El ROI de evaluar antes de contratar: el método Taylor-Russell explicado

Una evaluación tiene sentido cuando aporta información útil para una decisión de contratación. El modelo Taylor-Russell ofrece un marco para razonar sobre esa utilidad, pero no promete un retorno ni un resultado concreto para cada organización.

¿Qué plantea el modelo Taylor-Russell?

El modelo relaciona la validez de un procedimiento de selección con la proporción de personas que podrían tener éxito en el puesto. Sus tablas consideran tres elementos principales:

1. Tasa base: la proporción esperada de éxito si no se aplicara el procedimiento evaluado.
2. Razón de selección: cuántas personas se seleccionan en relación con el grupo de candidatos disponible.
3. Validez: la evidencia de cuánto se relaciona el método con un criterio pertinente de desempeño.

La referencia clásica es Taylor, H. C. y Russell, J. T. (1939), “The Relationship of Validity Coefficients to the Practical Effectiveness of Tests in Selection”, Journal of Applied Psychology, 23(5), 565–578. La aplicación actual requiere considerar la calidad de los datos, el contexto y la idoneidad del método para el puesto.

Un ejemplo numérico, con supuestos explícitos

Supongamos 40 candidaturas para 10 vacantes (razón de selección 0,25), una tasa base de éxito de 0,40 y una correlación de validez de 0,50 entre la puntuación y un criterio continuo de desempeño. Bajo la aproximación estadística de dos variables normalmente distribuidas y selección de la cuarta parte con mejores puntuaciones, la proporción esperada que supera el umbral de éxito es aproximadamente 0,66. Sin selección informada por la puntuación, la tasa base sería 0,40: en 10 contrataciones, la comparación ilustrativa es 6,6 frente a 4 éxitos esperados, es decir, 2,6 de diferencia en promedio, no en cada conjunto real de 10 personas.

Es un ejercicio matemático, no una estimación para un cliente ni una afirmación de que una herramienta específica tenga validez 0,50. El resultado cambia con los tres supuestos, la definición de éxito y la distribución de los datos. Para llamarlo ROI habría que valorar los resultados observables y restar los costos completos del método; esta cifra, por sí sola, no expresa dinero ni prueba causalidad.

Cómo usarlo sin sobreinterpretar los resultados

El modelo compara escenarios bajo supuestos explícitos. No reemplaza la validación local, no determina el costo de una contratación fallida y no permite afirmar de antemano cuántas contrataciones exitosas adicionales producirá una evaluación. Los resultados dependen de los datos y de cómo se defina “éxito” en cada organización.

Para valorar el impacto económico, empieza por reunir información propia: costos de reclutamiento y formación, tiempo de supervisión, rotación temprana y medidas de desempeño relacionadas con el cargo. Separa los costos observados de las estimaciones y evita atribuir a una herramienta cambios que también podrían deberse a otras modificaciones del proceso.

Un marco práctico para estimar el valor

Una estimación útil explicita criterios, datos, costos e incertidumbre:

1. Define un criterio de éxito pertinente al trabajo y un periodo de seguimiento razonable.
2. Estima la tasa base y la razón de selección con registros de tu organización, indicando límites e incertidumbre.
3. Examina la evidencia de validez del método para una población y un propósito comparables.
4. Calcula los costos completos de selección, incorporación y reemplazo usando datos internos, sin asumir que todo costo se evitará.
5. Compara el escenario con y sin el método, y revisa periódicamente si las previsiones concuerdan con los resultados observados.

Un cálculo de retorno es una estimación condicionada a sus supuestos, no una garantía. Para contexto adicional sobre costos y evaluación, consulta la guía sobre cómo analizar el ROI de las evaluaciones de talento.