Cuando buscas al mejor talento, confías en las pruebas psicométricas, las entrevistas y las evaluaciones para poder contratar al o la profesional ideal para tu equipo. Pero, ¿qué pasaría si te dijéramos que en cada resultado hay una grieta invisible, una distorsión silenciosa que altera lo que realmente estás midiendo?
Esta distorsión se llama "variable error", y es más común de lo que crees.
Desde el cansancio de un candidato hasta el sesgo en la formulación de preguntas, estos factores podrían estar desviándote de la verdadera esencia de las personas que evalúas.
Pongámoslo en perspectiva con algunos ejemplos cotidianos:
El impacto del estado físico y emocional: Dos candidatos igualmente competentes realizan la misma prueba de aptitudes. Uno de ellos durmió mal la noche anterior, el otro está completamente descansado. Sus resultados pueden diferir, pero ¿realmente uno es más capaz que el otro?
El sesgo en las pruebas: Un test de personalidad con preguntas diseñadas sin considerar diferencias culturales ocasiona interpretaciones distintas según el contexto del candidato. En este sentido, un perfil perfectamente válido podría quedar descartado por respuestas influenciadas por su entorno y no por su verdadera forma de ser.
El efecto del orden de las preguntas: Parece irrelevante, pero la secuencia en la que se presentan los ítems en una prueba altera las respuestas. Por ejemplo, las preguntas difíciles al inicio suelen generar ansiedad y afectar el desempeño en el resto del test.
Como ves, los resultados que obtienes en una evaluación nunca son 100% puros. Siempre hay un margen de error, y si no lo controlas, podrías estar rechazando a grandes talentos por razones que nada tienen que ver con sus capacidades reales.
La Teoría Clásica de los Tests (TCT) ha sido durante décadas el modelo estándar en la medición de habilidades y competencias. Y, por si fuera poco, también ha sido el germen que acabó desarrollando algo tan fundamental como la psicometría.
Su premisa es sencilla: cualquier resultado obtenido en una prueba es una combinación de la puntuación verdadera del candidato y un error de medición.
Este error puede provenir de múltiples factores externos, como el estado anímico del evaluado, el entorno en el que se realizó la prueba o incluso la ambigüedad de algunas preguntas.
Si bien la TCT ha permitido desarrollar herramientas de evaluación ampliamente utilizadas, su principal limitación radica en que considera que todas las preguntas de una prueba tienen el mismo peso y dificultad para todos los candidatos.
Sin embargo, en la práctica, una misma pregunta puede ser sencilla para un candidato con experiencia en el área, pero representar un gran desafío para otro con menor preparación, lo que genera mediciones menos precisas y, en muchos casos, decisiones erróneas en los procesos de selección.
Esta limitación llevó a la búsqueda de modelos más sofisticados que permitieran ajustar la evaluación a las características individuales de cada persona y, en este contexto, matemáticos y psicometristas como Georg Rasch, Birnbaum y Lord, basándose en los primeros trabajos de Alfred Binet y Louis Leon Thurstone, desarrollaron la Teoría de Respuesta al Ítem (TRI).
A diferencia de la TCT, que parte de una visión más abstracta y uniforme de las pruebas, la TRI adopta un enfoque más empírico y dinámico, centrándose en la forma en que los individuos realmente responden a cada ítem.
A diferencia de la Teoría Clásica de los Tests (TCT), que asume que todas las preguntas tienen el mismo peso y que la puntuación total es una simple suma de aciertos y errores, la Teoría de Respuesta al Ítem (TRI) introduce un enfoque probabilístico basado en la existencia de variables latentes.
En términos sencillos, la TRI parte de la premisa de que la habilidad o rasgo que queremos medir en un candidato (como su capacidad analítica, liderazgo o resiliencia) no es directamente observable, pero sí puede inferirse a partir de sus respuestas en una prueba.
Esta relación entre la variable latente (habilidad) y las respuestas de los candidatos se modela matemáticamente, permitiendo estimaciones mucho más precisas y personalizadas.
Para entenderlo mejor, imaginemos una prueba de razonamiento lógico. Bajo la TCT, un candidato que acierta 7 de 10 preguntas tendría la misma puntuación que otro que también acertó 7, sin importar cuáles preguntas respondió correctamente.
Pero, ¿qué pasa si el primer candidato resolvió los ítems más difíciles y el segundo solo los más fáciles? En la TCT, ambos obtienen la misma puntuación final, aunque en realidad su nivel de habilidad probablemente sea muy diferente.
En el caso de la TRI, este modelo tiene en cuenta tres parámetros fundamentales para cada ítem, lo que permite una evaluación más cercana a la realidad del candidato:
Dificultad del ítem: No todas las preguntas tienen la misma complejidad. La TRI asigna valores de dificultad a cada pregunta, asegurando que los candidatos sean evaluados según el nivel de los ítems que logran responder correctamente.
