Recursos Humanos Y La Inteligencia Artificial

En los procesos más simples, como aportar información de rutina a empleados y solicitantes de empleo. Muchas de las llamadas que RR.HH. recibe son solicitudes de información. Los empleados y los solicitantes quieren saber el estado de algo o cómo hacer algo. Este tipo de llamada rara vez requiere un análisis en profundidad, solo requiere que alguien entienda la pregunta y sepa dónde encontrar la respuesta. Los chatbots pueden manejar gran parte de este tipo de trabajo, y sus capacidades están avanzando rápidamente. Se basan en el lenguaje natural, por lo que la persona que llama puede hacer la pregunta de la misma manera que lo haría con un especialista en recursos humanos.

El mayor número de interacciones entre empleados y RR. HH. Son para obtener beneficios laborales. Los trabajadores desean inscribirse en un seguro de salud, cambiar a un plan de seguro diferente, solicitar estimaciones de jubilación, presentar una reclamación de compensación por lesiones o realizar alguna otra tarea relacionada con los beneficios. En gran parte del sector privado y en algunas agencias estatales, la mayor parte de la interacción humana se realiza en centros de atención telefónica. Cuando lo combinamos con las capacidades emergentes de generación de lenguaje natural de la IA es fácil ver cómo el asesor de beneficios laborales del futuro tendrá silicio en lugar de carne.

Las auditorías laboriosas que consumen recursos y ofrecen poco rendimiento cuando la empresa sigue las reglas. La IA eliminará gran parte de ese trabajo mediante el análisis de datos para transacciones que no cumplen con las normas establecidas. Ese tipo de análisis también ayudará a las empresas a identificar problemas con las normas legales, la toma de decisiones y otros aspectos de los programas de personal de la empresa.

Los campos de personal y clasificación de puestos han sido el foco de gran parte de la automatización de procesos en RR. HH. Durante muchos años. Lo que ha sucedido en esas áreas no es inteligencia artificial, lo que realmente sucedió fue una excesiva dependencia de la tecnología que no era inteligente, combinada con una capacitación deficiente de especialistas en recursos humanos, que resultó en procesos de recursos humanos apenas funcionales.

La clasificación de puestos es uno de los procesos que ha estado sujeto a automatización durante aproximadamente 30 años. Debido a que el proceso de clasificación era engorroso, requería una experiencia significativa y a menudo resultaba en que los gerentes y empleados no obtenían los niveles de grado que deseaban, hubo un movimiento para automatizar el proceso. Los productos que se produjeron no automatizaron nada. Simularon el proceso, por lo que la clasificación de puestos se convirtió en un proceso de selección del conjunto correcto de palabras de las descripciones de trabajo existentes y los estándares de clasificación para que coincida con una calificación y serie de trabajo que un gerente quería.

Para facilitar el proceso, RR.HH. pasó a descripciones de trabajo cada vez más genéricas. El proceso dio la ilusión de ahorro, pero en realidad no ahorró nada. Es posible que hayamos eliminado algunos especialistas en clasificación de puestos, pero cada euro que ahorramos al deshacernos de ellos se gastó muchas veces en trabajos sobre calificados, procesos de contratación que se rompieron porque se basaron en descripciones genéricas de trabajos que no producían el talento adecuado y otros problemas similares.

La contratación es otra área que se automatizó mal. Lo que vemos en la mayoría de los sistemas en uso no es inteligencia artificial. Los especialistas en recursos humanos utilizan cuestionarios enlatados una y otra vez, incluidas las preguntas de relleno que hacen que sea mucho menos probable que los mejores solicitantes aparezcan en una lista de referencias. Esta es una de las áreas donde la IA tiene la oportunidad de transformar realmente el proceso.

Hace muchos años, la NASA y algunas otras agencias utilizaron un sistema llamado Resumix. La idea detrás de Resumix era genial: el sistema buscaría en los currículums los conocimientos, habilidades y destrezas necesarias para el trabajo vacante. El problema era que la tecnología no existía en ese momento para que eso funcionara. El resultado fue que RR.HH., después de años de excusarse con la gente alegando que no solo buscaban palabras clave en las aplicaciones, implementaron un sistema que justamente buscaba palabras clave. Resumix no encontró un mercado amplio y finalmente se suspendió.

Ahora estamos llegando a un nivel de IA que puede hacer realidad la idea de los primeros productos. Dentro de unos años, es probable que veamos un rápido crecimiento en el uso de IA para leer currículums y hacer el filtrado que debe hacerse.