Punto de aprendizaje clave
Una ventaja del diseño concurrente es que la organización no requiere recolectar datos predictivos de los candidatos (de un empleo) y después, de alguna manera, igno- rar esos datos durante la toma de decisiones de selección. Se recolectan datos predictivos únicamente de los trabajadores actuales. Una segunda ventaja del diseño concurrente es que no hay retraso de tiempo entre la recolección de los datos predictivos y los datos del criterio. Las puntuaciones predictivas de los trabajadores actuales se correlacionan con su criterio de desempeño. Es probable que los datos del criterio estén disponibles o, por lo menos, que se recolecten con rapidez. En efecto, no hay necesidad de esperar por el
periodo de seguimiento largo que debe llevarse a cabo en el diseño predictivo. La figura 3.4 compara ambos diseños en una situación hipotética, y presenta considerables dife- rencias en cuanto a escalas de tiempo y esfuerzos de recolección de datos.
Gracias a sus ventajas, el diseño concurrente es atractivo para muchas organizaciones. Sin embargo, también tiene desventajas. Los trabajadores en funciones forman una pobla- ción que puede ser muy diferente de la población formada por candidatos. Los empleados actuales han superado los procesos de selección existentes de la compañía y representan un grupo preseleccionado de individuos que ya han estado dentro de la organización du- rante cierto tiempo. No hay datos disponibles de quienes no hayan sido contratados por la
Examinar a los candidatos a medida que se reclutan (por ejemplo,
12 por semana) 1 año Muestra de aprox. 450 (2/ 3 de los candidatos empiezan a trabajar) Muestra de aprox. 300
Recolectar datos de seguimiento sobre el desempeño en el trabajo
durante el primer año (12 meses) Calcular coeficiente de validez 18 meses 450 200 Satisfactorio Predictivo
Examinar a 100 empleados actuales
Recolectar datos del desempeño laboral de empleados actuales
(2 meses) Calcular el coeficiente de validez 2 meses 100 100 Incompleto y probablemente sesgado Concurrente
(1/3 de los candidatos abandona durante el primer año)
Tiempo total
Número total examinado Tamaño final de la muestra Características de la muestra
Comparación entre los diseños predictivo y concurrente Figura 3.4
compañía, ni de aquellos que fueron contratados pero posteriormente se fueron. Es muy posible que la muestra concurrente esté incompleta y no sea representativa de la fuerza la- boral potencial. Si, como resultado de un estudio de validez concurrente, se establece un vínculo entre, digamos, puntuaciones en la prueba de aritmética y desempeño laboral, es difícil estar seguros de si la persona examinada llegó al trabajo con dichas habilidades o si las habilidades en aritmética se adquirieron como resultado de la capacitación y de la ex- periencia en el trabajo. No sería justo ni informativo examinar a los nuevos candidatos en destrezas que únicamente podrían adquirirse a partir de la capacitación y la experiencia dentro de la compañía. Estos problemas hacen difícil tener certeza acerca del valor predic- tivo real de los resultados derivados de un estudio de validez concurrente.
Como hemos visto, una vez que los individuos tienen el empleo, su desempeño puede medirse usando cierto número de criterios. Por consiguiente, los estudios de vali- dación pueden volverse rápidamente muy complejos en términos prácticos, porque las organizaciones rara vez usan un solo predictor para tomar decisiones de selección. Dada la naturaleza multifacética de la información del análisis de puestos, es posible que los reclutadores diseñen múltiples herramientas de selección para evaluar dichos criterios. Por lo tanto, los reclutadores deben decidir si un candidato al empleo debe lograr alta puntuación en todos los criterios evaluados (es decir, seguir un enfoque de selección no compensatorio) o si los puntajes altos en algún criterio compensarían los puntajes bajos en otro (es decir, un enfoque de selección compensatorio). En la práctica, los reclutado- res podrían asignar diferentes pesos a diversos criterios de evaluación, dependiendo de la naturaleza del puesto de trabajo. Por ejemplo, para el puesto de asistente de ventas, podría decidirse que la habilidad para el servicio a los clientes sea el criterio más impor- tante, y que los candidatos que no alcancen cierta puntuación ya no se considerarán. La mayoría de los sistemas de selección combinan varios predictores (herramientas de selección), tales como la puntuación del candidato en la entrevista y en la prueba de ha- bilidad cognitiva. En los estudios de validación, una pregunta fundamental es ¿qué tanto se incrementará la función predictiva del proceso de selección si se agrega un predictor? A esto se le conoce como validez creciente. En otras palabras, los reclutadores podrían que- rer saber cuánto mejoró la exactitud como resultado del uso de pruebas psicométricas (en vez de tan solo confiar en las puntuaciones de la entrevista). La información de la validez incremental de una herramienta de selección específica es extremadamente valiosa, pues permite a las organizaciones llevar a cabo análisis de costo-beneficio de las herramientas adicionales utilizadas. Estudios recientes, incluyendo metanálisis, han intentado estimar el incremento de la validez de un predictor sobre otro. La mayoría de estas investigacio- nes intentan entender mejor las relaciones entre los predictores y las dimensiones del de- sempeño en el trabajo, con la finalidad de mejorar las opciones prácticas de los métodos de selección (véase Sackett y Lievens, 2008, para un resumen de los estudios sobre la vali- dez incremental y sus limitaciones). Los niveles típicos de validez predictiva para diferen- tes métodos de selección se estudian en el capítulo 4).
Otra dificultad práctica significativa a la que se enfrentan las organizaciones actuales es tener acceso a una muestra de tamaño adecuado, con la finalidad de realizar ciertos análisis estadísticos con los datos. El diseño y la muestra del estudio necesitan ser lo su- ficientemente sólidos para permitir al analista obtener conclusiones contundentes sobre la validez de varias técnicas de selección. La mayoría de las organizaciones no se involu- cran en programas de reclutamiento a gran escala y, por lo general, las iniciativas im- portantes de reclutamiento de graduados son las que se enfocan en los estudios de validación (es decir, varios cientos de candidatos entre quienes al menos cien empeza- rán a trabajar para la organización).
Un punto importante a observar acerca de cualquier estudio de validez, independiente- mente de si el procedimiento usado es predictivo o concurrente, es que el estudio de vali- dez inicial debería ir siempre seguido por un estudio de “validación cruzada” realizado en una segunda muestra de sujetos para comprobar los resultados obtenidos. Para aquellos
estudios que incluyan relativamente pocos predictores, este requisito quizá no sea esencial y represente un “consejo de perfección”. Sin embargo, cuando se investigan muchos posi- bles predictores y aquellos con relaciones predictor-criterio más fuerte se usarán para fines de selección, entonces la validación cruzada es más importante. Cuanto más predictores potenciales se utilicen, más posibilidades habrá de que surjan relaciones aparentes debidas al azar, entre algunos de estos predictores y las medidas de criterio. Es poco probable que en una muestra de comprobación se repitan las relaciones debidas al azar; resultados igua- les en ambas muestras tan solo serían provocados por relaciones “reales”.
Algunas observaciones adicionales de importancia en relación con la validez se estu- diarán en el siguiente capítulo, dentro del contexto de interpretación de la evidencia sobre la validez de técnicas de selección específicas.