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Qué debe hacer RH ante el impacto del Machine Learning

Machine Learning
El pilar central de la Inteligencia Artificial (IA) es el aprendizaje automático (machine learning), que permite a las máquinas aprender por sí solas, a través de los datos que registran.

Cualquier tipo de fuerza laboral cualificada no tendrá más remedio que aprender a trabajar en conjunto con la tecnología.

Efectos cuantitativos

  • Para resolver a gran velocidad enormes cálculos.
  • Aumentará la productividad de la economía mundial en un 1.4%.
  • Un 50% de los trabajos que están siendo realizados por personas, sufrirán en algún grado una disrupción por los procesos automáticos de las máquinas inteligentes.
  • Soluciones cada vez mejores a problemas complejos y situaciones ambiguas, para facilitar la toma de decisiones.

RH obligado a utilizarla

Para desarrollar nuestras habilidades cognitivas de un modo más rápido y preciso. Obtener beneficios de información, tiempo, análisis y retroalimentación con base en datos, antecedentes y puntos de mejoras, además de comparar las opciones que estadísticamente convengan.

La mejora de productividad que van a ofrecer las nuevas tecnologías se desprende de un perfil humano capaz de realizar todas esas tareas en una décima parte del tiempo y energía que se gasta actualmente.

Ahora el talento está en la habilidad del profesional para extraer el máximo valor posible de las herramientas que cuente de IA. Lo humano y lo artificial se complementarán.

Impacto directo en Mentoring y el aprendizaje

  • Las tutorías se apoya en indicadores basados en el reconocimiento de expresiones faciales, interacciones digitales grupales.
  • El seguimiento de la atención del alumno en la comprensión de conceptos y resolución de problemas.
  • Los algoritmos de aprendizaje automático podrán reconocer patrones al analizar las actitudes y los estados afectivos presentes en cada situación de aprendizaje, con un diagnóstico de precisión sobre lo que de verdad funciona en cada caso.
  • Explotar el potencial de las herramientas de machine learning; formaciones que no podrán consignarse como una talla única para todos, sino que necesitarán de una adecuación profunda.

Conclusiones para RH

Hay que reflexionar hasta qué punto las organizaciones y los profesionales del presente van a estar dispuestos a aplicar estas tecnologías para evolucionar la productividad, y si podrán asumir el salto de mentalidad y aptitudes que las acompaña para saber incorporarlas con éxito en el día a día.