IA en la Contratación, Eliminación de Sesgos y Programas de Retorno | Sharmilaa K

La IA en RR. HH. es un tema recurrente. El sesgo en la contratación también. Los programas de retorno están ganando fuerza en la India. Pero la mayoría de las conversaciones se quedan en el plano de la política.

Con 18 años de experiencia en RR. HH. en BPOs, multinacionales y empresas de servicios tecnológicos, Sharmilaa K ha impulsado iniciativas de contratación de alto impacto. Como cofundadora de Kensium Women's Network, también introdujo el blind screening, entrevistas por video asistidas por IA y un programa estructurado de retorno en una empresa de tecnología y servicios con presencia en cinco países.

En el episodio #9 de Xobin Talks, Amrit Acharya conversó con Sharmilaa sobre la estrategia, los retos, los proyectos piloto, la respuesta de los stakeholders y los resultados medibles detrás de estas prácticas transformadoras en RR. HH.

¿Cómo será el futuro de RR. HH. en un mundo con IA?

De función de soporte a socio estratégico: La visión de Sharmilaa sobre la IA en RR. HH. parte de su experiencia viendo cómo el área ha pasado de ser un soporte a convertirse en un socio clave del negocio. Este cambio se aceleró durante la pandemia. Las organizaciones tuvieron que equilibrar el bienestar del personal, la salud mental, la colaboración remota y la cultura organizacional al mismo tiempo, haciendo imposible ignorar la creciente complejidad de RR. HH.

Ahora, la IA representa el siguiente gran punto de inflexión, aunque no de la forma alarmista que muchos imaginan.

Inteligencia aumentada, no reemplazo artificial: Sharmilaa hace la misma distinción que Xobin plantea a sus clientes. En IA, la palabra clave no es "artificial" sino "aumentada". La inteligencia en la contratación asistida por IA no sustituye la decisión humana, sino que mejora la información disponible para quien la toma.

Las herramientas de IA en reclutamiento identifican patrones imposibles de captar para un reclutador tras 200 entrevistas universitarias en un día. Reducen ciertos sesgos que surgen cuando el reclutador ve el nombre, la reputación de la universidad o el salario anterior antes de evaluar las competencias reales. Sin embargo, estas herramientas no deciden a quién contratar. La decisión final sigue siendo del responsable de contratación, que se beneficia de datos más precisos y estructurados.

Los profesionales de RR. HH. que prosperarán serán quienes aprendan a usar la IA. Quienes la vean como una amenaza serán reemplazados, no por la IA, sino por colegas que sí la adoptaron.

¿Cómo transformó la IA la contratación universitaria en Kensium?

El problema antes de la IA: fatiga decisional a gran escala: La contratación universitaria antes de la IA era un reto logístico y de resistencia humana. Los equipos recorrían universidades, aplicaban pruebas en papel y alguien las corregía manualmente. Al final del día, los reclutadores tomaban decisiones en un estado de agotamiento cognitivo.

La fatiga decisional en reclutamiento no es un problema menor. La investigación en decisiones judiciales, paneles de contratación y evaluaciones clínicas demuestra que, a medida que aumenta la carga cognitiva, las decisiones humanas tienden a ser más conservadoras y menos precisas. Kensium estaba incorporando este sesgo en su proceso universitario sin darse cuenta.

Primer paso: evaluación automatizada: La primera intervención con IA fue modesta. Kensium automatizó la administración y corrección de pruebas. El cambio fue inmediato y medible.

Un proceso que antes tomaba todo un día se redujo a solo 15 minutos. Así, los reclutadores accedían a los resultados en tiempo real y avanzaban más rápido en la contratación. En vez de revisar a todos los candidatos, se enfocaban solo en el 15% con mejores puntajes en las entrevistas. Como resultado, llegaban mejor preparados, más enfocados y menos agotados. Además, la calidad de las entrevistas mejoró porque los candidatos ya habían demostrado sus competencias básicas antes de la etapa final.

Segundo paso: entrevistas por video asistidas por IA: Tras comprobar el valor de la automatización, Kensium fue más allá. Para ciertos puestos, especialmente de liderazgo y universitarios, implementaron entrevistas por video asistidas por IA. La herramienta evalúa el uso del lenguaje, patrones de razonamiento y señales conductuales en relación con un perfil predefinido.

Ese perfil no era arbitrario. Antes de desplegar la herramienta, Kensium entrevistó a empleados de alto desempeño, identificó los rasgos comunes a su éxito y los incorporó al sistema. Ahora la IA busca esos rasgos, no solo la elocuencia o la confianza.

El resultado es un mapa de personalidad de cada candidato. Los reclutadores revisan ese perfil junto con su propia evaluación para determinar la idoneidad para el puesto y la cultura. La IA no decide la contratación. Proporciona una segunda capa de señales estructuradas para validar o desafiar la intuición del reclutador.

