¡Candidatos excepcionales y colaboradores felices! Aprende hoy a aplicar Machine Learning e Inteligencia Artificial en Recursos Humanos.

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Con los cambios de la Transformación Digital ha habido un abultado ingreso de nuevas herramientas digitales, software y terminología técnica en los entornos laborales. Por ello, no es raro que en ocasiones no sepamos exactamente para qué sirve una herramienta, o no estemos seguros sobre la efectividad o beneficios de una tecnología en particular.

En este post veremos las diferencias y convergencias de dos de las tecnologías más presentes en el entorno de la Transformación Digital en Recursos Humanos y, más específicamente, en la selección de personal. Con ello, queremos que conozcas de cerca cómo su aplicación te puede brindar mayor control y efectividad en tu gestión y las tareas operativas que puedes automatizar y optimizar. Además, esto te permitirá realizar un cálculo costo-beneficio frente a la reducción de gastos en recursos que ahora puedes reemplazar con tecnología. Estas son la Inteligencia Artificial y el Machine Learning.

Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial (IA) es una de las disciplinas más importantes dentro de las Ciencias de la Computación, ya que tiene la finalidad de lograr, mediante la programación de diversos algoritmos, que las máquinas operen de forma similar a como lo hacen los seres humanos. 

En otras palabras, los algoritmos de IA imitan los procesos cognitivos de la mente humana. Con ello, procesan información y dan como resultado nueva data, la cual responde a las solicitudes planteadas por los usuarios del software o aplicación que utiliza esta programación. 

Para entender de qué va la Inteligencia Artificial, te explicamos algunos de los procesos cognitivos y funciones del ser humano que busca imitar y reemplazar. En este caso, dentro de la gestión de Recursos Humanos y el reclutamiento y selección de personal.

Tareas operativas y toma de decisiones

Los algoritmos de programación permiten automatizar tareas operativas como acopiar CVs e información de postulantes, aplicar búsquedas en bolsas laborales, internet y redes a partir de ciertas características del perfil profesional. Además, podrás enviar correos automáticamente al obtener una respuesta determinada o conocer que el candidato ha avanzado, o culminado, su proceso de selección. 

En este ámbito, los algoritmos destacados son los de automatización, porque permiten, valga la redundancia, hacer automáticos estos diferentes procesos. Un tipo de software destacado en esta categoría son los Applicant Tracking System (ATS): un sistema de seguimiento de candidatos que permite la automatización de parte de las operaciones del proceso de reclutamiento y selección de personal.

Lenguaje

Las máquinas y programas están en constante interacción con el ser humano. Por ello, es una preocupación dentro del campo de las ciencias de la computación hacer que estos respondan a los requerimientos (búsquedas, preguntas) de los usuarios con la misma lógica y en los términos que estos manejan. 

En este campo, se han desarrollado los algoritmos de Generación y Procesamiento de Lenguaje Natural. Estos permiten, por un lado, elaborar y comunicar ideas complejas luego de procesar y analizar información. Por otro lado, podrás analizar y extraer información no estructurada de diferentes tipos de textos, reconociendo la sintaxis de las oraciones, los significados de estas en su conjunto e identificando patrones y relaciones a partir de cálculos matemáticos.

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En este ámbito, las herramientas que incluyen estos algoritmos son algunos ATS. ¿Cómo? Al momento de que el reclutador ingresa los términos con los que quiere buscar talento en internet (por ejemplo: profesión, habilidades blandas, áreas de experiencia) o en una bolsa de trabajo particular, los algoritmos procesan estos términos, interpretan la información y buscan coincidencias, dentro de la información que encuentran en la red sobre diferentes perfiles profesionales, para dar con el talento que mejor se ajusta a los requerimientos. 

No se trata solo de buscar palabras clave, sino de relacionar conceptos para encontrar perfiles, incluso si las palabras clave no estén de forma explícita en la información encontrada.

Aprendizaje

Este proceso cognitivo consiste en adquirir conocimientos a través de la recepción y retención de información, el ejercicio y la práctica sobre un tema en particular, una actividad o un proceso. Por medio de este, también se adquieren habilidades, conductas y destrezas. Los algoritmos de IA que hacen posible la imitación de este proceso son los de Machine Learning.

Machine Learning

¿Es entonces el Machine Learning un tipo de Inteligencia Artificial? Efectivamente. Así como el aprendizaje es uno de los procesos cognitivos de la mente humana, el Machine Learning es un tipo de Inteligencia Artificial. Y, así como el término Inteligencia Artificial define una disciplina dentro de las ciencias de la computación, el Machine Learning define, dentro de la Inteligencia Artificial, a la disciplina que estudia la automatización del aprendizaje en las máquinas y software.

