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Sesgos, costo de mala contratación y toma de decisiones con evidencia.
Mostrando artículos sobre Riesgo y decisiones · 36 resultados
Los emprendedores recuperan peor que los empleados —y desconectarse del trabajo no basta. Un estudio con cuatro encuestas en Francia muestra qué dimensiones de recuperación sí protegen la salud mental y cuáles no.
No todo el estrés termina en burnout: resiliencia y esperanza actúan como amortiguadores, y juntos protegen más que por separado. Traducimos la evidencia de atletas de élite a recomendaciones concretas para el mundo laboral.
Un paper de 2026 no solo estudió la IA generativa: investigó con ella y sometió sus conclusiones a revisión humana. Esa metodología es la lección que todo líder de talento debería aplicar a sus propios procesos.
Un candidato no elige un empleo como una calculadora: sus preferencias son multidimensionales, cambian con el entorno y a veces son inconsistentes. Esta guía traduce un nuevo modelo matemático de preferencias del consumidor a decisiones concretas de RRHH.
Medir con pruebas psicolaborales sin una entrevista conductual alineada deja un hueco en la decisión. Así se cierra el ciclo: psicometría, pauta estructurada y, cuando hace falta, experto.
Expandir a mercados cercanos no elimina la complejidad de contratar. Sintetizamos Park, Roh y colegas (2026) y traducimos sus hallazgos a decisiones concretas de selección y evaluación psicolaboral.
Más allá del salario, la guerra por el capital humano se decide por señales: origen de la empresa, RSE y diversidad. Esta guía sintetiza el estudio experimental de Kruse, Pyun y Raswant y lo traduce a decisiones de RRHH.
La rotación de personal es un desafío constante para RRHH. Este artículo explora cómo una cultura tóxica impacta la permanencia del talento y cómo la evaluación psicolaboral se convierte en una herramienta clave para mitigar este riesgo.
En el desafiante mundo de la selección de personal, la intuición puede ser un arma de doble filo. Explore cómo la evidencia estructurada supera los sesgos emocionales, garantizando contrataciones más objetivas y alineadas con sus objetivos.
La diversidad de género es clave, pero su señalización puede tener efectos inesperados en la atracción de talento. Exploramos cómo lograr una evaluación sin sesgo que beneficie a todos los candidatos.
Las emociones juegan un papel crucial en el marketing, pero ¿cómo afectan la objetividad en la selección de personal? Analizamos su impacto en la evaluación psicolaboral.
La decisión no es 'consultora vs. software', es cuándo usar cada uno. Una guía por volumen, criticidad del cargo y costo para no pagar de más ni arriesgar una mala contratación.
La inteligencia artificial está redefiniendo las competencias laborales. Un estudio reciente revela que el pensamiento crítico y la toma de decisiones son más importantes que nunca para los profesionales de RRHH.
Una checklist práctica para elegir software de evaluación psicolaboral sin caer en la caja negra: pruebas validadas, baremos vigentes, resultados comparables y decisión humana.
Qué evalúa realmente una evaluación psicolaboral, cómo es el proceso y qué debe incluir el informe para que sustente una decisión de contratación, no solo la acompañe.
Una plantilla de scorecard de entrevista y el paso a paso para evaluar candidatos con criterios comparables, en vez de depender de la impresión de cada entrevistador.
Un experimento de campo publicado en 2026 documenta algo que toda gerencia ha visto: cuando una decisión de contratación pasa del individuo al grupo, el compromiso cae y la calidad también. La buena noticia es que el patrón es reversible con diseño.
La investigación reciente sobre toma de decisiones con consejo algorítmico identifica dos fallas opuestas, ambas comunes en selección de personal: la algorithm aversion y la algorithm appreciation. Ninguna de las dos predice bien el desempeño; lo que sí lo hace es la integración reflexiva.
Un experimento de campo en Porsche acaba de probar lo que muchas áreas de RR.HH. sospechaban: combinar consejo humano y de machine learning gana, pero solo cuando el decisor se involucra activamente con ambas fuentes. Si delega, pierde.
La ciencia de decisiones migró de la teoría a sistemas que deciden mejor con poca información. En selección de personal, esa capacidad tiene nombre: agilidad cognitiva. Y no se ve en un CV; se mide.
Decir 'este candidato tiene un 90% de probabilidad de funcionar' tras una entrevista no es medir: es adivinar con decimales. La ciencia del riesgo le puso nombre a ese error —falsa precisión— y la mala contratación es su factura.
Cincuenta años de literatura científica muestran el mismo patrón: los campos maduran cuando pasan de la teoría a herramientas aplicadas. La gestión del riesgo de talento está cruzando ese umbral ahora, y las empresas que evalúan con datos ya compiten distinto.
Cincuenta años de investigación sobre decisión bajo incertidumbre confirman algo que todo gerente intuye: hay riesgos que no se modelan con probabilidades. La contratación de talento clave es uno de ellos, y se gestiona con método.
Revisar el perfil social de un candidato es hoy práctica común, pero la evidencia científica es mixta. Esta es la guía para entender el cybervetting, sus riesgos reales y cómo usarlo con rigor en selección B2B.
No todas las redes sirven para evaluar talento. Dos características —nivel de estructura y foco profesional— determinan si una plataforma suma validez o solo agrega sesgo. Esto es lo que dice la ciencia.
Evaluar redes sin resguardos es una invitación al impacto adverso y a la invasión de privacidad. Esta es la guía práctica para estructurar, anonimizar, consentir y validar un cybervetting que resista escrutinio.
La literatura científica converge en una misma recomendación: combinar la precisión de la IA con el juicio experto humano. Qué es el modelo híbrido en selección y cómo implementarlo sin perder el control de la decisión.
Adoptar IA en selección sin entender sus riesgos es cambiar un sesgo humano por uno automatizado y a escala. Los cuatro desafíos que documenta la revisión científica y un marco práctico para gestionarlos.
Un informe reciente revela altas tasas de abandono en procesos liderados por bots. Analizamos el costo de deshumanizar la selección y cómo el modelo híbrido de Obrii equilibra la balanza.
Descubre cómo optimizar los procesos de selección ejecutiva combinando el rigor de la entrevista psicolaboral tradicional con la trazabilidad y ciencia de datos de un HR OS modular.
Hoy abrimos de forma oficial la versión Beta de Obrii App para LATAM. Conoce cómo evaluar talento, medir burnout y calcular costos laborales sin software administrativo pesado.
Ignorar el agotamiento laboral ya no es una opción viable. Aprende cómo medir el riesgo de burnout en tus equipos de forma estructurada y preventiva.
Descubre qué es el Behavioral Event Interview (BEI) y cómo la tecnología permite automatizar y estructurar estas entrevistas para predecir el desempeño real.
Descubre cómo nuestra nueva plataforma SaaS optimiza tu operación, reduce el riesgo laboral y aplica Inteligencia Artificial para sacar a tu departamento de RRHH de apuros.
Un marco simple para capturar comportamiento pasado con rigor, útil tanto para informes internos como para auditorías futuras.
Cómo alinear criterios de selección con el riesgo operativo real en sectores de alta exigencia — sin improvisación.
