En términos de tendencias en recruiting / selección de talento, este año ha sido el año de la IA y las tecnologías de automatización, el sesgo inconsciente y la diversidad en el lugar de trabajo, y la experiencia del candidato en el proceso de selección.
Con la mejora continua de la economía y el desempleo en un mínimo de 10 años, ¿qué tendencias observamos?
El volumen de contratación continúa aumentando
El año pasado, el 56% de los equipos de selección predijeron que su volumen de contratación aumentaría.
Una encuesta reciente realizada por Indeed encontró que la contratación continuará aumentando: el 61% de los reclutadores esperan contratar a más personas que el año pasado, mientras que el 29% espera mantener el personal actual, y solo el 10% planea reducir su contratación.
Pese a los augurios de recesión la economía sigue fuerte y parece estar impulsando la mayor parte de esta demanda: el 56% de los empleadores están contratando para apoyar el crecimiento del negocio y solo el 13% contratan para reabastecer.
Una mayor contratación significa equipos de reclutamiento más ocupados y la necesidad de recursos adicionales, como la inversión en tecnología de reclutamiento que aborde sus puntos débiles específicos. Para ayudar a los equipos de selección de talento, BAOSS ha desarrollado Groove Talent una herramienta de búsqueda empresarial que permite ahorrar tiempo y costes. Mediante el uso de tecnologías de Lenguaje de Procesamiento Natural, Inteligencia Artificial, y big data analytics, el recruiter puede hacer un screening de candidatos rápido, acceder a innumerables fuentes de datos y disponer de un repositorio centralizado sin tener que perder tiempo en organizar la información.
Centrarse en las tasas de conversión en el abastecimiento
La última Encuesta Global de Reclutamiento de SocialTalent encontró que el reclutador promedio obtuvo 225 candidatos para una sola contratación, una tasa de conversión general del 0,4%.
Los reclutadores de mejor desempeño, por otro lado, fueron 150% más eficientes. Estos obtuvieron 91 candidatos en promedio para una contratación para una tasa de conversión general del 1,0%.
En próximos meses, una de las principales tendencias de reclutamiento se centrará en la calidad sobre la cantidad, lo que significa adoptar herramientas de software para mejorar la coincidencia de candidatos y la eficiencia del reclutador.
Las herramientas de software que usan inteligencia artificial o automatización inteligente aprenden los requisitos de un puesto de trabajo, escanean bases de datos de candidatos para encontrar las cualificaciones correctas y luego asignan puntuaciones para identificar a los candidatos más fuertes.
En el futuro, los responsables de adquisición de talento estarán menos impresionados por los números absolutos, en cambio, buscarán qué tan bien sus reclutadores pueden optimizar sus tasas de conversión y reducir el tiempo para llenar para superar a sus competidores en la adquisición de talento.
De hecho, en el ebook 101+ Hacks de reclutamiento para acelerar su contratación, Pat Morey, especialista en selección de LevelUp, sugiere que los KPI clave de reclutamiento que debe considerar son la velocidad en el pipeline de selección y en la aceptación de la oferta.
La contratación de nivel más junior se convierte en una prioridad
Según la misma encuesta de Indeed, el 41% de los empleadores dice que los puestos de primer nivel de entrada son los más difíciles de cubrir en comparación con el 20% que cree que los puestos de nivel ejecutivo son sus contrataciones más difíciles.
Algunas empresas ya han aprovechado esta tendencia de reclutamiento al aumentar su salario mínimo para atraer y retener el talento de nivel inicial.
De hecho, sugiere que las empresas pueden necesitar comenzar a ofrecer incentivos y aceptar candidatos verdaderamente principiantes, aquellos sin experiencia previa y capacitarlos, en lugar de requerir más de 1 año de experiencia para aprovechar un grupo de talento más grande.
Una herramienta valiosa para los reclutadores será un software que sea más preciso y rápido capaz de obtener y seleccionar candidatos que cumplan con los requisitos para los puestos de nivel de entrada.
La experiencia del candidato se convierte en un diferenciador
Los procesos de selección en ocasiones tienen la mala reputación de que sus prácticas son lentas, anticuadas e incluso hostiles para los candidatos.
Las organizaciones están comenzando a prestar atención a que una gran experiencia del candidato es un diferenciador importante.
La tendencia en este sentido según observamos es que la creciente mentalidad del «candidato como consumidor» se irá consolidando paulativamente. Al igual que los consumidores actuales, los candidatos desean actualizaciones inmediatas, prácticamente en tiempo real y acceso a información sobre sus procesos de selección.
Este renovado enfoque en la experiencia del candidato está aumentando la adopción de chatbots de reclutamiento. Al igual que Alexa, Siri y Google Home, un chatbot de reclutamiento utiliza IA para comprender los mensajes de una persona y responde por correo electrónico, SMS, perfiles de redes sociales como Facebook, aplicaciones de mensajería como Slack y dentro de un software específico para la empresa como un ATS.
En una encuesta realizada por Allegis, se indica que la mayoría de los candidatos son receptivos a interactuar con un chatbot en las primeras etapas del proceso de solicitud. El 66% de los candidatos se sienten cómodos con un chatbot que se encarga de la programación y preparación de entrevistas.
