Eliminar barreras para una contratación inclusiva - Specialisterne Spain

Por Ludmila Praslova

Cuando una puntuación alta no garantiza un buen desempeño

Zia obtuvo un resultado en el percentil 95 en las evaluaciones aplicadas por su empresa durante el proceso de selección. Fue rápida en la prueba de habilidades cognitivas, su perfil de personalidad parecía ideal y su entrevista en vídeo fue impecable. El sistema automatizado de selección la marcó como una “candidata perfecta” para el puesto de analista en ciberseguridad.

Por otro lado, Marcus apenas superó el umbral: fue más lento en las pruebas cronometradas, estaba incómodo en la entrevista en vídeo y su estilo de comunicación fue calificado como “extraño”.

Seis meses después, las evaluaciones de desempeño contaban otra historia. Zia había pasado por alto varias vulnerabilidades críticas de seguridad. Marcus, en cambio, detectó más problemas en su primer mes que compañeros/as con más experiencia. El sistema de evaluación había predicho justo lo contrario de lo que ocurrió.

Y este caso no es hipotético. Está sucediendo en muchas organizaciones: tecnologías de selección supuestamente avanzadas están fallando en lo más básico —predecir quién realmente será bueno en el trabajo—, y por lo tanto, no están cumpliendo con el principio de validez en la selección.

El problema de la doble validez

Problema 1: Evaluar lo irrelevante

Muchos fallos en la contratación se deben a errores fundamentales en la validez del proceso de selección, como evaluar características que no tienen relación directa con el desempeño real en el puesto de trabajo.

Antes de aplicar cualquier evaluación, las organizaciones deben entender qué exige realmente el trabajo, a través de un análisis sistemático de las tareas y competencias requeridas. Pero, en lugar de esto, muchas empresas siguen usando métodos tradicionales que premian el carisma, la rapidez al responder o la fluidez verbal, aunque estos factores no tengan nada que ver con el éxito en el rol.

Por ejemplo, en trabajos de ciberseguridad, la atención al detalle es crítica. Sin embargo, en el caso de Zia y Marcus, las evaluaciones priorizaban rasgos irrelevantes como la personalidad o la forma de comunicarse, y apenas medían esta competencia clave. No es de extrañar que un mejor candidato apenas pasara la prueba —y probablemente varios perfiles más idóneos que Zia ni siquiera fueron considerados.

Otros ejemplos de evaluaciones mal enfocadas:

• Entrevistas en vídeo que valoran el contacto visual para roles técnicos sin interacción social significativa.
• Pruebas cognitivas cronometradas que premian la velocidad, cuando el trabajo requiere precisión y análisis minucioso.
• Tests de personalidad que buscan un “perfil ideal” basado en la extraversión, en lugar de medir habilidades específicas del puesto.

El patrón es claro: se evalúan rasgos generales sin tener en cuenta las funciones concretas del puesto. La solución también es clara: ser específicos. Si el rol no requiere habilidades sociales, no las midas. Si la verificación de datos es esencial, haz pruebas que realmente la evalúen.

Problema 2: Herramientas que no funcionan para todas las personas

Más allá de medir cosas irrelevantes, muchas herramientas de evaluación no son válidas para todos los perfiles. Se diseñan y validan principalmente con poblaciones neurotípicas, sin considerar que las personas neurodivergentes pueden procesar la información de forma distinta.

Incluso evaluaciones técnicamente relevantes pueden fallar con candidatos/as neurodivergentes debido a:

• Formatos sesgados que interfieren con la validez de la prueba
• Factores ambientales como distracciones sensoriales o ansiedad durante la prueba
• Diferencias en el estilo de comunicación que afectan a cómo se interpretan las instrucciones

Por ejemplo, la forma en que se mide la inteligencia importa. Investigaciones muestran que niños/as autistas obtienen, en promedio, 30 puntos percentiles más en las Matrices Progresivas de Raven (centradas en patrones visuales), que en las pruebas de Wechsler (centradas en razonamiento verbal bajo presión de tiempo). En algunos casos, la diferencia supera los 70 puntos percentiles.