¿Cómo se gestiona el sesgo en las herramientas de contratación con IA?

La IA reduce algunos sesgos y la supervisión humana detecta otros: La preocupación más común sobre la IA en la contratación es que refleje los sesgos de quienes la desarrollan. Sharmilaa reconoce este riesgo. Dado que los humanos crean las herramientas, puede haber sesgos históricos en los datos de entrenamiento. Por tanto, es una preocupación válida que nunca debe ignorarse.

Pero la comparación relevante no es entre la IA y un proceso perfecto, sino entre la IA y lo que ocurre realmente en la contratación humana sin asistencia.

Lo que demostró el blind screening en Kensium: Antes de implementar la IA, Kensium realizó un experimento controlado con blind screening. Eliminó nombres, género y salario actual de los perfiles antes de presentarlos a los responsables de contratación.

El resultado fue claro: se seleccionaron significativamente más mujeres en la preselección cuando los responsables evaluaban la competencia sin datos demográficos. El sesgo no era intencionado, sino inconsciente. Los responsables descartaban a mujeres de cierta edad o etapa vital, asumiendo sin pruebas que podrían dejar el puesto por motivos de cuidado.

Eliminar el nombre y el género obligó a evaluar el perfil por sus méritos. Las mujeres que superaron ese filtro fueron entrevistadas en igualdad de condiciones. El sesgo inconsciente se interrumpió antes de que pudiera influir.

Aplicando los principios del blind screening a la IA: Kensium trasladó los aprendizajes del blind screening a la configuración y supervisión de sus herramientas de IA. No se incluye el historial salarial en los criterios de selección. Los datos demográficos se excluyen de las primeras etapas. La IA se evalúa por la distribución de resultados, no solo por los puntajes individuales. Si la herramienta empieza a sesgarse hacia algún grupo, se investiga ese patrón.

La solución práctica ante el sesgo está en el factor humano, no en la IA. Se forma a los responsables para cuestionar sus propios instintos. Los portavoces de RR. HH. rotan para que no siempre sea la misma persona quien gestione el mismo equipo. La responsabilidad sobre los patrones de decisión recae en el líder de RR. HH., no en la herramienta.

¿Cómo crear un programa de retorno que realmente funcione?

El problema: mujeres capacitadas fuera del mercado laboral: La tasa de participación femenina en la India ha pasado del 22% en 2017-18 al 40,3% en 2023-24. Pero el sesgo hacia las carreras interrumpidas sigue siendo una barrera estructural (Informe CII, 2025). Las mujeres que hacen pausas por cuidado familiar son vistas como contrataciones de alto riesgo. Las competencias siguen ahí. El encaje organizacional es evaluable. Lo que falta es una vía estructurada de regreso.

Ese fue el vacío que el programa de retorno de Kensium buscó cubrir.

Comenzando con Kensium Women's Network: El programa no nació como una política, sino como una red. Sharmilaa y una directiva cofundaron Kensium Women's Network con objetivos claros: aumentar la representación femenina en todos los departamentos, crear una cantera de líderes y establecer una vía formal para el retorno profesional.

La plantilla femenina inicial era de 15. En un año, con la red y el programa de retorno en marcha, contrataron a 36 mujeres más. Más que duplicaron la plantilla femenina en doce meses.

Estructura del programa: El programa se basa en la idea de que los principios de la mayoría de los roles profesionales no caducan durante una pausa laboral. Lo que se necesita al volver no es empezar de cero, sino una rampa de reingreso.

La rampa de Kensium tiene tres componentes. El primero es la flexibilidad por cohortes. Las mujeres con pausas menores a dos años siguen una vía estándar. Las que llevan entre dos y cinco años o más se agrupan aparte y reciben onboarding extendido y apoyo adicional. Quienes requieren actualización tecnológica se conectan con institutos socios, con acuerdos de pago integrados en la compensación.

El segundo componente es la jornada escalonada. Las retornantes empiezan con tres o cuatro horas diarias y aumentan gradualmente hasta la jornada completa en tres a seis meses. Este fue el punto más polémico con los responsables. La objeción era previsible: ¿qué se puede lograr en cuatro horas?

La respuesta de Sharmilaa fue un piloto. Un departamento. Un pequeño grupo de retornantes, cada una con una mentora ya comprometida con los objetivos de la red. El piloto dio resultados lo suficientemente rápidos para demostrar la viabilidad del modelo. Las retornantes internas, mujeres que habían hecho pausas por cuidado familiar en Kensium, formaron la primera cohorte. Su menor curva de aprendizaje y conocimiento cultural hicieron tangible y medible el caso.

