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Implicaciones de la inteligencia artificial en el talento

Implicaciones de la inteligencia artificial en el talento

Tecnología | Artículo
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  • July 2020
  • Fecha de publicación
  • July 2020
  • Tecnología
  • Artículo
Alberto de Torres

Alberto de Torres

Director del Programa Superior en Internet de las Cosas e Industria 4.0 y profesor de ESIC y CEO de Nektiu.

En términos generales, podemos decir que la inteligencia artificial (IA) se aplica a máquinas y algoritmos que imitan las funciones cognitivas de los seres humanos incluyendo la vista, el tacto, el reconocimiento de voz y la resolución de problemas. Pero, por el momento, la IA aumenta o automatiza solo tareas específicas como, por ejemplo, diagnósticos médicos o altavoces inteligentes.

Aunque la IA mejora constantemente gracias a esa capacidad de aprender, está generando muchas oportunidades y desafíos, además de avanzar a gran velocidad y escala para superar a los humanos.

Inteligencia artificial es un término general que abarca áreas como el aprendizaje automático o la computación cognitiva. Se ha utilizado con éxito en la percepción visual, el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de voz, la conversión de voz a texto, la traducción de idiomas, el análisis de tonos y otras áreas.

En el ámbito de los recursos humanos la IA se puede implementar y utilizar a lo largo de todo el ciclo de vida del talento (ver imagen a continuación).

Ciclo vida del talento

El viaje de la IA en RR. HH.

Analizamos cómo se aplica la IA en cada una de las fases del ciclo de vida del talento, así como algunos casos de uso de la IA en cada punto del ciclo:

  • Atraer:

El objetivo es mejorar la experiencia de los candidatos aplicando la IA para identificar candidatos con talento incluso antes de que soliciten el empleo.

Un ejemplo de IA en la atracción de los candidatos es el uso de chatbots especializados durante esta fase, que les dan la oportunidad de hacer preguntas y respuestas sobre el proceso de selección mediante el uso del procesamiento del lenguaje natural (PLN). Esta tecnología permite a los posibles solicitantes aprender más sobre la organización antes de que realmente soliciten un puesto, algo muy importante, ya que en esta etapa los candidatos hacen una investigación exhaustiva sobre las empresas y la reputación de la marca antes de buscar un trabajo específico.

Otra forma posible es utilizar algoritmos de coincidencia de habilidades para hacer coincidir los roles con las habilidades que recoge el CV de un candidato y proporcionar recomendaciones basadas en el análisis, aumentando la posibilidad de convertir a los solicitantes en empleados.

  • Contratar:

Los procesos de selección se enfrentan a diversos retos, entre ellos el periodo para cerrarlos, y puede ayudarse de la IA para predecir cuánto tiempo tardará una solicitud de trabajo en cerrarse en función de los datos históricos.

La IA también se puede utilizar para determinar la coincidencia entre el CV de un candidato y la solicitud de empleo, lo que permite hacer predicciones precisas de su rendimiento futuro en función de la información sobre el candidato recopilada en el proceso de solicitud de empleo. Además, puede ayudar a los reclutadores a escribir descripciones de trabajos más inclusivas y filtrar a los candidatos de manera más efectiva al minimizar el impacto del sesgo inconsciente en sus procesos y prácticas.

  • Participar:

Mejorar la motivación es uno de los usos específicos de la IA, que favorece la eficacia de las alertas en las incidencias con el talento y el análisis de participación. Las decisiones se toman en función de una serie de informaciones que la IA proporciona sobre cada miembro del equipo y la población de trabajadores de una organización. La tecnología de la IA puede analizar el contenido de las redes sociales desde dentro de una empresa y evaluar el contenido no estructurado a partir de encuestas anuales y encuestas de situación, así como de charlas en las redes sociales.

  • Motivar/retener:

Tomar decisiones de compensación acertadas requiere entender factores como la demanda de habilidades, recompensar en el salario base o en bonos basados en el rendimiento y otros aspectos que se pueden considerar, pero esto sin un soporte analítico se hace muy difícil. Con el apoyo de herramientas de compensación basadas en IA se puede asesorar en la toma de decisiones examinando muchas más variables que las que se consideraban anteriormente. Además, al centrarse en las habilidades para determinar la compensación, el uso de la IA minimiza las posibilidades de que exista un sesgo en el proceso de compensación.

  • Desarrollar:

La IA puede ayudar a acelerar el desarrollo de las habilidades de la persona y a optimizar el aprendizaje en la organización. Los componentes esenciales del aprendizaje incluyen el aprendizaje abierto, que integra datos de empleados y aprendizajes de varias fuentes además del contenido de aprendizaje

  • Crecer:

Cada empresa necesita saber qué habilidades y nivel de conocimientos tienen los empleados. Un enfoque es usar la autoevaluación, que genera sobrevaloración o subestimación, pero con la IA es posible inferir habilidades analizando la presencia digital interna de los empleados. Los datos pueden provenir de fuentes como el CV, la información de ventas y las huellas digitales.

Una vez generados los perfiles de habilidad, se pueden poner a disposición de los empleados y gerentes para su validación. La inferencia de habilidades basadas en IA puede ayudar a las organizaciones a encontrar talento oculto en una organización: esas personas con habilidades que ni siquiera se sabía que existían. A nivel agregado, es posible diseñar un mapa de calor de las habilidades que tienen los trabajadores de una empresa frente a las habilidades que se necesitan, y se pueden establecer planes de desarrollo que permitan a las empresas cerrar rápidamente las brechas de habilidades.

  • Servir:

Un chatbot es una aplicación que entiende el lenguaje natural e interactúa con los usuarios en una conversación similar a la humana. Los chatbots son posiblemente la tecnología de IA que más ayuda a resolver los problemas de RR. HH.

Así, en las empresas donde los empleados plantean muchas preguntas a RR. HH., se puede implementar un chatbot basado en una lista de preguntas frecuentes (FAQ) bien desarrolladas sobre los procesos de recursos humanos. Algunos chatbots se pueden integrar en el flujo de trabajo de los empleados en forma de bots y ayudar simplemente respondiendo preguntas sobre cómo hacer el trabajo. Esto se conoce como RR. HH. conversacional, que amplía la funcionalidad del bot.

Como conclusión, vemos que las ventajas de la IA en RR. HH. son grandes y que cuenta con un gran potencial de beneficios organizativos. Está claro que la IA desempeña un papel esencial en la optimización de las estrategias de contratación. Permite una reducción del coste de contratación y asegura mayor calidad de contratación.

Además, la IA aporta transparencia al proceso de contratación al eliminar los sesgos humanos y mejora la percepción que los solicitantes de empleo tienen de los empleadores, que verán potenciada su imagen y su marca. No hay duda de que la inteligencia artificial se empleará cada día más en el reclutamiento y la selección de personal.

  • Fecha de publicación
  • July 2020
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