4 aplicaciones del machine learning que optimizan las áreas de recursos humanos
El machine learning es una de las tecnologías más revolucionarias del momento. Es una rama de la inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender por sí mismas a partir de datos y experiencia, sus aplicaciones van desde la medicina y la ingeniería hasta el comercio y el entretenimiento. También destaca por ser un gran aliado frente al reclutamiento de personal, las empresas aplican esta tecnología para encontrar a candidatos adecuados de manera rápida y efectiva, eliminando los sesgos inconscientes y reduciendo los costos asociados con la contratación.
La implementación del ML en esta área surge como una solución real a los problemas que enfrentan las empresas en el reclutamiento de personal, como la sobrecarga de trabajo de los equipos de recursos humanos, la falta de tiempo y recursos para evaluar a un gran número de candidatos, y la presencia de sesgos en el proceso de selección.
De acuerdo con el informe ‘Claves para la digitalización de procesos y personas’, de la consultora Deloitte, uno de los grandes desafíos de las áreas de recursos humanos es integrar tecnología en la gestión de talento e incorporar el uso de herramientas para una digitalización exitosa. Cifras del estudio señalan que el 60% de los encuestados utiliza machine learning, aunque el 73% de estos indica que todavía tienen mucho por explorar sobre esta tecnología; mientras que el 40% aún no ha implementado RPA (Robotic Process Automation) en ningún área de recursos humanos.
Frente a esto, Talently, marketplace para encontrar profesionales de la industria y crear equipos tech a la medida al conectar a desarrolladores de software con empresas internacionales, comparte 4 de las aplicaciones principales de esta tecnología en el área de recursos humanos para que descubras cómo puedes optimizar tus actividades:
- Atracción de talento. Captar a los candidatos ideales y tener la certeza de que tendrán un buen desempeño es el sueño de todas las compañías, con el machine learning las posibilidades de lograrlo aumentan considerablemente. Los algoritmos que utiliza analizan grandes cantidades de datos: currícula, perfiles de redes sociales, historial de trabajo y la información más relevante para identificar patrones y características relacionadas con el éxito en determinado puesto.
- Procesos de selección. En comparación con el método tradicional, utilizar esta herramienta en el proceso de selección implica ahorro en tiempo, ya que puede descartar y elegir a los candidatos de acuerdo con sus características en relación con el puesto. Asimismo, con el uso de chatbots es posible mantener conversaciones automatizadas con los aspirantes y recoger la información que aporte datos relevantes.
- Retención de talento. Al analizar los datos de los empleados puede identificar y evaluar: el rendimiento, la satisfacción laboral, la asistencia y otros factores relevantes, de esta forma, es posible predecir qué empleados están en riesgo de abandonar la empresa o quiénes son los más capacitados. Con esta información, las organizaciones pueden tomar medidas, motivarlos de manera adecuada y retener al talento y, al mismo tiempo, alcanzar la satisfacción laboral de los colaboradores.
- Desarrollo y/o fortalecimiento de skills. Las empresas pueden utilizar el machine learning para analizar las habilidades de los empleados, que aunado a otras variables como cursos realizados, intereses y objetivos profesionales, presenta las necesidades de formación y ayuda a diseñar programas personalizados para desarrollar su talento al máximo.
Es importante destacar que esta tecnología no tiene el objetivo de reemplazar a los humanos, al contrario, busca ser un apoyo que simplifique tareas. Aunque el ML puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones ocultos de manera mucho más rápida y efectiva que los humanos, aún necesita de la intervención de ellos para interpretar los resultados y tomar decisiones informadas. Además, la tecnología necesita una constante actualización que le ayude a mantener una base de datos vigente y que permita atender las necesidades específicas de sus usuarios.
