Las empresas mejor adaptadas a la transformación digital están empezando a utilizar algoritmos de machine learning en la gestión de sus bases de datos.

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Las grandes empresas ya aplican machine learning para mejorar sus capacitaciones. ¿Y tú, estás listo para hacerlo?

¿Oportunidades de crecimiento? ¿Línea de carrera? Ninguno es posible sin capacitaciones. Según un estudio de Linkedin, 58% de los profesionales espera que su empleador los capacite ajustándose a su ritmo de aprendizaje. ¿Cómo cumplir con esta expectativa? Sencillo: con machine learning.

El machine learning permite ofrecer experiencias de aprendizaje personalizadas. A través de algoritmos, identifica patrones en los datos, que ayudan a crear programas de entrenamiento efectivos.

En este blog, aprenderás a usar el machine learning para mejorar tu capacitación de personal. Además, conocerás los beneficios que esta tecnología trae para ti, el área y el negocio (en términos de indicadores, por supuesto).

Entendiendo el machine learning en los RRHH

El machine learning es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en enseñar a las computadoras a aprender y mejorar a través de la experiencia. Utilizando algoritmos y datos, las máquinas pueden reconocer patrones y hacer predicciones o tomar decisiones sin ser programadas explícitamente.

El machine learning es un campo relativamente nuevo en los RRHH. Sin embargo, ha ido creciendo en los últimos años (no es sorpresa: el 82% de empleados cree que la IA es un mejor soporte para sus carreras que los humanos).

Lo principal de esta tecnología es que ayuda a los gerentes de RRHH a crear programas de entrenamiento personalizados que satisfagan las necesidades individuales de los empleados. Pero no solo sirve para eso.

Google, por ejemplo, usa algoritmos de machine learning para analizar CVs e identificar patrones de competencias. Con esos datos, creó un modelo predictivo que reconoce los mejores candidatos para un puesto. Entonces, ¿cómo pueden usarlo otras organizaciones?

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Implementando machine learning en las capacitaciones

Esta tecnología se puede utilizar para personalizar las capacitaciones en función de las habilidades y necesidades de cada empleado. Analizando datos de desempeño y evaluaciones de habilidades, el sistema podría identificar áreas de mejora y sugerir módulos de capacitación personalizados. Además, el machine learning podría ser utilizado para monitorear el progreso de los empleados y proporcionar retroalimentación en tiempo real para ayudarlos a mejorar. Esto aumentaría la eficacia de las capacitaciones y podría mejorar el desempeño general del equipo.

A continuación, algunas herramientas que se podrían considerar para utilizar el machine learning en la capacitación de los colaboradores:

- Plataformas de aprendizaje automático como TensorFlow, Keras o Scikit-learn.

- Herramientas de análisis de datos como Pandas o R.

- Sistemas de gestión de aprendizaje (LMS) que integren tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático, como Blackboard o EdX.

- Plataformas de e-learning que utilizan técnicas de machine learning para personalizar el contenido de las capacitaciones, como Coursera o Udemy.

- Servicios de chatbots y asistentes virtuales para proporcionar retroalimentación y apoyo en tiempo real, como IBM Watson o Google Dialogflow

Para comenzar la implementación, es necesario seguir estos 6 pasos:

1. Identifica las necesidades de capacitación

Es importante identificar brechas en tu personal (de conocimientos y competencias), para priorizar las más urgentes y diseñar un plan de capacitación.

Esta información puede conseguirse por medio de encuestas, revisiones del desempeño y discusiones abiertas con los empleados.

Tip: Practica la escucha activa al momento de indagar por estos datos. Recuerda: como líder, es mejor lucir interesado que interesante.

2. Reúne y limpia los datos

Una vez identifiques las necesidades de capacitación, debes seleccionar la información que se usarán para el machine learning.

¿Qué datos se incluyen? Esencialmente, el desempeño de los empleados, el historial de capacitación y la demografía del personal para diseñar los contenidos de capacitación de acuerdo a las necesidades identificadas.

Tip: Asegúrate de que la data sea precisa, completa y representativa de los sentimientos de tu personal.

3. Elige el machine learning correcto

Existen muchos modelos de machine learning aplicables a la capacitación. Ejemplos: deep learning, aprendizaje por refuerzo y árboles de decisión.

Escoge el modelo que sea apropiado según tus datos y las metas de tus capacitaciones.

Tip: Puedes contactar a especialistas para definir mejor qué modelo necesitas. O buscar casos de éxito que te ayuden a comprender a qué escenario quieres llegar.

4. Entrena el modelo

Esta tecnología se entrena con datos. Debes alimentar al machine learning con la información que recopilaste, y ajustar sus parámetros hasta que sea capaz de ofrecer una experiencia personalizada de capacitación.

Tip: No te desalientes. Aunque es posible que debas realizar múltiples reajustes, una vez logrado el objetivo, ¡la máquina andará sola!

5. Rastrea y evalúa el progreso

¡Lo lograste! Ya programaste el machine learning. Pero, ¿qué es lo que piensan los empleados? ¿Les sirve? ¿Están usando el programa adecuadamente?

Es crucial responder estas preguntas, por lo que tendrás que recolectar feedback de tu personal. Esto te permitirá refinar el algoritmo para obtener mejores resultados.

Tip: Automatiza parte de este paso con un software de data analytics que realice el seguimiento de los datos. Eso sí, no dejes de preguntar a tu equipo por sus perspectivas y preocupaciones por medio de encuestas o grupos focales.

6. Aplica la mejora continua

Mientras más datos se registren sobre el desempeño y el entrenamiento de los empleados, más podrás refinar el machine learning. Esto implica actualizar la información, ajustar los parámetros del modelo o incluso añadir nuevas opciones y características.

Tip: Delega esta tarea a un equipo reducido de tu personal. De este modo, podrás involucrar a los empleados en el proceso desde dentro.

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Conociendo los beneficios del machine learning

El 30% de expertos en RRHH apuesta a que el machine learning será la herramienta predilecta para mejorar los planes de capacitación y sucesión. ¿Las razones? Los 3 beneficios que ofrece:

• Una mucho mejor precisión que los métodos tradicionales. Un estudio médico encontró que los modelos de machine learning son 31% precisos previniendo el cáncer de pecho.

  Los métodos tradicionales, por otro lado, solo demostraron 18% de precisión.

• Mayor eficiencia en los procesos, que se automatizan, reduciendo el tiempo y esfuerzo que requieren las tareas manuales.

  Según Deloitte, automatizar procesos de RRHH con machine learning puede reducir el tiempo de trabajo del staff en un 20%.

• Ahorro en costos. ¿Cómo? Menos errores se traducen en un uso más eficiente de los recursos. Un estudio de McKinsey & Company encontró que usar machine learning para optimizar la cadena de suministro puede reducir sus costos hasta en 10%.

Conclusión 

El machine learning puede revolucionar la capacitación de personal. Usando datos y algoritmos, el machine learning puede personalizar la experiencia de aprendizaje de los empleados. A la larga, esto puede mejorar la eficiencia y productividad del negocio.

Los líderes de RRHH deben aprovechar esta tecnología. Por supuesto, hará falta profundizar en los detalles del machine learning para ejecutar la estrategia adecuadamente. Puedes seguir cursos en línea, o contratar proveedores especializados que te ayuden a lograrlo o , contar con los conocimientos técnicos de especialistas en desarrollo digital en tu equipo.

PD: Sabemos que empezar con el machine learning requiere tiempo (que, por lo común, escasea para los profesionales de RRHH). Te recomendamos automatizar algunos de tus procesos (como el reclutamiento) tercerizándolos a proveedores expertos.