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El estudiante debe realizar las siguientes actividades:

0.- Dar lectura LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA SELECCIÓN DE PERSONAS  GUIDO STEIN Profesor del Departamento de Dirección de Personas en las Organizaciones y director de la Unidad de Negociación en IESE Business School ALBERTO BARRACHINA Asistente de Investigación en IESE Business Schooly en la aplicación  padlet  destacar al menos 10 aspectos relevantes.

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1. La inteligencia artificial ayuda a que no se produzcan errores al momento de la selección del personal y tiene una mayor objetividad.

2. Existen diferentes áreas las cuales con el paso del tiempo pueden ser automatizadas lo cual generará un desempleo ya que no algunos de los empleados no se sienten capacitados con las nuevas experiencias. Algunas de las que plantea Guido Stein son en desarrollo de los empleados, comunicación, análisis, despidos y otras.

3. Los algoritmos permiten analizar de una mejor manera y más rápida a la hora de que los postulantes envíen sus curriculum junto con el análisis de gran volumen de datos. Esto es un punto favorable ya que se eliminan los riesgos humanos y las críticas que se pueden generar. Opino que esto es positivo y necesario para eliminar la brecha de la contratación por amistades o más tradicionalmente conocidos como “pitutos”.

4. Se menciona que una tendencia entre los candidatos de un rango etario menor, existe una preparación con antelación en donde se busca información en algunos sitios web o por medio de motores de búsquedas. Esto se realiza para poder tener un conocimiento acerca de la dificultad de las entrevistas, para saber más acerca cómo es el proceso de selección y al momento del salario. Este factor es bastante importante debido a que considero que esto es siempre lo que capta la atención de los postulantes.

5. Otro aspecto que me pareció relevante fue la aplicación de cuadros o figuras explicativas de los ejemplos acerca del uso de la inteligencia artificial, en donde se mostraba la tecnología que estaba implicada, junto con las herramientas, los posibles resultados y también el nombre de alguna. Dentro del Cuadro 1 se puede reconocer que varios de estos prototipos son ocupados a diario por las personas como por ejemplo sería el caso de los chatbots o asistentes de voz. También en el Cuadro 2 se mostraban las áreas de algunas empresas donde se utilizaba la inteligencia artificial siendo la más alta cuando se realizan operaciones de servicio en telecomunicaciones, tecnologías, viajes y otros. Un punto importante que se observó es que es bastante bajo su uso en estrategias de finanzas, recursos humanos y en procesos de fabricación.

6. Un concepto nuevo que me llamó la atención es Deep Learning o mejor conocido como aprendizaje profundo. En la lectura se menciona que se ayuda a tomar una serie de decisiones de aprendizaje automático, donde se aprende del gran volumen de datos para entrenarse de manera constante y potenciar su procesamiento.

7. En un párrafo indica cómo la inteligencia artificial es parte del reconocimiento facial lo cual ayuda que cuando se realiza la selección de personas permita a los reclutadores poder tomar una mejor decisión al momento de realizar una contratación. Además se indica que puede ser útil para ver que el interesado esté realmente preparado sin herramientas externas o ayudas adicionales cuando se está de forma remota sin control del reclutador.

8. Los sesgos que presentan los algoritmos o sistemas automatizados menciona Stein que pueden ser como cajas negras. Es indudable todo lo preciso que son y que estas aprenden generando algoritmos, pero se indica que estas pueden también cometer errores en cuanto a las expresiones faciales puesto que no las saben interpretar y distinguir. Otro punto es la falta de privacidad de los datos o al momento de generar grabaciones.

9. Se muestra también cuáles son las barreras que consideran las personas para utilizar más la inteligencia artificial y en primer lugar se destaca que no existe presupuesto ni personal capacitado en esta área. Este considero que es un punto que como sociedad podríamos mejorar debido a que se requieren de estas técnicas para disminuir los márgenes de error y también generar que los trabajos no sean tan atenuantes.

