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noviembre 26, 2019

¿Qué son las redes de neuronas artificiales, machine learning e inteligencia artificial?

En la actualidad, Machine Learning o inteligencia artificial son términos que se utilizan con mucha frecuencia. Sin embargo, en ocasiones no sabemos para qué, ni cómo se usan en nuestros negocios. El Machine Learning en recursos humanos es real, por eso hemos dedicado este espacio para definir qué es y cómo se podría aplicar en negocios como el headhunting.

¿Qué son las redes neuronales artificiales?

Las redes neuronales artificiales (RNA) son modelos computacionales conformados por un grupo interconectado de nodos. Cada nodo representa una neurona artificial donde se realizan operaciones y la red simula la estructura de un cerebro biológico. Las redes resuelven problemas mediante representaciones abstractas de datos en capas de entrada de datos, capas de procesos, transmisión o de análisis y capas de salida, que representa el entregable.

El aprendizaje automático Machine Learning

Tradicionalmente la palabra inteligencia se asociaba únicamente con el órgano principal del sistema nervioso, el cerebro. Sin embargo, hace poco tiempo se encontró una forma de entrenar computadoras, siguiendo la metodología que usa nuestro cerebro.

Así surgió la Inteligencia Artificial (IA), que esencialmente se puede definir como inteligencia que se origina en las máquinas. El aprendizaje automático, también conocido como Machine Learning (ML) simplemente se basa en el concepto que una máquina tiene la capacidad de “aprender” mediante un proceso de inicialización y entrenamiento donde las RNA juegan un papel fundamental.

¿Qué son las RNA del Machine Learning en recursos humanos?

Las RNA son modelos informáticos de unidades conectadas o nodos diseñados para transmitir, procesar y aprender de la información (datos) de manera similar al funcionamiento de las neuronas humanas.

¿Diferencia de las RNA de otros modelos?

Una característica que las distingue es su capacidad de asimilar el aprendizaje automático (ML). No funcionan con la programación tradicional explícita de los sistemas de información o los sistemas expertos. Sin embargo, la tendencia es incluir RNA para mejorar el funcionamiento de estos sistemas.

Actualmente los avances de la inteligencia artificial hacen posible que las RNA aprendan a resolver problemas complejos en un tiempo razonable. Utilizando RNA y otras técnicas se busca crear sistemas de IA que simulen el comportamiento de las redes cerebrales.

Aplicaciones de las RNA en la gestión empresarial de un headhunter

El avance ya es definitivo, las RNA junto a otras ramas de la IA se van incorporando en las organizaciones, y ayudan a aumentar su productividad, calidad de servicio y toma de decisiones basada en inteligencia de negocio.

A continuación, un recuento de algunas de las aplicaciones para el negocio del headhunting

Adaptación del ejecutivo a la cultura de la organización: Modelos de predicciones a partir de información de la hoja de vida de las empresas donde el ejecutivo ha trabajado.

● Reconocimiento de patrones, detección de tendencias y clasificación de datos (En términos de experiencia y conocimientos)

● Procesamiento de big data, data analytics.

● Análisis de métricas, basadas en rotación en puestos de trabajo y gestión, por ejemplo.

● Chatbots conversacionales para identificar las variables críticas para participar en un proceso de selección.

La intervención de un consultor siempre será necesario para identificar habilidades intrínsecas y validar información dudosa que se encuentren en las hoja de vida, referencias, pruebas y congruencia con la historia profesional.

Siempre será necesario entender la historia de vida del ejecutivo, sus motivaciones e intereses, entender sus detonantes y sobre todo aprender de su PROPÓSITO de vida para identificar si se alinea con la posición a la cual está aspirando.

Otras aplicaciones de las RNA en Machine Learning gestión empresarial

● Gerencia de riesgos mediante sistemas de procesamiento de información basados en neuro computación.

● Mejorar el rendimiento en áreas empresariales encargadas de evaluación de crédito o comercialización.

● Detección de fraude, por ejemplo, en tarjetas de crédito y solicitudes de préstamo.

● Chatbots, bots conversacionales y asistentes virtuales personales.

● La implementación de las RNA mejora la eficiencia; tal es el caso de la funcionalidad de aplicaciones de Google, principalmente la búsqueda y sistema de recomendaciones de resultados.

● Dentro de estos también se encuentra Cortana, Azure, aplicaciones para IoT (Internet de las Cosas) y herramientas de aprendizaje automático y análisis predictivo de Microsoft.

● Mercado inmobiliario y aplicaciones para predicción de precios, oferta y demanda en inmuebles.

● Asistente personal virtual, como por ejemplo: Siri, Alexa y aplicaciones IoT de Apple. ● Mejora en la seguridad de sistemas de información y en redes mediante sistemas de detección de intrusos.

● Pronóstico del precio en mercados de valores mediante modelos basados en RNA.

● Optimización de sistemas multirespuesta para determinar parámetros que influyen en la mejora de la calidad de productos y servicios.

● Predicción de variables económicas financieras.

● Robots utilizados por Microsoft y Uber para recopilar datos en estacionamientos y áreas al aire libre.

● Bots utilizadas por el personal y los clientes del transporte.

Inteligencia artificial

Los chatbots con IA no son nuevos

Han existido durante varios años, pero en 2019 se convierten en pilares del mercadeo conversacional. Sirven como herramienta para generar más contactos de una manera digital en la que el comercio electrónico y los servicios en línea harán que sea cada vez más importante proporcionar respuestas rápidas y precisas a los usuarios.

Son esenciales para brindar asistencia eficiente, efectiva, acertada y de bajo costo. Los chatbots son una tecnología con un gran potencial, que la confianza de los consumidores y de las empresas continuará desarrollando y consolidando.

Neurociencia y Machine learning en recursos humanos

En general los avances en la neurociencia, su aplicación en el procesamiento en tiempo real de big data y la creación de dispositivos autónomos van incrementando la malla digital inteligente. Avanzamos de la simple consulta de datos separados, al uso de información generada en aplicaciones de analítica e inteligencia de negocios que son más eficientes.

Seguridad del Machine learning para headhunting y recursos humanos

Volviendo al tema del headhunting y cuáles son los riesgos cuando intentamos aplicar IA, nos encontramos con el tema de la protección de privacidad de los datos, un factor crucial para el reclutamiento. Las infracciones de seguridad, el robo de datos y el hacking son prácticas habituales en este medio y su índice va en aumento. La seguridad informática es hoy una de las principales preocupaciones de los usuarios ¿Quién está en posesión de mis datos? ¿Están seguros los datos de mi hoja de vida? Es por eso que llevamos un estricto control del habeas data y de la autorización otorgada por el cliente para compartir su información laboral.

Conclusión

La forma de presentar información cambió, ahora debe ser congruente con la imagen que quiere proyectar el ejecutivo con su propia marca. Es decir, el contenido de su hoja de vida debe coincidir con las fotos o videos que usted postula en las redes sociales y los comentarios que hace en ellas porque a la hora de evaluar se realiza desde un punto de vista integral en las dimensiones de su vida (profesional, personal, social,familiar)

Evolución inteligencia

¡Bienvenido a esta nueva era de transformación digital!

¡Hasta pronto!

Referencias: https://reportedigital.com/iot/redes-neuronales-artificiales/ https://www.noticias.ltda/sociedad-digital/rna-redes-neuronales-artificiales/

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