Si Entra Basura, Sale Basura (GIGO)

Una de las decisiones más importantes que los líderes tenemos que tomar es si deberíamos incorporar o no a una persona a nuestro equipo u organización.

Esa decisión tiene amplias consecuencias (económicas, reputacionales, sociales, etc.), tanto para la organización como para la persona contratada. Incluso, para quienes no son contratados.

Por lo tanto, no es una decisión que deberíamos tomar a la ligera, aunque la experiencia muestra que muchos lo hacen.

Múltiples estudios han demostrado, una y otra vez, que una mala decisión de contratación puede costarle a una organización el equivalente a entre 8 y 12 meses de sueldo de una persona.

Por lo tanto, es clave preguntarnos de qué forma podemos maximizar la calidad de la información que tenemos para tomar esa decisión.

Especialmente en un contexto donde, según una investigación realizada por Glassdoor, el promedio de postulaciones a cada cargo es de alrededor de 250, cada curriculum vitae es analizado en promedio durante 7 segundos, para llegar a entrevistar a 6 personas y contratar a una de ellas.

En esas situaciones, contar con el apoyo de sistemas científicamente válidos y confiables, que nos permitan decidir rápidamente y con confianza quiénes son las personas que deberían seguir en el proceso y, eventualmente, ser contratadas, es una ventaja competitiva crucial.

Es ahí donde tenemos que recordar que uno de los principios más importantes del mundo informático es conocido como GIGO, por sus siglas en inglés (Garbage In, Garbage Out).

Este principio enfatiza que los sistemas computacionales, incluyendo aquellos que utilizan la llamada "Inteligencia Artificial", no hacen más que acelerar el procesamiento de los datos.

Pero si lo que alimentamos al sistema no es de alta calidad, lo que vamos a obtener va a ser solo baja calidad acelerada. Si entra basura, sale basura.

¿Qué hace que un sistema de apoyo a la selección sea de calidad? En pocas palabras, su validez predictiva, es decir, su capacidad para predecir quién tendrá el mejor desempeño.

Por ello, tenemos que proveer una respuesta de muy buena calidad a la pregunta "si el cargo y la cultura pudieran hablar, ¿qué nos pedirían?".

Para responder a esa pregunta, necesitamos entender en profundidad qué es lo que marca la diferencia, no solo entre un buen desempeño y uno malo, sino entre un buen desempeño y uno excelente, en cada cargo y nivel organizacional.

Sin embargo, las investigaciones y la experiencia muestran que la gran mayoría de las organizaciones no tienen criterios objetivos y de alta calidad para evaluar el desempeño de sus colaboradores o, incluso, para determinar qué elementos del desempeño impactan más los indicadores clave de cada posición.

Es por ello que Hogan Assessment Systems se ha dedicado, durante más de 40 años, a encontrar los factores clave que permiten predecir el desempeño de una persona en distintas situaciones, culturas, niveles organizacionales y cargos.

El resultado de estas investigaciones ha llevado a identificar cuáles son los tipos de cargos más recurrentes en las organizaciones (vendedores, operarios, administrativos, técnicos, supervisores, etc.) y qué competencias predicen mejor el desempeño en esas "familias de cargo".

Analizando datos de desempeño de más de 47.000 personas, en 150 compañías de 20 industrias distintas, Hogan ha realizado una investigación exhaustiva de 81 indicadores que permiten predecir el desempeño de una persona, incluso varios años después de que ha sido contratada para un rol o cargo específico.

Por ejemplo, la investigación de Hogan ha mostrado que las 6 competencias que mejor predicen el desempeño en la mayoría de las posiciones de Ventas son: 1) Comunicación, 2) Motivación por Resultados, 3) Enfoque en Ventas, 4) Mostrar Confianza, 5) Construcción de Relaciones, y 6) Influenciar a Otros.

Mientras que para Operarios, las competencias más predictivas son: 1) Enfoque en la Seguridad, 2) Dedicación al Trabajo, 3) Enfoque en los Detalles, 4) Cumplimiento de Reglas, 5) Confiabilidad, y 6) Mantenerse Alerta.

Toda esta investigación ha sido volcada en el nuevo sistema de evaluación denominado Hogan CAS (Candidate Assessment Suite), el cual está orientado a proveer información de calidad para apoyar la decisión de contratación en las posiciones más prevalentes en las organizaciones.

El sistema Hogan CAS permite a los líderes tomar decisiones de contratación con la confianza de que los candidatos seleccionados son aquellos que, en base a la evidencia científica, tienen mejores probabilidades de tener un desempeño excelente en el cargo al que están postulando.

Si te interesa tener más información sobre este nuevo sistema, puedes descargar su folleto o enviarnos un mensaje a [email protected] para coordinar una demostración detallada  y conocer sus múltiples casos de éxito.