La selección de personal no es solo una función de RRHH; es una ciencia que ha sido meticulosamente estudiada durante más de 100 años. Mientras que el estudio de Schmidt y Hunter de 1998 y su actualización en 2016 se han mantenido como la biblia de los predictores de desempeño, el reciente trabajo de Sackett et al. (2022 y 2023) nos obliga a mirar más allá de lo establecido.

Este análisis profundo, que encapsula datos de más de 600,000 individuos, nos revela una verdad incómoda: las herramientas que considerábamos infalibles, como la capacidad cognitiva, tienen una validez más baja de lo que se pensaba, con estimaciones que descienden de 0.51 a 0.31. Esto no solo es revelador, sino que recalibra nuestra comprensión de los indicadores de éxito laboral. La matización, que sigue generando cierta polémica entre muchos de sus colegas, viene principalmente en que no podemos medir directamente el desempeño que podrían haber tenido las personas que no fueron seleccionadas para el puesto, ya que solo tenemos datos de los que sí fueron elegidos y evaluados. Esto puede llevar a conclusiones sesgadas sobre la importancia de ciertas habilidades o características, como la inteligencia, en relación con el éxito en el trabajo.

Sackett y su equipo nos recuerdan la importancia de un enfoque más matizado que valore la especificidad ocupacional y la individualidad del candidato, no todos los métodos valen para todos los roles y puestos. La entrevista estructurada, a pesar de la revisión, se mantiene firme con una validez de 0.42, sugiriendo su posición como un predictor sólido y confiable. Sin embargo, la experiencia, uno de los predictores más utilizados, baja de un 0,16 (que ya era bajo) a un 0,07.

Sin embargo, el estudio se detiene antes de analizar cómo interactúan los predictores entre sí, lo que podría ser la clave para una mejor comprensión de cómo seleccionar de manera efectiva combinando diferentes herramientas como serían la capacidad de aprendizaje combinada con la entrevista estructurada.

Con estos nuevos conocimientos, aquí hay algunos consejos prácticos y científicamente respaldados para revolucionar las prácticas de selección:

1. Prioriza las entrevistas estructuradas: En lugar de confiar en la improvisación, las entrevistas estructuradas se apoyan en un conjunto predefinido de preguntas relevantes para el puesto en cuestión. Por ejemplo, para un puesto de ingeniero de software, las preguntas podrían girar en torno a la resolución de problemas y habilidades de programación específicas, mientras que para un rol de liderazgo, podrían centrarse en la gestión de conflictos y la toma de decisiones estratégicas. La clave es mantener la misma estructura para todos los candidatos, lo que permite una comparación objetiva basada en méritos concretos, eliminando sesgos y ofreciendo una evaluación más justa y equitativa.
2. Adaptación a la variabilidad: Considera cómo los distintos sectores demandan habilidades únicas. En campos como el desarrollo de software, la realización de pruebas de codificación en tiempo real y la revisión de proyectos anteriores puede ofrecer una mejor medida del talento práctico que las entrevistas tradicionales. En cambio, para roles de liderazgo, ejercicios de simulación de gestión de crisis y evaluación de competencias de liderazgo pueden proporcionar una evaluación más valiosa del potencial de un candidato que su historial de empleo. Ajustando los métodos de selección para reflejar las demandas específicas de cada rol, los reclutadores pueden identificar con mayor precisión a los candidatos que se adaptarán y sobresaldrán en sus organizaciones.
3. Compara experiencia contra potencial: Aunque la relevancia de la capacidad de aprendizaje como predictor de desempeño ha disminuido, sigue siendo un factor crucial al evaluar candidatos sin experiencia. Tomemos, por ejemplo, la industria tecnológica, que valora la rapidez con la que los nuevos empleados pueden asimilar y aplicar conocimientos emergentes. Un candidato con una sólida capacidad de aprendizaje puede ser más adecuado para un entorno en constante cambio que alguien con años de experiencia pero menos flexibilidad cognitiva. Al evaluar a recién graduados o a aquellos que cambian de carrera, las evaluaciones que miden la capacidad de aprender y adaptarse rápidamente pueden predecir mejor quién prosperará. Considera el potencial de crecimiento, especialmente cuando la experiencia directa no está presente, y fomenta un entorno que apoye el desarrollo continuo de habilidades.
4. Innova con base en la evidencia: La investigación en el campo del talento humano es continua y siempre está revelando nuevos insights. Un enfoque innovador podría ser el aplicar evaluaciones de personalidad que han sido validadas específicamente para contextos laborales y que pueden predecir la adaptabilidad y el ajuste cultural. Otro podría ser el monitorear y evaluar el rendimiento de los nuevos empleados durante un período de tiempo definido para validar la efectividad de los métodos de selección utilizados.

La ciencia detrás de la selección de personal está lejos de ser estática. Mantenerse al día con la investigación más reciente no es solo recomendable, es imperativo. Cada hallazgo, cada dato reevaluado, es una oportunidad para mejorar nuestros procesos y, en última instancia, el éxito de nuestras organizaciones. En la actualidad se sigue en proceso de revisión sobre las conclusiones del estudio de Sackett et al. con lo que hay que seguir atentos a como evoluciona la investigación.

Tabla con la evolución de los principales predictores de desempeño:

Links relacionados con el texto:

Infograma con al evolución https://infogram.com/1p9zelp0zeg5pyi72nknnymj2xsd27wzv9?live

Estudio de Schmidt y Hunter Microsoft Word – 2016-100 Yrs Working Paper for Research Gate 10-17.docx (ubalt.edu)

Estudio de Sackett et al. Revisiting the design of selection systems in light of new findings regarding the validity of widely used predictors | Industrial and Organizational Psychology | Cambridge Core