Cada empresario del sector HORECA gasta de media 21 minutos en recoger currículums, analizarlos y decidir si contrata un candidato/a. En agosto, con 150.000 nuevos empleos en el sector (Turespaña (*)), equivaldría a 1 millón de horas: 576 años de vida laboral (**). Pero España tiene un problema: procesos basados en currículos de papel, incumpliendo la LOPD, plataformas complicadas y caras o, simplemente, un "analfabetismo digital" de muchos empleadores.
En este contexto nace ZAS! Jobs, con una primera solución para mejorar los procesos de selección de sector turístico, combinando Inteligencia Artificial, elementos físicos en establecimientos en forma de QRs, y una plataforma entrenada durante más de 2 años con más de 11.000 currículos y procesos de selección, afinando hasta un 90% el match entre candidatos y empleadores. Y todo ello, con la financiación del Ministerio de Industria y Turismo y Segittur, que han aportado 500.000 euros para proyectos digitales de "última milla".
Sencillo como un QR, complejo como un algoritmo
El uso de IA en RRHH no es nueva, pero está reservada a grandes empresas, inalcanzable para los más de 275.000 pequeños establecimientos. "Esta solución propone un modelo escalable y un coste similar a la contratación de un paquete de ofimática o servicio en la nube", explica Begoña Pérez, CEO de la compañía.
El proceso se inicia con el registro de la empresa en la plataforma, para lanzar posteriormente sucesivas ofertas con las particularidades deseadas. A partir de aquí, con el Plan QR el sistema genera un código único para cada empresa, que puede ser impreso y situado a pie de calle para que cualquier candidato se registre desde su móvil. La herramienta realiza un "match" con las necesidades del establecimiento, generando una alerta si coincide con los puestos a cubrir.
Según el INE, el 80% de los contratos se gestionan a través de canales informales de las empresas. Con ZAS! Jobs se introduce una plataforma de autoabastecimiento permanente de aspirantes, con "canteras propias", además de luchar contra sesgos en los procesos, así como custodiar y proporcionar la información cuando sea necesaria, con 3 puntos principales:
- 1) Un sistema de recomendación específico, utilizando NLP (procesamiento del lenguaje natural) y Deep Learning (procesamiento con aprendizaje profundo) para técnicas basadas en contenido, conocimiento y colaboración;
- 2) La adaptación dinámica del sistema de recomendación, utilizando sistemas de confianza y reputación, para asegurar la mejora continua de resultados;
- 3) Técnicas para asegurar un aprendizaje adecuado incluso en presencia de sesgos en la información o escasez de información, utilizando técnicas generativas (redes GAN) y modelos preentrenados y transfer learning.
Financiado por Unión Europea con fondos NextGenerationUE y Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia. Consorcio junto con La Magnética, Ideafoster, Tychetools y Creating Sensations Hostels.
(*) Turespaña: El empleo en el sector turístico crece un 5,5% en agosto.
(**). Fórmula: (150.000 nuevos empleos x 21 minutos x 20 candidatos de media) / 1.800 horas laborales anuales según convenio por empleado.