- 28 de diciembre de 2022
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- Categoría: Noticias
¿Con quién debería conectarse la próxima vez que esté buscando trabajo? Para responder a esta pregunta, analizamos datos de múltiples experimentos aleatorios a gran escala que involucraron a 20 millones de personas para medir cómo los diferentes tipos de conexiones impactan la movilidad laboral. Nuestros resultados, publicados recientemente en la revista Science , muestran que sus lazos más fuertes, es decir, sus conexiones con compañeros de trabajo inmediatos, amigos cercanos y familiares, en realidad fueron los menos útiles para encontrar nuevas oportunidades y asegurar un trabajo. Tendrás mejor suerte con tus lazos débiles: las relaciones más infrecuentes y a distancia con conocidos.
Para ser más específicos, los lazos que son más útiles para encontrar nuevos trabajos tienden a ser moderadamente débiles: logran un equilibrio entre exponerlo a nuevos círculos sociales e información y tener suficiente familiaridad e intereses superpuestos para que la información sea útil. Nuestros hallazgos descubrieron la relación entre la fuerza de la conexión (medida por la cantidad de conexiones mutuas antes de la conexión) y la probabilidad de que un buscador de trabajo haga la transición a un nuevo rol dentro de la organización de una conexión.
La observación de que los lazos débiles son más beneficiosos para encontrar trabajo no es nueva. El sociólogo Mark Granovetter expuso por primera vez esta idea en un artículo seminal de 1973 que describía cómo la red de una persona afecta sus perspectivas laborales. Desde entonces, la teoría, conocida como la “fuerza de los lazos débiles”, se ha convertido en una de las más influyentes en las ciencias sociales, sustentando las teorías de redes de difusión de la información , la estructura de la industria y la cooperación humana .
A pesar de la longevidad y la influencia de la hipótesis de Granovetter, nunca ha habido una prueba causal definitiva utilizando datos a gran escala. Esto se debe a que las redes de las personas evolucionan simultáneamente con sus trabajos, lo que hace que sea extremadamente difícil ejecutar los experimentos a gran escala necesarios para probar la teoría. También es por esta razón que la mayoría de los estudios en esta área han recurrido a análisis correlacionales, lo que dificulta saber si realmente fue porque un lazo era débil que alguien consiguió un trabajo o por factores de confusión como su antigüedad o el hecho de que su empresa estaba creciendo rápidamente.
Nuestro trabajo aborda esta brecha utilizando datos de la plataforma de redes profesionales más grande del mundo: LinkedIn. En particular, aprovechamos una parte estándar de los motores de recomendación modernos: las pruebas A/B . A medida que los modelos de IA que impulsan estos algoritmos de recomendación se mejoran constantemente, las nuevas versiones se prueban rigurosamente mediante experimentos aleatorios para garantizar que funcionen bien para todos los usuarios . Dada la escala de las plataformas digitales, estos experimentos tienden a ser masivos y se ejecutan en decenas de millones de usuarios .
Analizamos datos de múltiples experimentos de este tipo en el algoritmo “Personas que quizás conozcas” de LinkedIn, que recomienda nuevas conexiones a los miembros de LinkedIn. Los experimentos en todo el mundo, que abarcaron cinco años, variaron aleatoriamente la composición de las recomendaciones de conexión en las redes de más de 20 millones de personas, tiempo durante el cual se crearon dos mil millones de vínculos nuevos y 600 000 nuevos puestos de trabajo. Por casualidad, estas pruebas variaron la prevalencia de vínculos fuertes y débiles en las recomendaciones, y fue exactamente esta variación la que aprovechamos.
