Para hacer mejores contrataciones, aprenda qué predice el éxito

por , Capital Humano

Al igual que en “Moneyball”, si desea resultados significativamente diferentes, debe aplicar un enfoque significativamente diferente para buscar talento.

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ecientemente, varios ejecutivos nos han preguntado si todavía necesitan preocuparse tanto acerca de contratar, dadas las señales de debilitamiento de la economía. Es cierto que los economistas esperan que la Reserva Federal aumente las tasas de interés en un intento por frenar la inflación y que se espera un aumento del desempleo. Sin embargo, como nos ha enseñado el COVID-19, no todas las recesiones son iguales, y hay fuertes indicios de que la contratación seguirá siendo un gran obstáculo para muchas empresas.

Las empresas deben aprender a contratar mejor. ¿Cómo?

Emule a “Moneyball”, no a Frankenstein

En una economía basada en el conocimiento, las personas pueden contribuir a las organizaciones en un número cada vez mayor de formas. Imagine una empresa de tecnología con tres gerentes de producto exitosos: Kate, John y Aditi. La clave del éxito de Kate es su enfoque basado en datos para comprender las necesidades de los clientes, mientras que la fortaleza de John es un enfoque intuitivo para el diseño de productos y la de Aditi es su capacidad para empoderar a sus equipos.

El problema surge cuando su empleador quiere contratar a un cuarto gerente de producto. Reconociendo que los tres gerentes de productos aportan habilidades valiosas a la organización, la empresa de tecnología escribe una descripción del trabajo sumando a Kate+John+Aditi. Esto da como resultado una estrategia de talento de Frankenstein, centrada en candidatos que marcan la casilla en todas las dimensiones, en lugar de aquellos con un superpoder claro.

Compare esto con el enfoque de reclutamiento “Moneyball”. Si bien los jugadores de béisbol podían contribuir al equipo de varias maneras, Billy Beane cuestionó la antigua búsqueda de jugadores que contribuyeran en todas. En cambio, Beane buscó una cartera de jugadores, cada uno haciendo contribuciones únicas.

Estudio de caso: admisiones a una escuela de posgrado

Recientemente colaboramos con una gran universidad de los Estados Unidos para rediseñar su proceso de admisión de MBA. Había una vieja creencia en esta escuela de que el mejor predictor de un “buen estudiante” era el componente cuantitativo del Graduate Management Admission Test (GMAT). Sin embargo, seguimos el ejemplo de Billy Beane y, en lugar de confiar en esta sabiduría convencional, recurrimos a datos históricos.

El análisis de nuestro equipo encontró que los puntajes cuantitativos del GMAT son, de hecho, un predictor confiable del rendimiento académico de los solicitantes, ¡pero también mostró que los puntajes verbales del GMAT son tan buenos, si no mejores que los cuantitativos! Poner más peso en los puntajes de las pruebas verbales fue un cambio simple en el proceso de admisión, pero que llevó a admitir un cuerpo estudiantil algo diferente.

Cómo llegar allá

Definir y realizar un seguimiento del rendimiento no tiene por qué ser un proyecto complicado de varios años en el que comience a producir una gran cantidad de nuevos datos de rendimiento. A menudo usted ya tiene los datos que necesita; solo requiere pensar acerca de cómo utilizarlos.

Esto requerirá que su organización reserve tiempo para abordar temas complejos que no tienen respuestas obvias. Por ejemplo, ¿debería definir el éxito financiero de su empresa como el crecimiento de los ingresos, el crecimiento del margen o el aumento en el precio de sus acciones? En nuestra experiencia, estas son conversaciones que debería tener de todos modos. Porque es laborioso, no hay suficientes organizaciones que lo hagan. Al igual que en “Moneyball”, si desea resultados significativamente diferentes, debe aplicar un enfoque significativamente diferente para buscar talento. Esto parece obvio, pero de hecho es poco común. Para encontrar mejores talentos, comience por el final.

© 2025 Harvard Business School Publishing Corp. | De: hbr.org  |  Distribuido por: The New York Times Syndicate.

Artículo en inglés

Recently, a number of executives have asked us if they still need to worry about recruiting as much given the signs of the economy softening. It’s true that economists expect the Federal Reserve to increase interest rates in an attempt to curb inflation, which is expected to increase unemployment. However, as COVID-19 has taught us, not every downturn is the same, and there are strong indications that hiring will continue to be a large obstacle for many companies.

Companies must learn to hire better. So, how?

EMULATE ‘MONEYBALL,’ NOT FRANKENSTEIN

In a knowledge-based economy, individuals can contribute to organizations in an increasing number of ways. Envision a tech company with three successful product managers: Kate, John and Aditi. Kate’s key to success is her data-driven approach to understanding customer needs, while John’s strength is an intuitive approach to product design and Aditi’s is her ability to empower her teams.

The problem arises when their employer wants to hire a fourth product manager. Recognizing that all three product managers bring valuable skills to the organization, the tech firm writes the Kate+John+Aditi job description. This results in a Frankenstein talent strategy, focused on candidates who check the box on all dimensions as opposed to those with one clear superpower.

Compare this to the “Moneyball” approach to recruiting. While baseball players could contribute to the team in a number of ways, Billy Beane questioned the age-old quest for players who contributed to all of them. Instead Beane sought a portfolio of players, each making unique contributions.

A CASE STUDY FROM GRADUATE SCHOOL ADMISSIONS

We recently collaborated with a large U.S. university to reengineer its MBA admissions process. There was a long-standing belief in this school that the best predictor of a “good student” was the quantitative component of the Graduate Management Admission Test (GMAT). But we followed Billy Beane’s example and, instead of relying on this conventional wisdom, turned to historical data.

Our team’s analysis found that quantitative GMAT scores are indeed a reliable predictor of applicants’ academic performance, but it also showed that verbal GMAT scores are as good if not better! Putting more weight on verbal-test scores was a simple shift in the admissions process, but one that led to admitting a somewhat different student body.

HOW TO GET THERE

Defining and tracking performance doesn’t need to be a complicated, multiyear project where you start producing troves of new performance data. You often have the data you need; it just requires some hard thinking around how to utilize it.

This will require your organization to set aside time to tackle complex topics that don’t have obvious answers. For example, should you define financial success for your company as revenue growth, margin growth or an increase in your share price? In our experience these are conversations you should be having anyway. Because it’s work, not enough organizations do it. As in ”Moneyball,” if you want significantly different results, you have to apply a significantly different approach to looking for talent. This seems obvious, but it is in fact rare. To find better talent, begin at the end.

Autores

Sobre el Autor

Es el fundador y presidente de ECA Partners, una firma especializada en búsqueda de ejecutivos y dotación de personal basado en proyectos.