Mellon en Pittsburgh, Pensilvania. Mientras trabajaba con una beca de investigación en la Universidad de Stanford en California, inició su transición de género, y para 2008 se había convertido en la doctora Vivienne Ming.

Como mujer, Ming empezó a advertir que la gente la trataba de forma diferente, y aplica esa experiencia a sus ideas sobre la evaluación de personas. Sugiere que elementos que se aceptan como sinónimos de talento -como en qué institución se estudió o dónde se trabajó antes- también pueden afectar a personas talentosas y, en última instancia, a los empleadores. "Los indicios tradicionales que se usan para contratar pueden estar errados, muy errados", dijo.

La respuesta Ming a lo que llama "tanto talento desperdiciado" es crear máquinas que tratan de eliminar el error humano. 

Los algoritmos de Gild procesan miles de datos en el cálculo de unas trescientas variables sobre una persona: los lugares que una persona frecuenta; los tipos de lenguaje -positivo o negativo- que esa persona usa para describir tecnología de diversos tipos; las habilidades que se mencionan en Lindekin; los proyectos en que alguien ha trabajado y durante cuánto tiempo; así como dónde ha estudiado, en que se graduó y qué calificación tiene ese establecimiento educativo.

"Hay que incorporar todo y dejar que los datos hablen por si mismos", dijo Ming haciendo referencia a los algoritmos. Gild no es la única compañia que busca información en la actualidad. TalentBin, otro emprendimiento de San Francisco, busca programadores talentosos en Internet. Otro competidor es RemarkableHire, que evalúa el talento de una persona mediante el análisis de cómo califican terceros sus aportes online.

Esa aplicación de Big Data al reclutamiento "sin duda vale la pena" dijo Susan Etlinger, una analista del Altimeter Group.

Pero cuestionó su un algoritmo constituiría una mejora en relación con lo que hay hacen los empleadores: reunir currículums o recomendaciones y usar elementos tradicionalmente relacionados con el éxito. 

Sean Gourley, un funcionario de Quid, compañia de Big Data, señalo: "Se mide lo que puede medirse", y "se resta importancia a lo que no puede medirse, como la intuición y el carisma".

La doctora Ming no sugiere eliminar el criterio humano, pero piensa que la computadora debería encabezar la marcha y actuar como aspiradora y filtro de gente talentosa.

La empresa ha acumulado una base de datos de siete millones de programadores, y los clasifica sobre la base de lo que llama un puntaje Gild, una medicion de lo que una persona puede hacer.

"Descubrimos a ese muchacho en Los Angeles gracias a su computadores", dijo Ming.

Cuando Gild se encontraba en la búsqueda de personas talentosas, utilizó su algoritmo en el Sur de California y obtuvo una lista de programadores. El primer lugar lo ocupaba Domínguez, que tenía una excelente reputación en GitHub, donde los desarrolladores comparten e intercambian ideas.

El algoritmo hizo un buen trabajo en lo relativo a la medición. Determinó con acierto el talento de Domínguez para el trabajo con computadoras. Lo que aún está por verse es cómo usa su talento a largo plazo y el trabajo con otras personas.

Pueden leer este articulo en ingles en: How Big Data Is Playing Recruiter for Specialized Workers

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