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¿Qué usos tiene el machine learning en Recursos Humanos?

El machine learning en recursos humanos, al igual que otras nuevas tecnologías, está contribuyendo a que los profesionales del sector puedan captar y retener talento de forma más eficiente para sus empresas.

Asistentes virtuales que contestan las preguntas de los humanos, automóviles autónomos que conducen solos, traductores automáticos en tiempo real o sugerencias de compras personalizadas, son tan solo algunos ejemplos de machine learning aplicado a la vida real actual. En el mundo empresarial, el machine learning en Recursos Humanos se ha convertido en una herramienta muy práctica, principalmente por su capacidad predictiva.

El machine learning o aprendizaje automático es una parte de la inteligencia artificial que logra que las máquinas aprendan solas a través de complejos algoritmos matemáticos. Además, son capaces de realizar análisis de ese aprendizaje sin que sean programadas específicamente para ello.

Introducir herramientas de inteligencia artificial como el machine learning en el área de RR. HH. de una empresa puede facilitar y hacer más eficiente la tarea de reclutamiento de candidatos, pero también se aplica para retener a los trabajadores más talentosos. Algunas de sus aplicaciones actuales serían:

Procesos de selección

Utilizar soluciones de machine learning para llevar a cabo la selección de personal facilita y agiliza la tarea, además de hacerla de forma más eficiente. La inteligencia artificial se basará en patrones establecidos previamente y en la respuesta de los aspirantes al ejecutar las pruebas, más que en el currículum de la persona. Se consigue, también, un procedimiento sin sesgos ni prejuicios, basado únicamente en los datos.

Captación del talento

Atraer a los mejores trabajadores es la aspiración de cualquier compañía y gracias al machine learning las probabilidades de encontrar a los candidatos más talentosos aumenta exponencialmente. Además, una vez captado, será posible predecir si este candidato será capaz de asumir las responsabilidades de un puesto en concreto.

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Aumento del rendimiento

Si para algo es útil la inteligencia artificial es para analizar datos, por lo que este tipo de soluciones permiten conocer y examinar el rendimiento de cada departamento y poder organizar mejor el trabajo.

Análisis de satisfacción

Existen algoritmos capaces de identificar las emociones de los trabajadores y su manera de pensar, por lo que pueden elaborar informes sobre sus sentimientos y detectar su grado de compromiso con el puesto. Entre otras aplicaciones, esta funcionalidad serviría para descubrir empleados desmotivados para interactuar con ellos y poder retenerlos.

Retención de los mejores

A través del machine learning se facilita la detección de los trabajadores más capacitados, analizando los patrones de los equipos de mayor rendimiento. De esta manera, es posible motivarlos adecuadamente para que continúen en la compañía.

Presente y futuro del machine learning

El machine learning es una herramienta presente ya en muchos departamentos de Recursos Humanos, por ello, los responsables de estas secciones que quieran anticiparse a las tendencias tecnológicas deberían realizar formaciones como el Curso HR Analytics online de UNIR.

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El informe Claves para la digitalización de procesos y personas, llevado a cabo por la consultora Deloitte, plasma que el 60 % de los encuestados utilizan este tipo de tecnología en sus departamentos de Recursos Humanos, aunque el 73 % considera que todavía no le saca todo el rendimiento que ofrece.

Los expertos no dudan en que el futuro de los recursos humanos pasa por la aplicación de la  inteligencia artificial y por el machine learning, en particular. Sin embargo, será necesario establecer un marco legal que proteja los datos de los empleados, ya que la privacidad y el uso de los datos personales de los trabajadores para el crecimiento empresarial es algo que está en foco del debate.

Otro desafío al que debe hacer frente el machine learning es la actualización constante y regular de los algoritmos para su correcto funcionamiento, puesto que el aprendizaje automático predice información basada en el desempeño anterior.

Finalmente, el futuro del machine learning en RR. HH. no será posible sin la adecuada formación de la plantilla. Un buen desempeño en un entorno digital resulta fundamental para que las organizaciones adopten este tipo de herramientas y los trabajadores prosperen en este cambio.

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