León Trahtemberg
En EE.UU. se gastan 124 mil millones de dólares en convocar, reclutar, seleccionar y contratar, y a cada empleo ofrecido se presentan en promedio 89 postulantes. A ello se suman otros 100 mil millones de dólares por malas contrataciones que implican pérdida de tiempo de gestión de contratación, detección de mala performance, remediarlo y volver a abrir la vacante. Dado que las leyes en EE.UU. desde 1964 prohíben usar tests de inteligencia o personalidad como criterio de evaluación de postulantes (por ser discriminatorios) y hay una decisión de la Corte Suprema de 1971 que establece que la evaluación del postulante tiene que tener relación directa con el trabajo que desempeñará, se usa masivamente los títulos universitarios como señales de capacidad para el trabajo (especialmente para novatos, para primeros empleos). Es una forma de discriminación más indirecta, porque si se conoce a qué colegio y universidad fue admitido el egresado, se puede deducir cuál es su capital cultural y social de procedencia.
Además de la confianza que genera el grado universitario como señal de poseer atributos de productividad, permite asumir que el postulante tiene habilidades de comunicación, redacción, cumplimiento, pensamiento crítico, solución de problemas, etc. Es una señal de la capacidad del individuo de invertir en sí mismo, y ser capaz de proponerse metas de largo plazo y esforzarse por cumplirlas. Habla algo de su carácter. A la par no se le presta mucha atención al promedio de notas obtenidas por la pobre relación entre notas y desempeño en el trabajo pero sí a la reputación de la universidad y su lugar en los rankings.
El segundo criterio de peso es el chequeo de la experiencia en el trabajo (que no está garantizada por la credencial universitaria). Al cabo de 5 a 10 años, eso pesa cada vez más que el título universitario. (Fuente: The future of university credentials; Sean R. Gallagher, 2016, Cap. 2)
La enorme diversidad de títulos universitarios y técnicos y sus procedencias, así como la cantidad de postulantes a evaluar para miles de empleos ha motivado la creación de programas de inteligencia artificial que se ocupen de evaluar a los postulantes y recomendar a los más aptos para que sean pocos los evaluados por los empleadores.
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