10. Finalmente se añade que la inteligencia artificial (IA) cada vez aumenta a nivel global y de forma mucho más rápida generando que puedan imitar el funcionamiento del cerebro y aprender por sí misma. Es apresurado decir que ya están 100% operativas debido a que aún están en fases tempranas cometiendo errores o sesgos al momento de seleccionar personal, pero lo importante es que se tiene potencial para desarrollarse de mejor manera.

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1. La inteligencia artificial en recursos humanos puede automatizar tareas repetitivas de poco valor añadido como lo son administración de compensación y beneficio, preguntas a los empleados sobre procedimientos o análisis de currículos.

2. Se realizan entrevistas digitales, además y en lugar de entrevistas presenciales, con el fin que tanto empresas como candidatos tengan más oportunidades.

3. Los motores de inteligencia artificial también ayudan a los directivos y empleados a tomar decisiones que, sino fuera por esto, tendrían que realizar el personal de recursos humanos como pueden ser días de vacaciones adicionales.

4. Un uso de inteligencia artificial es el procesamiento natural del lenguaje con aprendizaje automático como son los asistentes de voz, encargados de responder las preguntas y dudas de ser humano; ejemplos son Alexa o Siri.

5. La tecnología de redes neuronales y aprendizaje profundo es capaz de analizar sentimientos y detectar rasgos de comportamiento y personalidad de los candidatos mediante el uso de datos públicos y evaluaciones.

6. Las tecnologías de inteligencia artificial con mayor impacto son aquellas que determinar qué tan adecuado es un candidato al puesto de trabajo a través de reconocimiento facial, análisis de emociones, comunicación e interacción verbal, etc.

7. El volumen de solicitudes de empleo u ofertas de trabajo ha aumentado exponencialmente gracias a los accesos a dispositivos digitales, lo cual ofrece oportunidades para automatizar los procesos de reclutamiento y selección con inteligencia artificial; permite acceder a un número mucho mayor de candidatos.

8. El redescubrimiento de talentos aprovecha datos de perfiles que ya estaban registrados con anterioridad para otros puestos de trabajo y, aunque pasen algunos años, se puede encontrar en ellos talento emergente que se ha formado en un área de interés. Además, supone que todos los candidatos que tienen su solicitud hecha reciban respuesta de parte de la empresa.

9. En análisis de emociones también los clasifica según su actitud usando textos no estructurados de conversaciones, correos o contenido de redes sociales. Hay sistemas de inteligencia artificial que comparan el currículum con sus respectivas redes sociales.

10. Existe una falta de confianza en la tecnología de inteligencia artificial en el hecho que pueda lograr una mejora en el área de recursos humanos. Sin embargo, se elige ya que ahorra costos y tiempo.

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1. La automatización de áreas clásicas de los recursos humanos es una realidad.
2. Existen herramientas específicas para cada proceso de selección.
3. La inteligencia artificial puede ayudar a identificar patrones de éxito en procesos de selección anteriores.
4. Los algoritmos pueden analizar grandes cantidades de currículos y perfiles para encontrar talento emergente.
5. La detección por video permite analizar el tono, el uso de las palabras e incluso el contacto visual del candidato.
6. Hay sistemas que evalúan rápidamente al candidato en habilidades técnicas específicas.
7. La inteligencia artificial puede ayudar a reducir el sesgo humano en la selección de personal.
8. Es importante considerar las limitaciones y posibles sesgos inherentes a los algoritmos utilizados.
9. La privacidad y protección de datos son aspectos importantes a tener en cuenta al utilizar tecnologías de inteligencia artificial en la selección de personal.
10. A pesar del uso creciente de la tecnología, sigue siendo importante contar con un equipo humano capacitado para tomar decisiones finales y asegurar una experiencia positiva para los candidatos.