Capacidad de discriminación: Algunas preguntas diferencian mejor entre candidatos con distintos niveles de habilidad. La TRI identifica qué ítems cumplen esta función de manera más efectiva y les otorga un peso diferencial en la puntuación final.
Probabilidad de respuesta al azar: En exámenes de opción múltiple, un candidato puede acertar una pregunta simplemente por suerte. La TRI introduce un parámetro que reduce la influencia de estos aciertos fortuitos, evitando distorsiones en la evaluación.
Así, esta metodología permite que dos candidatos con la misma cantidad de respuestas correctas no necesariamente obtengan la misma puntuación, ya que se considera el nivel de dificultad de los ítems que resolvieron.
Además, los resultados obtenidos mediante TRI son independientes del test específico utilizado, lo que garantiza mayor equidad en las evaluaciones.
Adoptar pruebas basadas en la TRI tiene múltiples ventajas para las empresas que buscan evaluar talento de de forma precisa:
Elimina distorsiones en la medición: Como la puntuación depende de la dificultad real de las preguntas y no solo del número de aciertos, los resultados reflejan con mayor exactitud el nivel de cada candidato.
Personaliza la evaluación: Muchas pruebas basadas en la TRI pueden ajustar la dificultad de las preguntas en tiempo real, adaptándose al nivel del candidato y optimizando el proceso de evaluación.
Reduce la influencia de factores externos: Como el cansancio, el azar o el estrés pueden alterar la forma en que alguien responde a ciertas preguntas, la TRI minimiza el impacto de estos factores en la puntuación final.
Mejora la predicción del desempeño: Al obtener mediciones más precisas, las empresas pueden tomar decisiones de contratación más informadas y con menos margen de error.
En definitiva, si tu empresa aún utiliza pruebas psicométricas basadas únicamente en la Teoría Clásica de los Tests, puede que estés obteniendo información distorsionada sobre el verdadero potencial de los candidatos.
Afortunadamente, puedes tomar medidas para minimizar este efecto y asegurarte de que tus evaluaciones reflejen con mayor realismo el talento de los candidatos. Aquí te dejamos cuatro estrategias clave:
No todas las pruebas psicométricas son iguales. Asegúrate de que las herramientas que utilizas han sido validadas científicamente para el tipo de población que estás evaluando:
Revisa que las pruebas hayan pasado por estudios de fiabilidad y validez.
Verifica que no contengan sesgos que puedan influir en los resultados.
Si evalúas a candidatos de distintos países o culturas, usa tests diseñados para diversos contextos.
Si estás diseñando o seleccionando pruebas, busca aquellas que se basen en este enfoque. Como ya hemos comentado un poco más arriba, la TRI permite personalizar la dificultad de los ítems según el nivel del candidato, asegurando una evaluación más precisa y justa ya que:
Reduce la influencia de factores externos en el resultado.
Permite identificar el nivel real del candidato con menos preguntas.
Hace que las pruebas sean más eficientes sin perder fiabilidad.
El entorno en el que se realiza una prueba puede influir más de lo que parece. Si hay ruido, la iluminación no es adecuada, el tiempo es ajustado o las instrucciones no están claras, es fácil que el rendimiento del candidato se vea afectado.
¿Cómo optimizar el entorno de evaluación?
Garantiza que las pruebas se realicen en un ambiente controlado y sin distracciones.
Evita aplicar evaluaciones en momentos de fatiga, como al final de una larga jornada de entrevistas.
Da instrucciones claras y permite un tiempo razonable para completarlas.
Recuerda que un test nunca debe ser la única fuente de decisión en una contratación. La evaluación debe ser integral, combinando diferentes métodos para obtener una visión completa del candidato:
Cruza los resultados con entrevistas estructuradas y preguntas situacionales.
Analiza si los datos psicométricos coinciden con el desempeño en pruebas técnicas o dinámicas de grupo.
No descartes candidatos por una única puntuación y busca patrones y tendencias en su perfil general.
Si las pruebas psicométricas forman parte de tu proceso de selección, necesitas asegurarte de que están realmente midiendo lo que importa.
La "variable error" puede estar distorsionando tu visión del talento, pero con las herramientas y estrategias adecuadas, minimizarás su impacto y podrás contratar a los profesionales ideales para incorporarse a tu equipo.
¿Quieres asegurarte de que estás midiendo el verdadero potencial de tus candidatos?
En AEBYS, te ayudamos a optimizar tu proceso de selección con metodologías validadas y evaluaciones estratégicas que garantizan decisiones de contratación más acertadas. Contacta con nosotros y descubre cómo podemos ayudarte a encontrar el talento que realmente hará crecer tu empresa.
Comentarios