Una start-up de San Francisco llamada Gild ha creado un programa que evalúa y puntúa a los desarrolladores de software basándose en sus trabajos publicados. Quienes se dediquen a reclutar a desarrolladores pueden usar esta "Puntuación Gild" para poder ver más allá de las licenciaturas más prestigiosas, las vagas descripciones de habilidades o los pulidos testimonios presentados por programadores con buenos contactos cuyas habilidades de programación no están a la altura. Y también permite ver a candidatos menos evidentes, como un estudiante de primero de carrera que ha estado construyendo aplicaciones geniales desde que tenía 16 años.
Por el momento Gild solo evalúa a desarrolladores de software, cuyo trabajo se suele poder encontrar libremente en las bases de software de código abierto, los foros de programadores y otros sitios en línea donde se reúnen los desarrolladores. Pero el director ejecutivo de Gild, Sheeroy Desai, afirma que espera que la empresa lleve "su tecnología para la adquisición de talento" más allá del campo de los programadores de software, sobre todo ahora que hay cada vez más productos relacionados con el trabajo en línea.
Desai afirma que es demasiado pronto para detallar esas posibilidades. Pero cabría imaginar algún algoritmo futuro que evalúe los cursos en línea de un profesor, los artículos de un periodista o los datos de libre acceso de un investigador. (Una empresa llamada Klout ya puntúa la influencia de la gente en los medios sociales). "Esto es muy útil, más allá de la búsqueda de candidatos para puestos tecnológicos", afirma Bryan Power, director de talento en Square, una empresa de pagos tecnológicos que ha usado el software de Gild para evaluar a candidatos a distintos puestos a lo largo delos últimos tres meses. "En el próximo par de años habrá aún mucho más material en línea", afirma.
Desde que se lanzara en versión beta hace un año, Gild ha elaborado los perfiles de cuatro millones de desarrolladores de software y tiene 70 clientes, desde start-ups de alto perfil de Silicon Valley como Palantir Technologies y Box a grandes proveedores de TI, como Salesforce y EMC.
Su tecnología compone los perfiles de programadores individuales a través de sus actividades en foros de código abierto y sitios Web públicos. Es capaz de "rebañar" información de los sitios para desarrolladores más populares incluso aunque esos sitios no tengan APIs formales, interfaces de programación de aplicaciones, que faciliten la trasferencia de datos. Gild también usa el reconocimiento de imágenes para comparar fotos de perfiles en distintos sitios. Y después elabora dos puntuaciones, una sobre la calidad del trabajo, otra sobre la influencia del programador.
Una de las principales fuentes de datos de Gild es Github, un sitio web de colaboración entre desarrolladores de software que alberga la mayor cantidad de código abierto del mundo. En muchos casos los perfiles de Github ya sustituyen a los currículos de los programadores.
Desai, antiguo director de operaciones de la empresa de TI Sapient, cofundó Gild con Luca Bonmassar, quien dirigía a un equipo de software en Vodafone, porque estaban cansados del tiempo perdido contratando a desarrolladores. "Los contratabas, les dabas el código y te dabas cuenta de que no sabían lo que hacían", explica Desai.
Como con cualquier escala de puntuación, el algoritmo de Gild -que puntúa del 1 al 100- está juzgando qué hace que un desarrollador sea bueno. El software evalúa la calidad del código de alguien comprobando si tiene errores básicos y midiendo su complejidad. También analiza en profundidad cuánto se ha usado el código abierto de un programador en otros proyectos. Tiende a recompensar a los desarrolladores que dominan una pequeña cantidad de lenguajes de programación realmente bien y tienen conocimientos de otros, explica Desai.
Este enfoque tiene varias limitaciones. Power, de Square, señala que no todas las empresas evaluarían a los candidatos de la misma forma en que lo hace el algoritmo de Gild. Puede ser complicado desenredar las contribuciones individuales de un programador a un proyecto en grupo en Github o un foro social parecido. Y no todos los desarrolladores han trabajado en un gran número de proyectos de código abierto.
Pero Desai sostiene que acumulando tantos datos, aprendiendo patrones y haciendo predicciones, Gild está reduciendo el umbral de información que necesita para puntuar a un candidato dado.