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Tras la lectura del artículo, a continuación se encuentran algunos aspectos que llamaron mi atención:

1. La automatización de tareas repetitivas es un aspecto relevante, ya que permite aumentar la velocidad al revisar grandes volúmenes de información. Esto enfoca al equipo de recursos humanos en el análisis de aspectos claves y diferencias que permitan determinar velozmente a los candidatos en el proceso de reclutamiento, por lo que es un trabajo colaborativo entre IA y humanos.

2. El uso de sistemas de IA para personalizar la incorporación de los empleados y ofrecer una ruta de aprendizaje que se ajuste a cada uno es también otro aspecto que llamó mi atención, pues estos sistemas son capaces de detectar patrones de manera más rápida.

3. El escaneo y detección de gestos faciales de candidatos por entrevistas de video es un punto que me parece sumamente importante, ya que existen herramientas que pueden asociar ciertas expresiones con distintas tendencias laborales y un tipo de personalidad, así como la forma en que se comportará una persona en determinadas situaciones, si está leyendo un guión o hablando naturalmente, entre otros. A raíz de esto, se pueden descubrir aspectos que un candidato necesita trabajar o si directamente calza con el perfil que busca la empresa.

4. En relación al punto anterior, me resultó relevante que exista la posibilidad de que candidatos también puedan acceder a estas tecnologías para preparar entrevistas. Como señala el artículo, no son tecnologías únicamente reservadas para empresas. De esta forma, los candidatos pueden trabajar en el perfil que desean para encajar y adecuarse a la empresa/puesto de trabajo que tienen como objetivo.

5. La búsqueda inteligente para encontrar, mediante palabras claves, a candidatos que podrían estar en línea con la empresa. Esto permite acercar de manera más rápida y con mayor probabilidad de éxito a personas que buscan trabajo y a empresas que requieren sus habilidades; dado esto, me parece especialmente relevante la herramienta LinkedIn Recruiter Tool, puesto que mejora las recomendaciones, detecta si en la actividad reciente de alguna persona se ha buscado trabajo, la recepción del postulante, entre otros.

6. La importancia de la adopción de IA en áreas de salud a raíz del envejecimiento de la población es un aspecto a destacar, puesto que es posible realizar la automatización de revisión de exámenes y, de esta forma, llegar a un diagnóstico más rápidamente.

7. La existencia de sistemas de IA que pueden identificar patrones de éxito a partir de datos que pueden estar actualizados o no. Esto es una mejora en el proceso de redescubrimiento de talentos a partir de currículums recopilados por la empresa en períodos de reclutamiento previos.

8. El análisis de redes sociales (Twitter, Facebook, LinkedIn) y de los textos escritos en ellas permite que algunas IA relacionen a aquella información sentimientos positivos o negativos, lo que puede influir en el proceso de selección y en la compatibilidad con el puesto de trabajo. De esta información, y considerando que habrá sistemas de IA revisando el contenido subido, es importante manejar de mejor manera las redes sociales.

9. Hay sistemas de IA que se enfocan en patrones o expresiones faciales que no aplican para el puesto de trabajo, lo que afecta el reclutamiento. Este es uno de sus sesgos, por lo que es importante contar con sistemas entrenados con datos representativos y adecuados a lo que se busca evaluar, para permitir una correcta selección de candidatos.

10. La llegada de las IA a distintas áreas laborales no significa una sustitución y amenaza al trabajo de humanos; al contrario, lo que se busca es una transición hacia nuevos puestos de trabajo que requieren nuevas capacidades. Por ejemplo, la Comisión Europea, en sus pautas relacionadas al uso de IA, establece la necesidad de supervisión humana de los sistemas.

11. La legislación europea busca regular las IA mediante la transparencia de los vendedores a los clientes, ya que muchas veces los clientes ven a los sistemas como una caja negra que contiene algoritmos de los que se desconoce el funcionamiento. Esta transparencia involucra que se dé a conocer la realidad de los errores que pueden cometer las IA, debido a ciertos sesgos que pueden presentar.