Los algoritmos de Machine Learning buscan que los sistemas y máquinas puedan aprender solos automáticamente a partir de los datos que se les ingresen y sus propios procesos de ensayo y error.

Hay tres maneras en que las máquinas pueden aprender:

1. Aprendizaje supervisado, en el que se categorizan y rotulan los datos para guiar al software en identificar los patrones que se quieren buscar.
2. Aprendizaje no supervisado, en el que la máquina busca e identifica distintos patrones que encuentre y va clasificando los datos.
3. Aprendizaje por refuerzo, en donde la máquina aprende de los errores y aciertos que tiene mientras intenta alcanzar un objetivo puntual en su gestión de datos, y por los que recibe refuerzos positivos o negativos según sea el caso.

Por ejemplo, estos algoritmos aplicados a los datos de comportamiento de distintos usuarios en redes permiten segmentar audiencias. Si se usa sobre fotografías en redes sociales de distintos usuarios, le permite a Facebook reconocer los rostros. En ambos casos identifican patrones.

En Recursos Humanos

Reclutamiento y selección de personal

Al aplicar algoritmos de Inteligencia Artificial en el sistema que utilices para la gestión de bases de datos de tus colaboradores, puedes determinar qué tipo de profesión, competencias y casa de estudios tienen tus mejores empleados. De esta manera, lograrás definir el perfil laboral que mejor se adapta al puesto que quieres reclutar y elaborar mejores descripciones laborales. 

En sentido opuesto, desde el análisis de datos de respuestas a ofertas laborales en portales de empleos o redes sociales, se puede determinar qué tipo de descripción laboral es la más exitosa y atrae talento de calidad.

Por otro lado, de aplicarlos dentro de tu ATS o Sistema de gestión de procesos de selección de personal podrías determinar de qué portal, bolsa de trabajo, centro de estudios o carrera provienen los perfiles profesionales que menos coinciden con la plaza laboral que quieres abrir o que menor desempeño han tenido en las pruebas para obtener el puesto.

Capacitación

En caso de que desarrolles un programa de capacitación, podrías utilizar una base de datos para administrar tu contenido de formación y a tus colaboradores, así como software o plataformas web como Mukizo learning, Blackboard o tu propia intranet. Al incluir algoritmos de Machine Learning puedes obtener las siguientes mejoras:

• Podrás determinar el progreso de competencias laborales o conocimientos de los colaboradores, a través de las estadísticas de desempeño que te arrojen los programas de capacitación.
• Podrás conocer específicamente las dificultades de aprendizaje o temas más complicados para cada colaborador.
• El sistema podrá aprender a mostrar los contenidos más relevantes o mejor relacionados a los últimos temas revisados por el colaborador.

Utilizar esta tecnología le brindará una mejor experiencia a tus colaboradores en cuanto al desarrollo de talento, lo que impactará positivamente en tu Marca Empleadora y cultura organizacional. Por otro lado, si aplicas esta tecnología a los sistemas que utilizas para gestionar tu base de datos de Recursos Humanos en general o la introduces en los programas que usan tus colaboradores para realizar sus funciones, puedes:

1. Determinar por automatización el curso, capacitación o formación que requiere cada uno de tus colaboradores en base a su desempeño en el manejo de programas, el histórico que mantengas en tu base de datos, sus objetivos personales, competencias laborales, puesto, profesión y la formación determinada para perfiles similares.
2. Recomendar a los colaboradores qué capacidades y/o habilidades blandas necesitan mejorar, y qué forma sería la mejor para que aprendan.
3. Mapear los comportamientos de riesgo o patrones críticos en la gestión de tus colaboradores y relacionar de forma automática entre tus distintas bases de datos las variables propias o del entorno que conllevan a dicho resultado.

Ahora ya sabes lo esencial sobre la Inteligencia Artificial y el Machine Learning, y cómo aplicar sus algoritmos puede optimizar y automatizar tus procesos de Recursos Humanos y selección de Personal. 

Te recomendamos tomar una decisión informada, valorando los beneficios de implementar Transformación Digital en Recursos Humanos y Selección de Personal, como disminuir tareas operativas o brindarte mayor precisión en la búsqueda de candidatos aptos. Sin embargo, debes ser muy consciente de lo que tu empresa necesita e identificar meticulosamente los ámbitos en los que quieres impactar, ya que en base a estos determinarás tus indicadores clave de desempeño. 

Por ello, hemos elaborado una plantilla en la que puedes medir y dar seguimiento a tus acciones de Transformación Digital en Recursos Humanos y selección de personal. Con esta, podrás demostrar, claramente y con evidencia, la efectividad de tu estrategia a tu equipo y los líderes de tu empresa. Descárgala gratis aquí:

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