¿Qué es el modelo predictivo?
Predecir el éxito
con una precisión inigualable
La filosofía subyacente del modelo predictivo consiste en combinar una visión pragmática de los RRHH, basada en la identificación de las competencias que deben evaluarse, con una visión científica centrada en el desarrollo del potencial. De esta manera se establece un porcentaje de adecuación l con un diagnóstico detallado de los puntos fuertes y las áreas de mejora. Esto permite obtener predicciones más fiables y fáciles de interpretar, al tiempo que garantiza una mejor experiencia del candidato durante la entrega de resultados.
Determinar los criterios de éxito
empresarial con modelos de IA
Una de las mayores dificultades para Recursos Humanos es determinar los criterios de selección para un puesto determinado en un mundo en el que los empleos son cada vez más híbridos y evolucionan constantemente. Por eso el modelo predictivo se centra en su común denominador : las competencias, basadas en un repertorio universal de 63 aptitudes conductuales y cognitivas.
Estos se vincularon a las bases de datos internacionales O*net y ESCO a partir de miles de datos actualizados periódicamente. Esto nos permitió generar modelos de competencias únicos para más de 1.200 puestos de trabajo y 40 funciones.
Plantillas personalizables para
sus puestos de referencia
El modelo predictivo le permite personalizar sus puestos de referencia a partir de una selección de empleos y funciones. Combinando estos criterios en función de su contexto, nuestro programa de IA genera un nuevo modelo predictivo que siempre podrá ser optimizado y personalizado. También puede crear su propio repertorio de competencias corporativas para adaptarlos a las necesidades de sus puestos.
EXPERIENCIA RECONOCIDA
En la creación de herramientas únicas de evaluación del potencial Inicialmente editor de tests psicométricos, Central Test ha desarrollado un nivel de experiencia reconocido en todo el mundo y ha diseñado más de 20 tests que evalúan todas las facetas en la identificación del talento. Más allá del análisis descriptivo por rasgos (extraversión, etc.), las pruebas predicen las aptitudes que se utilizarán para determinar la adecuación al puesto . Cada potencial se evalúa mediante un conjunto de rasgos ponderados, lo que proporciona un alto nivel de precisión e interpretación.
VALIDEZ CIENTÍFICA
que combina métodos innovadores y fiabilidad psicométrica
Cada prueba psicométrica es objeto de varios años de investigación y cumple las normas internacionales de validación, incluida la Comisión Internacional de Tests (ITC). Nuestra evaluación insignia de personalidad, Perfil Pro 2, ha sido certificada por la Sociedad Británica de Psicología (BPS). Los manuales de evaluación están a disposición de nuestros clientes desde la plataforma. Nuestros tests se revisan periódicamente e incorporan las tecnologías y métodos más avanzados, incluida la TRI (Teoría de Respuesta al Ítem).
NUEVAS EXPLORACIONES IA
en relación a contenidos no estructurados
Si bien las pruebas psicométricas son las más reconocidas científicamente en la actualidad, Central Test lleva varios años explorando nuevas formas de evaluar las competencias utilizando la IA mediante análisis semánticos por PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural) a partir de las respuestas de los candidatos a nuestras entrevistas en vídeo diferidas (preguntas abiertas). Estos análisis exploratorios están disponibles en Smart Interview.
EN CONSTANTE EVOLUCIÓN
con métodos de retroalimentación
Las herramientas de evaluación 360, que combinan diferentes percepciones de las competencias de un empleado, ofrecen una visión complementaria y objetiva en sus evaluaciones. Los datos recogidos por las herramientas 360 u otras medidas de retroalimentación también nos permiten enriquecer nuestras predicciones de competencias mediante pruebas psicométricas y programas de IA.
EVALUACIÓN MULTIMÉTODO
para una predicción más fiable
Una evaluación siempre es más precisa mediante una combinación de indicadores. Por eso abogamos por la combinación de varias herramientas de evaluación para aumentar la fiabilidad de las predicciones, aunque siempre es posible confiar en una única herramienta de referencia.
En el modelo predictivo, cruzamos los métodos de evaluación teniendo en cuenta su respectivo nivel de predicción con respecto a cada criterio objetivo, lo que redunda en una mayor fiabilidad.
OBJETIVIDAD Y NO DISCRIMINACIÓN
Decisiones más objetivas y no discriminatorias
Nuestras decisiones están sujetas a muchos sesgos cognitivos que alteran nuestro pensamiento, especialmente en la contratación de personal, pero también en la movilidad interna. Las evaluaciones basadas en métodos científicos refuerzan la objetividad y la no discriminación en nuestra toma de decisiones de RRHH. También promueven el diálogo con el candidato o empleado, lo que nos llevará a tomar decisiones más informadas.
UNA VISIÓN CENTRADA EN EL CANDIDATO
a través de un enfoque más humanista
Para muchos editores de tests, la adecuación al puesto se establece sobre la base de una
comparación de los rasgos del test con un puesto que corresponde a un perfil ideal.
Sin embargo, esto puede conducir a una visión determinante del potencial del candidato, si un candidato "encaja" o “no encaja” en el puesto.
En el modelo predictivo, separamos los rasgos de las pruebas de las aptitudes que se infieren de ellos y que se utilizan en la adecuación al puesto . Ya sea que los rasgos sean facilitadores o un obstáculo, consideramos que cada competencia es siempre perfeccionable.
Adecuaciones interpretables
para tomar decisiones con conocimiento de causa
Además de los porcentajes de adecuación que se presentan en el modelo predictivo, se pueden observar los detalles de los resultados basados en las competencias y las evaluaciones asociadas.
Así, usted conserva el control sobre los criterios de éxito, que puede modificar en cualquier momento.
EVOLUCIÓN
El modelo predictivo ha sido diseñado para ajustarse a la evolución natural de los empleos y las competencias. Actualizamos periódicamente las configuraciones de los modelos estándar integrando las actualizaciones de las bases de datos O*net y Esco. Por último, nuestros equipos están realizando nuevos desarrollos para incluir nuevos criterios de éxito o de evaluación.
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