La inteligencia artificial (IA) es una tecnología revolucionaria que ha trastornado muchos sectores, y el de los recursos humanos no es una excepción. La IA tiene el potencial de transformar la forma en que las organizaciones gestionan sus recursos humanos, desde la contratación y la gestión del talento hasta el compromiso y la evaluación del rendimiento. Sin embargo, la IA también plantea algunos retos y riesgos que los profesionales de RRHH deben conocer. En este artículo, exploraremos los beneficios, riesgos y mejores prácticas de la IA en recursos humanos.
¿Qué es la Inteligencia artificial?
La inteligencia artificial (IA) se refiere al desarrollo de sistemas informáticos que pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como la percepción, el razonamiento, el aprendizaje, la toma de decisiones y el procesamiento del lenguaje natural. La inteligencia artificial se basa en la idea de crear máquinas que puedan aprender de la experiencia y realizar tareas que normalmente requerirían la intervención humana.
La inteligencia artificial a menudo se logra a través de algoritmos de aprendizaje automático que permiten a las computadoras reconocer patrones en los datos y hacer predicciones basadas en esos patrones. La IA tiene muchas aplicaciones en diversos campos, como la atención médica, las finanzas, el transporte y los recursos humanos.
La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática que se enfoca en desarrollar máquinas inteligentes capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como la percepción, el razonamiento, el aprendizaje y la toma de decisiones (Russell y Norvig, 2010). En otras palabras, la inteligencia artificial tiene como objetivo crear máquinas que puedan imitar la cognición y el comportamiento humanos. La IA existe desde la década de 1950, pero los avances recientes en el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y otras tecnologías de inteligencia artificial han llevado a un aumento de las aplicaciones en muchas industrias, incluidas la atención médica, las finanzas, el transporte y la educación.
Otras áreas clave de la investigación de IA son el procesamiento del lenguaje natural, cuyo objetivo es entrenar máquinas para comprender y generar el habla humana, y la visión por computadora, que se enfoca en entrenar máquinas para percibir e interpretar información visual. En general, la IA puede revolucionar muchas industrias y mejorar nuestra vida diaria de innumerables maneras. Sin embargo, también existen preocupaciones sobre los posibles efectos negativos de la inteligencia artificial, como la pérdida de puestos de trabajo y el sesgo persistente en la toma de decisiones. Por lo tanto, es importante diseñar e implementar la IA con prácticas responsables y éticas.
¿Cómo funciona la IA?
La Inteligencia Artificial (IA) funciona utilizando algoritmos y modelos estadísticos para analizar y aprender de los datos, de modo que puede realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. El proceso de creación de un sistema de IA implica varios pasos, entre ellos:
Recolección de datos: El primer paso para crear un sistema de IA es recopilar datos relevantes, como imágenes, texto o datos numéricos.
Limpieza de datos: Una vez recopilados los datos, deben limpiarse y preprocesarse para garantizar su precisión y coherencia.
Entrenamiento: El sistema de IA se entrena con los datos preprocesados utilizando algoritmos de aprendizaje automático. Durante el entrenamiento, el sistema aprende a identificar patrones y relaciones en los datos.
Validación: Después del entrenamiento, el sistema de IA se valida utilizando un conjunto separado de datos para garantizar que puede generalizarse a nuevos datos.
Implementarse: Una vez que el sistema de IA ha sido entrenado y validado, puede desplegarse para realizar tareas específicas, como el reconocimiento de imágenes o el procesamiento del lenguaje natural.
Existen varios tipos de sistemas de IA:
Sistemas basados en reglas: Los sistemas basados en reglas utilizan un conjunto de reglas predefinidas para tomar decisiones. Suelen utilizarse en sistemas expertos, como los de diagnóstico médico.
Sistemas de aprendizaje automático: Los sistemas de aprendizaje automático utilizan modelos estadísticos para analizar y aprender de los datos. Estos sistemas pueden ser supervisados o no supervisados.
