Las máquinas cada vez son más inteligentes y se ocupan de nuevas tareas. Te contamos en este post todo lo que necesitas saber sobre el machine learning y los RRHH.
- Te explicamos qué es el machine learning con algunos ejemplos de fácil comprensión.
- Conoce cómo el machine learning se está aplicando a los recursos humanos y a redes sociales como LinkedIn.
La selección de personal y la gestión de los recursos humanos son procesos estratégicos cada vez más digitalizados. Pero si ya estábamos acostumbrados a los portales de empleo y entrevistas de trabajo por zoom, tendremos que adaptarnos a los cambios que se avecinan.
En algunas empresas ya están utilizando la inteligencia artificial y el machine learning aplicado a la gestión de los recursos humanos. Tu puesto de trabajo ya puede depender de una máquina, tanto para ser contratado como despedido.
¿Qué es machine learning?
Machine learning significa aprendizaje automático o aprendizaje de las máquinas.
El concepto de machine learning está íntimamente relacionado con la Inteligencia Artificial (IA). Esta busca que los dispositivos o aplicaciones tengan inteligencia propia, igual o superior a la de las personas. Para ello son programadas para reaccionar igual o de forma más eficiente que los humanos.
Pero el machine learning va más allá, ya que busca mediante algoritmos que las inteligencias artificiales aprendan de su experiencia. ¿Cómo? Dotando a las máquinas de la capacidad de identificar patrones en datos masivos para poder elaborar predicciones y así dar respuestas de forma autónoma.
El machine learning ya forma parte de nuestra vida cotidiana. Por ejemplo, cuando estamos dados de alta en una plataforma de streaming. Esta aprende de nuestros gustos y nos sugiere recomendaciones para mejorar nuestra experiencia.
El machine learning aplicado al ajedrez
Una buena manera de aproximarnos al conocimiento del machine learning es conociendo su funcionamiento en el mundo del ajedrez.
La inteligencia artificial aplicada al mundo del ajedrez crea cada vez computadoras más eficientes capaces de ganar a los campeones del mundo en esta disciplina.
El software de la computadora conocida como Deep Blue fue el primero en ganar una partida a un campeón del mundo de ajedrez como Kaspárov.
Este software tenía acceso a extensas bases de datos de movimientos y utilizaba un algoritmo especialmente diseñado por un equipo de programadores y grandes maestros del ajedrez. Este algoritmo fue mejorando mediante la utilización de técnicas de machine learning. Cuando cometía un error, se revisaba y modificaba su código.
La forma de aprender de los errores se denomina reinforcement learning o aprendizaje por refuerzo. Mediante una serie de algoritmos, las máquinas aprenden por medio de la fórmula prueba y error hasta conseguir la mejor manera de completar una tarea dada.
Una versión más reciente de inteligencia artificial fue creada por la empresa propiedad de Google DeepMind, en 2017. Conocida con el nombre de AlphaZero, utiliza el machine learning mediante una red neuronal de unidades de procesamiento interconectadas y se puede aplicar a otros juegos.
Machine learning aplicado a los RRHH
Entrevistas de trabajo realizadas por máquinas, despidos realizados automáticamente por un software que identifica a los trabajadores a despedir y les comunica el despido… Parece ciencia ficción, pero no lo es.
Sin embargo, no tiene por qué necesariamente ser malo, si las máquinas no se programan para tener prejuicios. En este caso, la máquina buscará al mejor profesional, sin tener en cuenta factores de discriminación como el sexo, la edad o la raza.
El problema radica en la programación de las máquinas, pero este ya es un problema que existía antes en los portales de empleo, donde se podían filtrar currículums por franjas de edad o sexo. Si las máquinas se programan bien, buscarán a los mejores profesionales. Si se programan mal, buscarán otros candidatos que se adapten a los prejuicios que puedan tener los directivos de la empresa.
Pero las inteligencias artificiales no solo se utilizan para captar talento, también para medir el rendimiento y despedir trabajadores. Empresas como Amazon pueden medir el rendimiento de sus empleados con inteligencia artificial y decidir que a un trabajador no se le debe renovar su contrato, o se debe prescindir de él, realizando la comunicación de forma automatizada.
El machine learning en redes sociales como LinkedIn
Los algoritmos de redes sociales como LinkedIn también utilizan el machine learning para mejorar la experiencia de sus usuarios. Por ejemplo, identifica los trabajos para los que los miembros de su red cumplen con las características del puesto.
Las redes neuronales profundas están presentes en casi todos los procesos de LinkedIn. Además de realizar recomendaciones de trabajo acertadas, muestra el contenido correcto en el feed y anima a los usuarios con intereses comunes a contactar entre ellos. Además, también ayuda a los reclutadores a buscar el talento que necesitan.
Pero, detrás de LinkedIn, además de algoritmos, hay personas. Estas se complementan con la inteligencia artificial para mejorar la experiencia de los usuarios.
En LinkedIn se combinan el machine learning, con las señales de intención de los usuarios, los datos del perfil y la información acerca de la red de contactos. Con esta combinación, LinkedIn puede personalizar las recomendaciones y los resultados de búsqueda.
Por lo tanto, el futuro de los recursos humanos ya empieza a perfilarse de la mano de la inteligencia artificial y el machine learning.
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