Construir aliados antes que políticas: La lección estructural que comparte Sharmilaa es sobre el orden de los pasos. El programa no comenzó con un anuncio de política, sino con aliados. Primero se sumó a la dirección. Luego a los mandos intermedios. Cada conversación no giró en torno al argumento moral de la diversidad, sino al valor de retener talento formado, reducir costes de reclutamiento y acceder a profesionales experimentadas que suelen estar desatendidas.

Retornantes internas como embajadoras de marca: Un multiplicador adicional: las mujeres que regresaron a Kensium se convirtieron en las mejores reclutadoras del programa. Cuando alguien en pausa profesional pregunta en un grupo de WhatsApp o red de retorno, la voz más convincente es la de quien ya volvió y comprobó que funciona. Las retornantes internas generaron recomendaciones que el marketing externo no podía igualar.

¿Cómo equilibrar el encaje cultural con el aporte cultural?

El heat map del equipo: Kensium utiliza un heat map de equipo para evaluar dónde se sitúa cada grupo en cinco dimensiones de liderazgo y cultura. Cada trimestre, RR. HH. realiza entrevistas estructuradas uno a uno con los miembros. Las respuestas se agrupan, se tematizan y se devuelven a los responsables de departamento.

Cuando se evalúa una nueva contratación, su mapa de personalidad generado por IA se compara con el heat map del equipo. La pregunta no es solo si encaja en el equipo actual, sino si cubre una carencia.

Cuando un equipo necesita disrupción: Un equipo de ventas mayoritariamente masculino, agresivo y orientado al exterior puede necesitar a alguien que aporte asertividad de otro modo o que introduzca pensamiento de procesos en una dinámica centrada en relaciones. Incorporar a esa persona no rompe el equipo; a menudo lo potencia.

El marco de Sharmilaa para esta decisión es explícito. ¿Este candidato complementa al equipo? ¿Se integra fácilmente? ¿O genera una disrupción productiva? Según si el equipo está acomodado, es de alto rendimiento pero le falta innovación, o es realmente cohesivo y en crecimiento, la respuesta adecuada varía. El heat map permite que la decisión sea más informada y menos instintiva.

Frecuencia de las evaluaciones de equipo: Kensium realiza heat maps trimestrales, pero no los trata como eventos aislados. Los datos de los uno a uno alimentan una visión continua de la salud del equipo a lo largo de los años. Un equipo que puntúa bajo en motivación en el segundo trimestre y alto en el primero del año siguiente tiene una historia que merece análisis. Esa visión longitudinal es lo que diferencia el seguimiento real de la cultura del simple cumplimiento formal.

¿Cómo construir cultura en una organización híbrida y remota?

El enfoque mixto de Kensium: Kensium opera en cinco países con empleados en ubicaciones remotas en India, EE. UU., Polonia, Canadá y otros mercados. La política varía según el puesto y la ubicación. Las funciones de soporte acuden con mayor frecuencia. Los trainees trabajan en oficinas porque el aprendizaje por observación no se puede replicar del todo en remoto. El resto opera en modelo híbrido, donde la flexibilidad es la norma y la presencialidad se organiza según las necesidades de colaboración.

Onboarding como base cultural: Para quienes quizá nunca visiten una oficina de Kensium, la experiencia de onboarding es clave. El onboarding de RR. HH. dura 15 días e incluye una sesión obligatoria de 30 minutos con cada miembro del equipo directivo.

Cada líder comparte su historia personal, explica cómo su función contribuye a la misión de la empresa e integra uno o dos valores fundamentales de Kensium en la conversación. No es una presentación de diapositivas sobre valores, sino conversaciones personales sobre por qué eligieron construir aquí y en qué creen. Los nuevos empleados escuchan entre 10 y 12 de estas charlas en sus dos primeras semanas. El efecto es acumulativo.

La cultura la hacen las personas, no los programas: La observación más importante de Sharmilaa sobre la cultura es estructural. La cultura se vive en el comportamiento diario de quienes interactúan más con los empleados. El responsable que se involucra en un proyecto difícil sin que se lo pidan. El colega que se queda tarde para ayudar a resolver un problema. El líder que se ofrece como voluntario en una escuela el día de la fundación en vez de organizar una fiesta.

El día de la fundación de Kensium se llama Kensium Cares Day. La empresa detiene sus operaciones comerciales. Los empleados, junto a sus familias, participan como voluntarios en una causa elegida por la organización. En Hyderabad, 150 personas reconstruyeron juntos la biblioteca y el laboratorio de informática de una escuela. Ese día comunica más sobre los valores de la organización que cualquier documento de políticas.

Para contrataciones de alto volumen, combinar entrevistas con IA con evaluaciones de competencias estructuradas ofrece a los reclutadores el mismo tipo de señal escalable y consciente del sesgo que Kensium utilizó para centrarse en el 15% superior de candidatos.