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Para hacer mejores contrataciones, aprenda lo que predice el éxito.

El seguimiento del desempeño de las personas que ya están teniendo éxito en su empresa lo ayudará a identificar candidatos de alto potencial.

Por Atta Tarki y Cade Massey

Contratación y reclutamiento

Harvard Business Review

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Resumen. La contratación de los mejores talentos sigue siendo una lucha persistente para muchas empresas. Eso se debe a que lo están haciendo mal, a menudo buscando en el grupo de trabajo copias al carbón de personas que ya tienen éxito en sus roles. Pero eso es ser demasiado exigente, particularmente durante un mercado laboral ajustado. En cambio, los empleadores deberían tomar prestado un enfoque del béisbol, en el que los mejores equipos rastrean el desempeño de los nuevos empleados y luego buscan una o dos habilidades o experiencias que predijeron su éxito futuro. Para los periodistas digitales, por ejemplo, podría ser el compromiso social con los artículos publicados. Para hacer esto, las empresas deben conectar mejor la contratación con la gestión del desempeño.

La actual lucha por el talento de las empresas estadounidenses no es una tendencia nueva. Una encuesta de PwC de hace 15 años citó que el 93% de los directores ejecutivos reconocieron la necesidad de cambiar su estrategia para atraer y retener talento. Si las organizaciones han estado tratando de mejorar sus resultados de contratación durante tanto tiempo, ¿por qué tantas siguen luchando? La respuesta corta es que las empresas a menudo dedican muy poco tiempo a mejorar la forma en que definen y realizan un seguimiento del rendimiento.

Un problema duradero

Recientemente, varios ejecutivos nos han preguntado si todavía necesitan preocuparse por contratar tanto, dadas las señales de debilitamiento de la economía. Es cierto que los economistas esperan que la Reserva Federal aumente las tasas de interés en un intento por frenar la inflación, que se espera que aumente el desempleo. Sin embargo, como nos ha enseñado el Covid-19, no todas las recesiones son iguales y hay fuertes indicios de que la contratación seguirá siendo un gran obstáculo para muchas empresas.

En 2017, la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. emitió un comunicado de prensa en el que afirmaba que la cantidad de puestos vacantes había alcanzado los 6,2 millones, un máximo histórico. Ese récord se superó luego en 2018 y luego nuevamente en 2019 cuando la cantidad de puestos vacantes alcanzó los 7,5 millones. Ese número es ahora de 10,7 millones, un 43 % más que el récord anterior. Como resultado, actualmente hay dos ofertas de trabajo por cada persona que está desempleada.

Parece poco probable que un desequilibrio tan grande en el mercado laboral se resuelva incluso con una recesión. Esto es especialmente cierto para ciertos bolsillos de la economía que tienen una acumulación de puestos vacantes debido a Covid-19, y también para partes de la fuerza laboral, como graduados universitarios y otras profesiones altamente calificadas, que históricamente han experimentado un desempleo relativamente bajo incluso durante las recesiones económicas.

Las empresas no tienen otra opción: deben aprender a contratar mejor. ¿Así que cómo?

Emular Moneyball, no Frankenstein

En una economía basada en el conocimiento, las personas pueden contribuir a las organizaciones en un número cada vez mayor de formas. Imagine una empresa de tecnología con tres gerentes de producto exitosos; Kate, John y Aditi. La clave del éxito de Kate es su enfoque basado en datos para comprender las necesidades de los clientes, mientras que la fortaleza de John es un enfoque intuitivo para el diseño de productos y la de Aditi es su capacidad para empoderar a sus equipos. Mientras los tres tengan éxito, su empleador está feliz y les da la libertad de hacer su trabajo como les plazca.

El problema surge cuando su empleador quiere contratar a un cuarto gerente de producto. Reconociendo que los tres gerentes de productos aportan habilidades valiosas a la organización, la empresa de tecnología escribe la descripción del trabajo de Kate+John+Aditi. Esto da como resultado una estrategia de talento de Frankenstein, centrada en candidatos que marcan la casilla en todas las dimensiones en lugar de aquellos con un superpoder claro.

Compare esto con el enfoque Moneyball para el reclutamiento. Si bien los jugadores de béisbol podían contribuir al equipo de varias maneras, Billy Beane cuestionó la antigua búsqueda de jugadores que contribuyeran a todos ellos. En cambio, Beane buscó una cartera de jugadores, cada uno haciendo contribuciones únicas. En otras palabras, redujoel número de criterios en los que esperaba que sobresalieran sus reclutas. Hizo esto pensando mucho en lo que constituía el éxito en cada rol. Tenga en cuenta que no optó por la definición amplia de éxito, como "ayudarnos a ganar el juego de varias maneras", sino que se centró en cómo cada jugador podría contribuir al equipo en una dimensión más estrecha, como qué tan bueno es su el porcentaje en base fue. Luego aplicó un enfoque nítido para encontrar jugadores que contribuyeran positivamente al rendimiento superior en uno o dos criterios, incluso si eso significaba faltar en otras dimensiones.

