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TECNOLOGÍA PARA EL MERCADO LABORAL

Gild descubre programadores con talento

RemarkableHire analiza las aptitudes de una persona fijándose en qué opinan los demás de sus contribuciones en Internet

Cuando el pasado verano le llegó inesperadamente un correo electrónico en el que le ofrecían la oportunidad de ser programador en una empresa de reciente creación en San Francisco, Jade Domínguez, de 26 años, estaba viviendo de alquiler con el crédito de la tarjeta en South Pasadena, California, mientras aprendía a programar en soledad. Había sido un estudiante mediocre en el instituto y no se había molestado en ir a la universidad, pero alguien, en algún lugar de la nube, pensó que podría ser brillante.

Ese alguien era Luca Bonma-ssar-, que descubrió a Domínguez usando una tecnología que plantea dudas importantes sobre si el gran talento se está desperdiciando. El concepto consiste en centrarse menos en los indicadores tradicionales del talento —títulos, trabajos anteriores, recomendaciones— y más en ideas sencillas: ¿cómo rinde una persona? ¿qué es capaz de hacer? ¿se puede cuantificar?

La tecnología ha sido elaborada por Gild, una empresa fundada hace 18 meses por Bonmassar y sus socios que forma parte de un grupo de jóvenes compañías cuyo objetivo es automatizar el descubrimiento de programadores con talento, muy solicitados en el mercado laboral. Estos esfuerzos se enmarcan en la categoría de big data [grandes datos], en la que se utilizan ordenadores para recabar y analizar información de todo tipo, y realizar numerosas tareas.

Un número cada vez mayor de profesores universitarios y empresarios están aplicando el big data para buscar talento y han creado un campo denominado ciencia de la mano de obra. Gild intenta ver si estas tecnologías también pueden usarse para predecir lo bien que rendirá un programador en un trabajo. La empresa rastrea Internet en busca de pistas: ¿aprecian su código otros programadores? ¿Se vuelve a usar? ¿Cómo comunica las ideas el programador? ¿Cómo se relaciona en los sitios de redes sociales?

El algoritmo de Gild analiza miles de informaciones al calcular cerca de 300 grandes variables sobre una persona: los sitios en los que pasa el tiempo, los tipos de lenguaje...

La empresa espera obtener este año unos ingresos de entre dos y tres millones de dólares, y tiene clientes de gran reputación que están probando o usando su tecnología para contratar, entre los que se incluyen Facebook, Amazon, Wal-Mart Stores, Google y Twitter.

Las empresas usan Gild para buscar nuevos candidatos y para evaluar a los que estudian contratar. La propia Gild encontró a Jade fuera de Los Ángeles. Su algoritmo había determinado que tenía la mayor puntuación en programación del sur de California, una puntuación total que casi nadie logra. Fue de 100.

Vivienne Ming, directora científica de Gild desde finales de 2012, no cree que Silicon Valley se base tanto en el mérito como la gente se imagina. Se ignora o se juzga mal a la gente con talento. Ella misma lo ha experimentado. Ming nació siendo hombre, con el nombre de Evan Campbell Smith-. Después del instituto, sufrió una importante crisis de identidad. Fracasó en la universidad, pero en vez de quedarse estancada allí, dio un salto. A los 27 años, volvió a la universidad, obtuvo un título en neurociencia cognitiva por la Universidad de California, en San Diego, y un doctorado en psicología y neurociencia computacional por la Universidad Carnegie Mellon en Pittsburgh, Pensilvania. Mientras cursaba una beca en Stanford, inició el cambio de sexo y se convirtió por completo en Vivienne Ming en 2008.

Como mujer, Ming empezó a darse cuenta de que la gente la trataba de forma diferente, y aplica esa experiencia a sus ideas para evaluar a las personas. Indica que los métodos rápidos que se aceptan como un buen indicador del talento —como la universidad o el trabajo anterior— también pueden ser injustos para la gente con talento y, a la larga, engañosos para los empresarios. “Los indicadores tradicionales que la gente utiliza para contratar pueden ser completamente erróneos”, asegura.

La respuesta de Ming a lo que ella llama “talento desaprovechado” es construir máquinas que traten de eliminar el prejuicio humano. En términos generales, el algoritmo de Gild analiza miles de informaciones al calcular cerca de 300 grandes variables sobre una persona: los sitios en los que pasa el tiempo; los tipos de lenguaje, positivo o negativo, que él o ella usa para describir distintos tipos de tecnología; los conocimientos que dice tener en LinkedIn; los proyectos en los que ha trabajado y el tiempo que ha invertido en ellos, y sí... también a qué universidad fue y en qué se especializó.

TalentBin, otra empresa de reciente creación de San Francisco, rastrea Internet en busca de programadores con talento. Y RemarkableHire analiza las aptitudes de una persona fijándose en qué opinan los demás de sus contribuciones en Internet.

Según Susan Etlinger, analista de Altimeter Group, “merece la pena probar” esta aplicación de big data para contratar. Pero se pregunta si un algoritmo supone una mejora con respecto a lo que los empresarios ya hacen: recabar currículos o referencias y usar los indicadores tradicionales asociados al éxito. Sean Gourley, directivo de Quid, una empresa que recoge y procesa datos, señala: “Medimos lo que podemos medir”, y “menospreciamos lo que no se puede medir, como el instinto y el carisma”.

Ming no propone eliminar el juicio humano, pero cree que el ordenador debería llevar la iniciativa, actuando como un filtro para el talento. La empresa ha acumulado una base de datos de siete millones de programadores y los clasifica en función de lo que llama una puntuación de Gild, la medida de lo que alguien puede hacer.

Cuando Gild empezó a buscar talento, ejecutó su algoritmo en el sur de California y obtuvo una lista de programadores. Domínguez, que tenía una sólida reputación en GitHub, donde los desarrolladores comparten códigos e intercambian ideas, fue el primero de la lista. El algoritmo hizo un buen trabajo midiendo lo que puede medir: identificó correctamente el talento de Domínguez para trabajar con ordenadores. Lo que todavía queda por descubrir es cómo lo usará a largo plazo al trabajar en equipo.

© 2013 New York Times News Service