Sistemas de aprendizaje profundo: Los sistemas de aprendizaje profundo son un tipo de sistema de aprendizaje automático que utilizan redes neuronales artificiales para analizar y aprender de los datos. Estos sistemas se utilizan a menudo en el reconocimiento de imágenes y del habla.
En general, el funcionamiento de los sistemas de IA es complejo e implica varios pasos y técnicas para garantizar un rendimiento preciso y eficiente.
Beneficios de la IA en Recursos Humanos:
La IA puede ofrecer muchos beneficios a los recursos humanos, incluyendo:
Aumento de la eficiencia: La IA puede automatizar muchas tareas de recursos humanos, como la selección de currículos y la programación de entrevistas, liberando el tiempo de los profesionales de recursos humanos para centrarse en tareas de mayor valor.
Mejora de la contratación: Las herramientas potenciadas por IA pueden ayudar a las organizaciones a identificar a los mejores candidatos para un puesto analizando currículos, perfiles de redes sociales y otras fuentes de datos.
Mayor compromiso de los empleados: La IA puede ayudar a los profesionales de RRHH a analizar los datos de los empleados para identificar las áreas en las que se puede mejorar el compromiso, como las oportunidades de formación y desarrollo o los paquetes de beneficios personalizados.
Mejor toma de decisiones: Los análisis impulsados por IA pueden proporcionar a los profesionales de RRHH información sobre el comportamiento y el rendimiento de los empleados, lo que les permite tomar decisiones basadas en datos.
Riesgos y desafíos de la IA en Recursos Humanos:
Si bien la IA tiene muchos beneficios potenciales, también plantea algunos riesgos y desafíos, que incluyen:
Prejuicios y discriminación: Los sistemas de IA pueden perpetuar el sesgo y la discriminación si se entrenan con datos sesgados o si sus algoritmos no son transparentes.
Preocupación por la privacidad: El uso de IA en RRHH plantea problemas de privacidad, como la forma en que se recopilan, almacenan y utilizan los datos de los empleados.
Desplazamiento laboral: La automatización de las tareas de RRHH a través de la IA puede conducir al desplazamiento de empleo para algunos profesionales de RRHH.
Falta de toque humano: La IA puede carecer del toque humano que es esencial en muchas funciones de RRHH, como las relaciones con los empleados y la resolución de conflictos.
Mejores prácticas para la IA en Recursos Humanos:
Para aprovechar las ventajas de la IA y mitigar al mismo tiempo los riesgos y desafíos, los profesionales de RRHH deben seguir estas buenas prácticas:
Garantizar la transparencia: Los profesionales de RRHH deben asegurarse de que los sistemas de IA sean transparentes y explicables, para que puedan detectar y mitigar cualquier sesgo o error.
Utilizar principios éticos: Los profesionales de RRHH deben utilizar principios éticos, como la equidad, la privacidad y la no discriminación, al implementar la IA en RRHH.
Mantener la interacción humana: Los profesionales de RRHH deben mantener la interacción humana en las funciones críticas de RRHH, como las relaciones con los empleados y la resolución de conflictos, y utilizar la IA como complemento al juicio humano.
Proporcionar formación: Los profesionales de RRHH deben proporcionar formación a los empleados y directivos sobre cómo utilizar las herramientas de IA de forma eficaz y responsable.
10 apps de IA para Recursos Humanos
Específicamente para RRHH existen varias opciones de IA, entre las cuales podemos destacar:
WorkFusion: Este software utiliza bots impulsados por IA para automatizar tareas repetitivas de RRHH, como la selección de currículos y la programación de entrevistas.
HireVue: Esta aplicación en la nube emplea IA para analizar entrevistas de vídeo y proporcionar información sobre las habilidades blandas de un candidato o candidata como la comunicación y la colaboración.
Textio: Este software utiliza IA para analizar ofertas de empleo y sugerir cambios que pueden ayudar a atraer a un grupo más diverso de candidatos.
Pymetrics: Se apoya en IA para evaluar los rasgos cognitivos y emocionales de un candidato o candidata, ayudando a identificar al más adecuado para un determinado puesto.