Un estudio de caso de admisiones a la escuela de posgrado

Recientemente colaboramos con una gran universidad de EE. UU. para rediseñar su proceso de admisión de MBA. Hubo una creencia de larga data en esta escuela de que el mejor predictor de un "buen estudiante" era el componente cuantitativo del GMAT. Es una escuela de negocios, después de todo, con requisitos rigurosos en cursos como estadística, economía y finanzas. De hecho, algunos profesores creyeron todo en el proceso de admisión, pero el GMAT cuantitativo fue una pérdida de tiempo. Pero seguimos el ejemplo de Billy Beane y, en lugar de confiar en esta sabiduría convencional, recurrimos a datos históricos.

El primer desafío fue articular cómo la escuela definía el desempeño. Por ejemplo, ¿deberíamos definir el buen desempeño como un estudiante con un rendimiento académico estelar o un buen resultado profesional? ¿Deberíamos usar el salario inicial como indicador de un buen resultado profesional o tratar de cobrar su compensación después de algunos años? ¿Qué hay de los estudiantes que acceden a trabajos significativos en sectores que no pagan tan bien? Discutir estas preguntas nos hizo darnos cuenta de que el desempeño deseable es multidimensional, con algunas dimensiones más fáciles de medir que otras. Terminamos usando múltiples proxies incluso para dimensiones aparentemente simples como el rendimiento académico.

Al final, el análisis de nuestro equipo encontró que los puntajes cuantitativos del GMAT son de hecho un predictor confiable del rendimiento académico de los solicitantes, ¡pero también mostró que los puntajes verbales del GMAT son tan buenos, si no mejores! Poner más peso en los puntajes de las pruebas verbales fue un cambio simple en el proceso de admisión, pero que llevó a admitir un cuerpo estudiantil algo diferente. Y hacer las cosas de manera diferente proporciona una ventaja competitiva en relación con las escuelas que siguen ciegamente la sabiduría convencional.

Cómo llegar allá

Algunos líderes empresariales con los que hemos hablado reconocen la necesidad de un enfoque más analítico para la contratación, pero se sienten intimidados por cómo llegar allí. La definición y el seguimiento del rendimiento no tiene por qué ser un proyecto complicado de varios años en el que comience a producir una gran cantidad de nuevos datos de rendimiento. A menudo tiene los datos que necesita; solo requiere pensar mucho sobre cómo utilizarlo.

Comience por definir los resultados que desea ver para su equipo u organización. Luego trabaje creativamente para medir esos resultados y cómo atribuir esos resultados al trabajo de varios individuos. La reacción inicial de muchos ejecutivos, particularmente en las industrias de cuello blanco, es que atribuir tales resultados a un solo individuo será casi imposible en su profesión. Sin embargo, la mayoría de las veces hemos podido encontrar formas de hacer esto. Un sitio de noticias digitales con el que trabajamos, por ejemplo, argumentó que una buena noticia podría tener muchas formas y formas y, por lo tanto, solo confiaba en los instintos de su equipo senior para identificar y tratar de reclutar talentos emergentes. En colaboración, se nos ocurrieron algunas hipótesis sobre cómo identificar mejor las futuras estrellas,

Cuando realmente no es posible definir los datos de salida sobre los resultados organizacionales deseables, los datos de entrada sobre las actividades de los empleados pueden ser útiles. Un fabricante de sillas con el que trabajamos estaba cediendo ingresos porque no podía contratar a suficientes personas para cumplir con sus pedidos. También lucharon con el alto desgaste de los empleados y las altas tasas de ausencia. Usando sus datos internos, pudimos demostrar que las trabajadoras, un grupo fuertemente subrepresentado en la fábrica, tenían menos ausencias y eran las trabajadoras más leales. Esto les ayudó a darse cuenta de que la raíz de su problema era que su proceso de contratación pasaba por alto a las mujeres y otros candidatos calificados, mientras favorecía a los hombres menos productivos.

Sí, implementar los pasos anteriores requerirá que su organización reserve tiempo para abordar temas complejos que no tienen respuestas obvias. Por ejemplo, ¿debería definir el éxito financiero de su empresa como el crecimiento de los ingresos, el crecimiento del margen o un aumento en el precio de sus acciones? Pero según nuestra experiencia, estas son conversaciones que deberías tener de todos modos. Porque es trabajo, no hay suficientes organizaciones que lo hagan. Al igual que en Moneyball, si desea resultados significativamente diferentes, debe aplicar un enfoque significativamente diferente para buscar talento. Esto parece obvio, pero de hecho es raro. Para encontrar mejores talentos, comience por el final.

Atta Tarki es el fundador y presidente de la firma especializada en búsqueda de ejecutivos y dotación de personal basada en proyectos ECA Partners. También es autor del libro Reclutamiento basado en evidencia (McGraw Hill, 2020). Encuéntralo en Twitter: @AttaTarki 

Cade Massey es profesor de práctica en la Escuela Wharton de la Universidad de Pensilvania, donde su investigación se centra en el juicio bajo incertidumbre y análisis de personas. Durante muchos años, Cade ha trabajado en la evaluación de talentos en el deporte profesional. Encuéntralo en Twitter: @bcmassey