Si bien los candidatos aún prefieren un toque humano en primer lugar, entienden que eso no es posible en todos los puntos de contacto. Los candidatos están abiertos a comunicarse utilizando métodos alternativos si eso significa acelerar el proceso de búsqueda de empleo y tener acceso a más información.
What do you think?
buena pagina pero quiero saber como o donde comprarlo y ocuparlo en el movil
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El avance tecnológico es indudablemente de gran ayuda en los diferentes sectores o áreas de la vida real. Me gustaría saber el uso del big Data en las exploraciones mineras,dando un ejemplo real.
Estimado Alberto, gracias por tu comentario. Para analizar un caso real en el sector que comentas puedes ponerte en contacto con nosotros a través del formulario que encontrarás en la página de Contacto y con mucho gusto estudiaremos tu caso.
Creo que también ha sido muy útil en las predicciones de las ocurrencias de eventos de la naturaleza, como los huracanes, los terremotos, maremotos, las trombas marinas, incluso creo que con los suficientes datos podrán predecir los incendios forestales
Hola muy buen día, soy estudiante de Ciencias de la Tierra y el Big Data es uno de los temas que más se están manejando en la actualidad, pues sus aplicaciones son realmente ilimitadas- Me gustaría que me compartieran un poco de sus conocimientos a manera breve y general sobre las aplicaciones en casos de la vida real que se estén llevando a cabo en sectores como la industria minera, la industria petrolera y algunas otras aplicaciones en la solución de problemas ambientales.
.Espero me puedan compartir un poco de su información, sin duda sería interesante aplicarlo en la solución de problemas de mi área de estudio y de la misma forma compartirlo con mis colegas de profesión, pues es necesario divulgar estos conocimientos para que lleguen a más personas y comiencen a tomarse en cuenta en otras áreas de estudio. Saludos y gracias por su tiempo
Gracias Emiliano por tu comentario y por seguirnos. Iremos publicando nuevos artículos. Suerte en tu carrera!
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Do you ever run into any browser compatibility issues?
A few of my blog readers have complained about my site not
operating correctly in Explorer but looks great in Firefox.
Do you have any tips to help fix this problem?
Not at all. Thanks!
Hay algún municipio que utilice el big data y que haya mejorado el servicio a la ciudadanía, me podrías compartir esa información
Prácticamente todos los municipios grandes lo llevan utilizando hace años para medir y prever niveles de contaminación, tráfico, turismo, y muchos casos mas.
A través de la Big Data, existe el más pavoroso riesgo, todo lo anterior obvia el mayor peligro implícito en este tipo de tecnologías que hoy por hoy están fuera de control. La posibilidad de controlar, manipular, inducir, orientar a poblaciones enteras en pos de obtener objetivos perversos dirigidos por poderes fácticos ubicados en cualquier parte del mundo. Estamos iniciando un proceso que más temprano que tarde terminará con las democracias occidentales.
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[…] conclusiones obtenidas del estudio masivo de datos ya están revolucionando muchos campos que nada tienen que ver con la empresa o el retail. Por ejemplo: Google y el CDC, el centro de control de enfermedades de Estados Unidos, se aliaron […]
[…] Fuente de información: https://www.baoss.es/10-ejemplos-usos-reales-big-data/ […]
[…] Referencias: wikipedia.org, pauhortal.net, baoss.es, powerdata.es, mintic.gov.co […]
[…] Y, como decíamos, esta tendencia no solo puede ayudarnos a mejorar las ventas en nuestros negocios, si no que, aplicada a otros sectores, puede mejorar nuestra calidad de vida. La administración pública, el turismo, la sanidad, hacienda… todos ellos disponen de grandes almacenes de datos que con un buen análisis y el uso de las herramientas adecuadas pueden aportar importantes soluciones. Hay ya muchos ejemplos reales de uso de Big Data en este sentido: se integran datos de historiales clínicos con otros de redes sociales para detectar brotes de gripe en tiempo real; se usan datos de tráfico rodado para mejorar la movilidad en las ciudades; o el uso de datos personales (a veces trascendiendo el derecho a la privacidad) para evitar ataques terroristas. Ver más ejemplos aquí. […]
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[…] EJEMPLOS: Marketing y ventas son quizá las áreas de mayor aplicación de big data en la actualidad, los datos que se encuentran sirven para entender mejor al cliente. en la salud pública La capacidad de procesamiento de plataformas de análisis de big data nos permite ya descodificar cadenas enteras de ADN en cuestión de minutos y permitirá encontrar nuevos tratamientos y comprender mejor las enfermedades, sus desencadenantes y los patrones de propagación mejoramiento de la seguridad: El sistema de IA creado en el MIT predice el 85% de los ciberataques. Otros ejemplos: Las fuerzas policiales están empezando a utilizar herramientas de big data para dar con criminales e incluso prevenir actividades criminales.Otro ejemplo que lleva años empleándose es en la detección de transacciones fraudulentas con tarjetas de crédito. https://www.sas.com/es_pe/insights/big-data/what-is-big-data.html https://xombit.com/2015/11/big-data-procesar-informacion http://www.iic.uam.es/innovacion/big-data-caracteristicas-mas-importantes-7-v/ https://www.baoss.es/10-ejemplos-usos-reales-big-data/ […]
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