Nuestro análisis causal confirmó que los lazos más débiles eran los que más aumentaban la probabilidad de transiciones laborales, proporcionando la primera prueba causal a gran escala para la hipótesis de los lazos débiles y sugiriendo varias actualizaciones de la teoría con importantes implicaciones en la vida real:
Primero, cuando se trata de encontrar un nuevo trabajo, los lazos moderadamente débiles son los más útiles y los lazos más fuertes son los menos. Por ejemplo, en comparación con lazos extremadamente débiles con un amigo en común, ¡un nuevo lazo con 10 amigos en común casi duplica la probabilidad de cambiar de trabajo!
En segundo lugar, si bien los lazos débiles son importantes, en promedio, son especialmente vitales en industrias con altos grados de TI y adopción de software, integración de aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA) y robotización. Lo más probable es que se deba a que el estado del arte en estas industrias tiende a evolucionar rápidamente y mantenerse al día con todos los desarrollos es fundamental para el éxito. Es por eso que los lazos débiles que brindan acceso a comunidades diversas con una amplia exposición a nuevos desarrollos tecnológicos y metódicos son tan valiosos.
Finalmente, nuestros hallazgos sugieren que los lazos débiles son aún más importantes en las industrias que son amigables con el trabajo remoto. A medida que el mundo está en transición hacia un futuro híbrido o de trabajo desde cualquier lugar , crear y cultivar lazos débiles será aún más esencial para el éxito profesional.
Las conclusiones para quienes buscan trabajo son claras: debe administrar, ampliar y diversificar activamente su red social digital, ya que los lazos débiles pueden afectar materialmente sus perspectivas laborales, movilidad laboral, promociones e incluso salarios . Para los trabajadores en industrias digitales o roles donde la tecnología está evolucionando rápidamente, los lazos débiles brindan información novedosa y puentes hacia nuevas comunidades y oportunidades. Aquellos que realizan trabajo remoto deben tomar nota especialmente, porque tales arreglos dificultan las conversaciones informales y los encuentros no planificados con gente nueva.
Pero los buscadores de empleo no son los únicos afectados por estos resultados. Los gerentes también lo son. Nuestros hallazgos resaltan el valor de una red amplia y abierta cuando se trata de buscar y contratar talento diverso y de primer nivel . Una enorme cantidad de reclutamiento y contratación ahora ocurre a través de plataformas digitales como LinkedIn es vital. Comprender cómo funcionan y la utilidad de algoritmos como “Personas que quizás conozcas” maximizará el alcance y la capacidad de los gerentes para contratar talento de calidad. Al mirar más allá de los sospechosos habituales dentro de su círculo cercano y expandir las búsquedas de empleo a las fronteras de sus redes, un gerente podría convertirse en un nuevo empleado estrella. Esto, a su vez, puede impulsar la innovación, un motor clave del crecimiento empresarial y económico.
Más allá de los buscadores de empleo y los gerentes que están contratando, nuestro trabajo destaca la importancia de administrar activamente los algoritmos . Hoy en día, muchas partes de las organizaciones y la economía digital se ven afectadas y, en cierta medida, se rigen por la IA. Estos algoritmos tienen el poder de promover el acceso económico, mejorar la eficiencia e incluso rediseñar los modelos operativos de las empresas . Es por eso que la IA requiere una supervisión gerencial cuidadosa y un análisis a largo plazo del impacto causal de implementar estos algoritmos en millones de personas. Como ejemplo, LinkedIn ha creado herramientas internas para rastrear y abordar los impactos no deseados de cada función nueva en su plataforma.
Como muestra nuestro trabajo, cuando se usan de manera efectiva, las plataformas de redes sociales como LinkedIn pueden aumentar el valor económico para empleadores y empleados a través de algoritmos que ayudan a conectar a las personas con los contactos correctos. Por lo tanto, ya sea que busque trabajo, sea un gerente o un reclutador, sea reflexivo y abierto sobre el crecimiento de sus redes en línea y piénselo dos veces antes de ignorar una recomendación de conexión del algoritmo “Personas que quizás conozca”. Su red de segundo grado, las conexiones de sus conexiones, es un portal a todo un mundo de oportunidades.
Fuente: Harvard Business Review