Existen varias técnicas dentro de los procesos de selección. Una de estas técnicas son las referencias laborales. Este proceso, muchas veces subestimado, permite confirmar la experiencia, habilidades y comportamientos de un candidato en sus experiencias laborales anteriores. A pesar de ser una etapa importante en el proceso de selección, puede llegar a ser lento y tedioso si se hace de forma manual.
Hoy, herramientas como la inteligencia artificial y machine learning han llegado para cambiar esto, ya que permiten automatizar la verificación de referencias, detectar inconsistencias y ahorrar tiempo en la toma de decisiones.
En esta nota, descubrirás cómo agilizar la verificación de referencias laborales con ayuda de la inteligencia artificial y evitar errores de contratación.
El proceso de selección para un candidato ideal siempre va a ser una tarea difícil ya que requiere mucho esfuerzo y dedicación, paciencia y sobre todo muy buena observación. Para esto, las referencias laborales son una gran ayuda para que la empresa pueda conseguir al mejor talento.
Se considera un buen perfil aquello que tenga una buena hoja de vida, una buena e interesante carta de presentación y que supere de manera exitosa las pruebas que se le pongan en el proceso. También hay otros factores muy importante y determinantes que no se deben dejar de lado y deben ser considerados, como el caso de las referencias laborales.
Las referencias laborales son una fuente de información clave para los reclutadores ya que permiten validar la experiencia, comportamiento y habilidades de un candidato a través de diversas fuentes, en este caso, personas que han conocido al candidato en un contexto profesional. También sirve para corroborar que la información dada por el aplicante sea verdadera.
Las referencias laborales ayudan a los equipos de selección a reducir el riesgo de una mala contratación, y aportan una visión más humana y realista del perfil del candidato.
Estos aspectos pueden varias pero, por lo general, una buena referencia laboral considera aspectos como:
Las referencias laborales se pueden clasificar en dos: referencias personales o referencias profesionales.
Estas son las referencias más valoradas en los procesos de selección. Se obtienen de personas con quienes el candidato compartió un entorno laboral, ya sea como empleador, líder directo, compañero o cliente. Su propósito es validar aspectos técnicos y conductuales observados directamente en el trabajo.
¿Qué aportan?
Estas vienen de personas que no comparten el entorno laboral del candidato, cómo por ejemplo, amigos, conocidos o incluso familiares. Estas referencias sirven para conocer sobre el carácter y valores del candidato. Si bien no reemplazan las referencias profesionales, pueden ser útiles para perfiles junior o sin experiencia laboral previa.
¿Qué aportan?
Las referencias laborales son una fuente de información muy importante ya que son las que ayudan a verificar aptitudes o experiencia de los candidatos. Si un aplicante se niega a dar referencias laborales, es probable que esté mintiendo, que lo que se vaya a decir sea negativo o que no tenga ningún interés en conseguir el puesto de trabajo.
Aunque hoy existen muchas herramientas que evalúan habilidades blandas y duras, las referencias laborales siguen siendo cruciales para tomar decisiones. Las referencias agregan una dimensión humana y práctica al perfil, que ninguna hoja de vida ni entrevista puede mostrar por sí sola.
La verificación de las referencias laborales suele hacerse a través del contacto directo con las personas referenciadas. Por eso es importante solicitar al candidato nombre, número de teléfono o correo electrónico de sus referencias.
Según datos de CareerBuilder, el 75% de los empleadores ha descubierto mentiras en los currículums de los postulantes. Y un estudio de Checkster reveló que el 78% de los candidatos exagera en su experiencia laboral. De ahí la importancia de verificar.
A continuación las ventajas de pedir y verificar las referencias laborales:
Un error en la contratación puede llegar a ser muy costoso para una empresa, llegando a 2.5 veces el salario anual del colaborador. Este costo incluye factores como el tiempo perdido, la capacitación, la desmotivación del equipo y el reemplazo del cargo, según un estudio de la consultora Robert Half.
Muchas veces los procesos de selección se centran en extraer información de la parte visible y tangible del perfil: hoja de vida, entrevistas, pruebas técnicas, entre otros. Sin embargo, las referencias laborales permiten ir un poco más allá, al conocer información sobre el estilo de trabajo del candidato, actitudes frente a la presión o cambios, interacción con líderes y pares, etc.
El candidato puede cumplir con las habilidades técnicas necesarias para el cargo, pero puede llegar a fracasar al no adaptarse a la cultura y valores de la empresa. Las referencias permiten conocer si el candidato tiene afinidad con el clima corporativo de la empresa y si se adapta bien a ciertas estructuras organizacionales.
Al verificar las referencias laborales, se le está dando credibilidad a la empresa, ya que toman decisiones informadas con el fin de cuidar su cultura organizacional y el resto de sus colaboradores.
Las referencias laborales también aportan insights valiosos que ayudan a la adaptación del candidato como las áreas de desarrollo en las que se debe acompañar desde el inicio. Esto permite al área de personas preparar una integración más personalizada y efectiva, mejorando la retención desde el día uno.
La digitalización ha revolucionado los procesos de selección. Las tecnologías como la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML) permiten optimizar y automatizar tareas complejas, como la verificación de referencias laborales y la detección de inconsistencias en los perfiles de los candidatos.
Esto representa un cambio clave para los equipos de reclutamiento: menos carga operativa y mayor precisión en las decisiones.
Las soluciones basadas en IA y machine learning permiten:
Estas herramientas son capaces de cruzar información de varias fuentes como las hojas de vida, perfiles en redes sociales, bases de datos laborales y/o referencias, con el fin de identificar datos inconsistentes como fecha de ingreso y salida que no coincidan en la CV y LinkedIn o -empresas que no existan.
Cuando se usa la inteligencia artificial en entrevistas digitales se puede llegar a analizar tiempos de respuesta, seguridad al hablar, lenguaje corporal o expresiones.
Las herramientas como IA y el machine learning permiten enviar y analizar formularios de referencias laborales de forma automática.
Esta solución sirve especialmente para mejorar la trazabilidad del perfil y es útil en posiciones técnicas o de alto riesgo. Validan información del candidato en tiempo real.
Algunas herramientas pueden estimar el nivel de compatibilidad del candidato con los valores, cultura y estilo de trabajo de la empresa con pruebas psicométricas, evaluaciones o feedback de experiencias laborales anteriores.
Además, con machine learning, el sistema va aprendiendo con cada verificación para predecir riesgos futuros y mejorar continuamente sus análisis.
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