El Machine Learning (ML) es una de las tecnologías más innovadoras del momento, la cual forma parte de la Inteligencia Artificial (IA); que permite que las computadoras aprendan por sí mismas a partir de datos y experiencia.
La aplicación de esta tecnología va desde la medicina, la ingeniería, el comercio y hasta el entretenimiento.
Sin embargo, actualmente, empresas de diversos sectores están recurriendo al ML para llevar a cabo sus procesos de selección de personal, de manera rápida y efectiva, eliminando los sesgos inconscientes y reduciendo los costos asociados con la contratación.
La implementación del Machine Learning en el área de capital humano, 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.
El Machine Learning analiza las habilidades de los candidatos, los puede descartar o elegir de acuerdo con las características del puesto.
El estudio “Claves para la digitalización de procesos y personas”, elaborado por la consultora Deloitte, reveló que 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 utilizan 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 la Automatización Robótica de Procesos (RPA) en ningún área de Recursos Humanos.
Ante esta situación, 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 prácticas principales del Machine Learning en el área de Recursos Humanos y optimizar las actividades:
1. Atracción de talento
Los algoritmos que utiliza el Machine Learning 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.
Captar a los candidatos ideales y tener la certeza de que tendrán un buen desempeño es posible con el Machine Learning.
2. 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 las características del puesto.
Asimismo, con el uso de chatbots es posible mantener conversaciones automatizadas con los aspirantes y recoger la información que aporte datos relevantes.
3. 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.
4. Desarrollo y 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.
Además, 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 Machine Learning 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.
