¿Qué evalúa un director de orquesta sinfónica para contratar músicos? Las mejores orquestas sinfónicas del mundo compiten intensamente por talento, se esfuerzan por reclutar y seleccionar a los mejores músicos de todo el mundo. Un violinista o un trompetista que no esté a la altura adecuada puede hacer una diferencia enorme.
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De acuerdo con los propios directores de orquesta lo más importante es evaluar la habilidad del músico con su instrumento.
Sin embargo dos investigadoras, Claudia Goldin y Cecilia Rouse, descubrieron a fines de los noventa que cuando las audiciones son ciegas (el jurado no ve al músico mientras toca, solo lo escucha, y por lo tanto no conoce su género), las orquestas contratan casi a 50% más mujeres que cuando las audiciones se hacen con el músico a la vista.
En teoría la evaluación del candidato no podría ser más objetiva: su habilidad para tocar el instrumento. Pero hay un sesgo de género que se cuela –ya sea consciente o inconscientemente- en la evaluación del jurado y penaliza a las candidatas por razones ajenas a su desempeño.
Si esto ocurre en orquestas con menos de 100 músicos donde la competencia por el mejor violinista es feroz, en otras áreas de la sociedad como la empresa, el gobierno o la academia, donde grandes empleadores contratan a miles de personas y el efecto de no tener el talento adecuado se diluye, la discriminación puede ser mucho peor.
El uso de audiciones ciegas se ha generalizado y ha permitido que la proporción de mujeres en las principales orquestas sinfónicas de Estados Unidos pase de 10% en la década de los ochenta a cerca de 40% hoy en día.
Las audiciones ciegas establecen una regla rígida con relación al proceso de selección de músicos (sólo vale fijarse en la habilidad musical) y por lo tanto eliminan la discrecionalidad que se prestaba a sesgos y prejuicios.
Este reemplazo de discrecionalidad por reglas se puede extender al resto de organizaciones a través de la tecnología. Eso es precisamente lo que hacen los algoritmos inteligentes cuando se les pide que evalúe la probabilidad de éxito de un candidato a un puesto de trabajo.
Usan información objetiva como la experiencia, pruebas sicométricas, data sobre sus habilidades, calificaciones de jefes anteriores, etc. No se fijan en el género, color de piel o tipo de apellido.
Por eso un algoritmo inteligente calibrado adecuadamente tiene la capacidad de remover sesgos y prejuicios en los procesos de selección, estimar la probabilidad de éxito de un candidato sobre la base de data relevante, y permitirle a las compañías tener mejor talento (al igual que a las orquestas sinfónicas) y generar más equidad en el acceso a oportunidades de trabajo.
La tecnología bien usada para la gestión del talento tiene un enorme potencial para democratizar el acceso a oportunidades.
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