Ultimate Software: Para analizar los datos de compromiso de los colaboradores y proporcionar ideas sobre cómo mejorar la retención y la productividad.
Eightfold.ai: Emplea IA para emparejar candidatos con puestos vacantes en función de sus habilidades y experiencia, ayudando a reducir el sesgo en el proceso de contratación.
Harver: Este software utiliza IA para crear evaluaciones personalizadas para cada candidato, ayudando a identificar al más adecuado para un rol determinado.
Textkernel: IA para hacer coincidir los currículos de los candidatos con los puestos vacantes, lo que ayuda a acelerar el proceso de contratación y mejorar la calidad de las contrataciones.
CompletaMente: Con un modelo de 3 niveles AOID (atención salud mental) de 360º, a través de Acompañamiento, Orientación y Data. La aplicación de IA para impactar en la calidad de la salud mental y de vida de los colaboradores.
CogniFit: Utiliza la inteligencia artificial para evaluar las habilidades cognitivas de candidatos y colaboradores, lo que puede ser parte del perfilamiento para selección, desarrollo interno y para autodesarrollo.
Estos son sólo algunos ejemplos de las muchas aplicaciones de software de IA disponibles para los profesionales de RRHH. A medida que la tecnología de IA continúa evolucionando, podemos esperar ver aplicaciones aún más innovadoras que ayudarán a los equipos de RRHH a agilizar los procesos, mejorar la toma de decisiones y proporcionar un mejor apoyo a las y los colaboradores.
En conclusión, la IA tiene un enorme potencial para transformar el sector de los recursos humanos. Con la capacidad de automatizar tareas repetitivas, analizar grandes volúmenes de datos y proporcionar información valiosa, la IA se está convirtiendo en una herramienta cada vez más importante para los profesionales de RRHH.
Uno de los principales beneficios de la IA en RRHH es su capacidad para mejorar el proceso de contratación. Las herramientas de contratación basadas en IA pueden ayudar a los profesionales de RRHH a identificar a los mejores candidatos para un puesto determinado, reduciendo el tiempo y los recursos necesarios para el proceso de contratación. La IA también puede ayudar a eliminar los prejuicios en el proceso de contratación, lo que resulta en una fuerza de trabajo más diversa e inclusiva.
Otra área en la que la IA puede tener un impacto significativo es el desarrollo y la formación de los colaboradores. Las plataformas de aprendizaje impulsadas por IA pueden proporcionar programas de formación personalizados para cada empleado, ayudando a mejorar sus habilidades y rendimiento. Estas plataformas también pueden identificar brechas de habilidades y recomendar programas de capacitación para abordarlas.
En general, el futuro de la IA en RRHH es prometedor. A medida que la tecnología de IA continúa evolucionando y mejorando, es probable que se convierta en una herramienta cada vez más importante para los profesionales de RR.HH. que buscan mejorar la eficiencia, reducir los prejuicios y tomar decisiones basadas en datos. Sin embargo, es importante asegurarse de que la IA se utilice de manera responsable y ética, con un enfoque en la mejora de los resultados tanto para las organizaciones como para los empleados. De este modo, podemos garantizar que la IA siga desempeñando un papel positivo en el sector de los recursos humanos en los próximos años.
Henko puede apoyarte y facilitar la implementación de IA en algunos de los procesos de gestión de talento, o bien potencializar habilidades digitales de colaboradores en el uso de la IA y de otras tecnologías para mejorar su eficiencia o productividad y, con ello, fortalecer la cultura ética, responsabilidad y seguridad de la información.
Referencias
Alpaydin, E. (2010). Introduction to machine learning (2nd ed.). Cambridge, MA: MIT Press.
CIPD. (2019). Artificial Intelligence in HR. Retrieved from https://www.cipd.co.uk/Images/artificial-intelligence-hr_2019_tcm18-62463.pdf
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Russell, S. J., & Norvig, P. (2010). Artificial intelligence: A modern approach (3rd ed.). Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall
