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Inteligencia Artificial y Recursos Humanos – Desafíos principales

Se habla del uso de Inteligencia Artificial en el trabajo de Gestión Humana, como si fuese una meta a la que se deba llegar para estar actualizado y sentar una diferencia en el mercado. ¿Pero todos sabemos de qué hablamos cuando nos referimos a IA?

IA es el uso de ciertas tecnologías que permiten que un computador realice actividades que, de forma tradicional, requerirían de habilidades cognitivas. Lo interesante del uso de IA en GH es que permite explicar distintos sucesos y predecir resultados dentro de la organización.

Para entender el recorrido hacia la IA se puede seguir su ciclo de vida, en relación con algunas características propias del trabajo de GH.

Cuadro IA

Operaciones: son las actividades que a diario realizamos. No es un misterio que un porcentaje importante del presupuesto de las compañías se destina a estas labores, siendo esto un motivo de reclamo al área. Será atractivo para el negocio explicar y predecir desempeño, potencial y la rotación, en la medida en la que pueda mejorar esos procesos y resultados, mientras disminuye gastos innecesarios.

Generación de datos: las distintas operaciones de HR (reclutamiento, selección, capacitación, desarrollo, gestión del desempeño, compensaciones y beneficios) generan todo tipo de datos: texto, grabaciones, números. En circunstancias ideales, estos datos están contenidos en HRIS, ATS u otras tecnologías, que son el input más importante en esta fase. Sin suficientes datos resulta imposible avanzar en el ciclo.

Machine Learning: Es la utilización de algoritmos -secuencia de pasos determinados- que al ir recibiendo o procesando datos identifican patrones. Es por eso que también son entendidos como “aprendizaje estadístico”. Mediante un conjunto de secuencias de análisis estadístico aprenden y generalizan. Lo interesante del Machine Learning es que a medida que recibe más datos, mejora su capacidad de “comprender” el fenómeno que debe aprender. Un ejemplo de ello son los chatbots, que a medida que más interactúan con sus usuarios, mejor capacidad de respuesta desarrollan.

Toma de decisiones: una vez se han generado datos en el desarrollo de las operaciones de GH y se ha implementado alguna técnica de Machine Learning, se usan los hallazgos de los modelos de para mejorar las operaciones del día a día (por ej. automatizarlas).

Conociendo ahora algunas bases de la IA y particularmente del Machine Learning, es oportuno cuestionarse si efectivamente la Gestión Humana está en la lista de prioridades del negocio, si se generan y capturan los datos necesarios para mejorar los procesos, y en todo caso si hay suficientes datos para avanzar en un trabajo analítico. Antes de incursionar en Machine Learning, es prioridad reflexionar sobre esto, sin olvidar el análisis costo/beneficio.

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