Cada empresario del sector HORECA gasta de media 21 minutos en recoger currículos, analizarlos y decidir si contrata a un candidato. En agosto, con 150.000 nuevos empleos en el sector (Turespaña), esto equivale a 1 millón de horas, lo que representa 576 años de vida laboral. Sin embargo, España enfrenta un problema con procesos basados en currículos de papel, incumplimiento de la LOPD, plataformas complicadas y caras, o simplemente un «analfabetismo digital» de muchos empleadores.
En este contexto, nace ZAS! Jobs, una solución innovadora que busca mejorar los procesos de selección en el sector turístico. Esta plataforma combina Inteligencia Artificial, elementos físicos en establecimientos en forma de QRs, y modelos algoritmos sofisticados. Tras dos años de entrenamiento con más de 11.000 currículos y procesos de selección, ZAS! Jobs afina hasta un 90% el match entre candidatos y empleadores. El proyecto cuenta con la financiación del Ministerio de Industria y Turismo y Segittur, que han aportado 500.000 euros para proyectos digitales de «última milla».
El uso de IA en Recursos Humanos no es nuevo, pero tradicionalmente ha estado reservado para grandes empresas, inalcanzable para más de 275.000 pequeños establecimientos. «Esta solución propone un modelo escalable y un coste similar a la contratación de un paquete de ofimática o servicio en la nube», explica Begoña Pérez, CEO de la compañía.
El proceso se inicia con el registro de la empresa en la plataforma, para luego lanzar sucesivas ofertas con las particularidades deseadas. A partir de ahí, con el Plan QR, el sistema genera un código único para cada empresa, que puede ser impreso y situado a pie de calle para que cualquier candidato se registre desde su móvil. La herramienta realiza un «match» con las necesidades del establecimiento, generando una alerta si coincide con los puestos a cubrir.
Según el INE, el 80% de los contratos se gestionan a través de canales informales de las empresas. Con ZAS! Jobs se introduce una plataforma de autoabastecimiento permanente de aspirantes, con «canteras propias», además de luchar contra sesgos en los procesos, así como custodiar y proporcionar la información cuando sea necesaria. La plataforma se basa en tres puntos principales:
1) Un sistema de recomendación específico, utilizando NLP (procesamiento del lenguaje natural) y Deep Learning (procesamiento con aprendizaje profundo) para técnicas basadas en contenido, conocimiento y colaboración.
2) La adaptación dinámica del sistema de recomendación, utilizando sistemas de confianza y reputación, para asegurar la mejora continua de resultados.
3) Técnicas para asegurar un aprendizaje adecuado incluso en presencia de sesgos en la información o escasez de información, utilizando técnicas generativas (redes GAN) y modelos preentrenados y transfer learning.
El proyecto está financiado por la Unión Europea con fondos NextGenerationEU y el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, en un consorcio junto con La Magnética, Ideafoster, Tychetools y Creating Sensations Hostels.
Según Turespaña, el empleo en el sector turístico creció un 5,5% en agosto. Para calcular el impacto en horas laborales, se considera un promedio de 21 minutos por cada uno de los 150.000 nuevos empleos, con 20 candidatos por empleo, dividido por las 1.800 horas laborales anuales según convenio por empleado.