Esto significa que una prueba que evalúa correctamente el razonamiento analítico en candidatos/as neurotípicos/as podría no detectar el mismo potencial en personas neurodivergentes, simplemente por cómo está diseñada.

Por eso es fundamental validar las herramientas con poblaciones autistas, con TDAH, dislexia y otros perfiles neurodivergentes. Estudios de la industria han demostrado que, cuando las pruebas están bien diseñadas, no existen diferencias significativas en los resultados entre personas neurotípicas y neurodivergentes. Experiencias como la de Specialisterne en Canadá muestran que una selección cuidadosa y el apoyo adecuado permiten contrataciones exitosas de personas autistas.

Propuesta de solución

Paso 1: Comenzar con un análisis del puesto

Antes de diseñar cualquier evaluación, es clave documentar las tareas críticas, competencias esenciales y estándares de desempeño del rol. Esto permite basar la selección en capacidades reales y medibles, no en rasgos de personalidad genéricos. La pregunta central es: ¿Puede esta persona hacer el trabajo, con el nivel requerido?

Paso 2: Auditar las herramientas actuales

• Comparar las evaluaciones existentes con el análisis del puesto
• Identificar si se están midiendo rasgos irrelevantes
• Revisar si las pruebas han sido validadas con personas neurodivergentes. Si no es así, buscar alternativas que sí lo hayan sido
• Verificar si existen diferencias significativas de rendimiento entre distintos grupos

Paso 3: Priorizar evaluaciones relevantes para el trabajo

Ejemplos concretos:

• Pruebas prácticas: que programadores escriban código, los/as docentes hagan una simulación de clase, investigadores/as analicen fuentes o representantes de atención al cliente resuelvan casos reales.
• Entrevistas estructuradas: si se utilizan entrevistas, que estén bien diseñadas. No todas las personas procesan la información igual, pero eso no significa que no sean capaces. Pregunta sobre experiencias pasadas directamente relacionadas con el puesto. Evita preguntas vagas o engañoas, a menos que el rol lo requiera.
• Eliminar criterios no esenciales: como medir la extraversión para trabajos de análisis o usar pruebas cronometradas para tareas que requieren precisión.

Paso 4: Validar continuamente el sistema de selección para todas las poblaciones

Incluso las pruebas relevantes deben evaluarse según el contexto y grupo al que se aplican:

• Asegurar que la validez predictiva sea equivalente entre perfiles neurológicos
• Detectar posibles sesgos en el ambiente o el procedimiento
• Ofrecer formatos alternativos y documentar su efectividad (por ejemplo, permitir entornos tranquilos o dar instrucciones en distintos formatos)
• Seguir evaluando los resultados (desempeño, retención, satisfacción, etc.) y ajustar el sistema cuando sea necesario

Mirando Hacia el Futuro

La contratación verdaderamente inclusiva debe abordar ambos desafíos de validez:

1. Que lo que se mida sea realmente relevante para el puesto
2. Que las herramientas funcionen para diferentes tipos de perfiles

Esto se traduce en más justicia y mejores resultados de negocio:

• Mayor capacidad predictiva: Las evaluaciones centradas en el trabajo y validadas para distintas poblaciones predicen mejor quién rendirá bien
• Más productividad: Contratar por competencias reales, y no por características irrelevantes, lleva a mejores decisiones independientemente del perfil neurológico
• Menor riesgo legal: Evaluaciones relevantes y validadas para diversos grupos cumplen con los más altos estándares legales

La promesa de una contratación “científica” solo se cumple si la ciencia en la que se basa es válida e inclusiva. Evaluar correctamente no implica bajar los estándares ni hacer excepciones. Significa medir lo que realmente importa:
¿Puede la persona hacer el trabajo?

Cuando las evaluaciones se centran en capacidades relevantes y funcionan para todas las personas, todos ganamos.