Los robots decidirán si eres apto para un trabajo o no


  • La persona no va a desaparecer, porque va a intervener en el proceso de crear, definir y modificar el algorithm


  • Una de las principales empresas de búsqueda de empleo a nivel mundial ya tiene un algorithm que busca en profiles


  • La IA will creará más empleo del que destruirá

Artificial Intelligence (IA) has infiltrated the workplace. El software está invadiendo una gran parte de nuestras rutinas laborales, desde la investigation de mercados hasta el asesoración financiero, pasando por las ventas. También robotiza el periodismo, la arquitectura o la agricultura, y provoca la apparition de nuevas professiones y formas de ocio. Y ya ha llegado también a los departamentos de recursos humanos. Algo que muchos no imaginaban que ocurriría.

Is it possible that, in the future there will be a machine or an algorithm that determines if a person is fit for a job or not? puede decidir si el trabajador merece un ascenso o una subida de sueldo?, ¿o si un trabajador no está rindiendo lo suficiente?… Todo esto, ¿lo puede decidir una máquina?

“Esto no es el futuro. Ya está pasando. Es imparable aunque la ultima palabra la tardara el humano”, assures Pedro César Martínez Morán, director of the Máster de RRHH at the Universidad Pontificia Comillas. The IA has been “infiltrando” in the work place and the employers are looking to use it to improve the experience of both.

The final decision will be taken by a person, not a machine

According to un informe de Oracle/Future Workplace the integration of AI in human resources has many practical applications. The majority of human resources professionals appreciate the integration of AI en sus processes de recursos humanos.

“The fact that there is an algorithm behind, it is not intrinsically bad, the question is how that algorithm is done. Now, we are the people who decide who is suitable for a job. But this is changing .Las empresas de selección de personas ya utilizán algorithmos”, explains Martínez Morán.

Ese algorithm elige al final 10 curriculum, por ejemplo, de los 1.000 que había. Son esos 10 perfiles los que realente cumplen con los requisites. Y es aquí, cuando interviene la persona. Es el humano el que hace las ultimas entrevistas, les pasa los test psicotécnicos y al final se queda con el candidato adequado. The final decision will always be taken by the human, not the machine.

“La persona no va a desaparecer porque va a intervener en el proceso de crear, definir y modificar el algorithm. Y, ¿en la interview final?” máquina pero yo creo que eso va a tardar más, porque el proceso no está tan refinado nor tan afinado”, comments Martínez Morán.

Agilizamos tiempo

He assures that, in this process of looking for an adequate candidate, the machine does it in a much faster way than a person who works in human resources and has to look for a thousand resumes for a concrete position. El ahorro del tiempo es claro. Por eso, para ciertas tareas repetitivas, donde hay que manejar muchos datos, como valorar 1.000 curriculum, la IA puede ayudar mucho, ya que podra no solo acelerar los tiempos si no que, afinará la búsqueda.

El experto se centra en el proceso de tracción de talento donde se reciben muchos curriculum y la empresa trata de buscar al mejor candidato. “Si yo subo mi historial a una pagina y de manera mecánica me rechaza, eso no quiere decir que yo sea un mal candidatosino que no soy apto/a para este puesto, pero da igual que lo decida una máquina o una persona, el resultado va a ser el mismo pero se tardará mucho menos tiempo”, concrete.

Decisiones más objetivas

Ahorrar tiempo, agilizar toma de decisions y por ultimo decisions based on data and not on perceptions. Pero, ¿eso es bueno? Yes, because si el algoritho dice que yo llego un 50% de los días tarde a una empresa, es que llego la mitad de los días tardes, pero no estoy a la expectation de un compañero que diga; “esté llega todos los días tarde” y se quede esa coletilla. Con esa información objective, la empresa debiera hablar con el trabajador para ver los motivos. Maybe there’s something behind that we don’t know. Del mismo modo, si al tercer aviso, el empleado no cambia su actitud, se tomarán otras medidas, pero siempre basados ​​en datos objetivos que se pueden defender.

Igual a la hora del rendezvous. Tú estas alcanzando el 90% del rendido que se te pide. ¿Qué pasa?, ¿Por qué no estás llegando al 100%?, ¿Qué falta? Eso sí, siempre desde un enfoque de mejora.

Se trata de centrar la toma de decisions con datos. Dentro de la empresa, ¿Quién va medir cómo estás haciendo el trabajo? Also a machine? “Aquí hay que ver como se desarrollan los software que alimentan de datos el algorithm y ponen en marcha ítems para definir nuestro trabajo en la empresa. Siempre de modo positivo, de cara a la promotion, a las mejoras del empleado, a analyser las preocupaciones de la gente. Ahora, se hacen encuestas, pero tardan mucho y con la IA se puede preguntar de manera más rápida y precisa las opiniones de los empleados sobre diversos temas”.

A partir de aquí, se pueden extracter ideas sobre si están o no contentos, que opinan de la empresa, y tratar de detecter la posible rotation de los empleados. En definitiva, se busca tomar medidas para que la gente esté más satisfecha. A una empleado no le interesa un empleado discontento y, a un empleado no le interesa estar discontento en la empresa. “Queremos el gana, gana, no el pierde, pierde”, assures el experto.

Sensación de miedo: ¿las máquinas deciden?

Como todo proceso de cambio, lo primero que tenemos es una sensación de rechazo. No queremos que nuestra vida la dominen las machines, pero no va a ser así. It is normal to think that management is depersonalized. Well, sir, that’s it. Siempre, repite, va a haber unas personas que definan ese algorithm y lo vayan mejorando y quitándole sesgos. Las personas tenemos sesgos tendencia a estereotipar a otros. Encargar a la máquina una toma de decisions basada en datos, sin esos sesgos, va a facilitar que las decisions sean más objetivas”.

Sic entramos a la máquina en tareas repetitivas podemos usar a las personas para tareas más creativas. No es lo mismo valorar o classifier 10 curriculum que 1.000.

La IA will creará más empleo del que destruirá

The last study of the World Economic Forum 2020 (WEF en sus siglas en inglés) points out that by 2025 automation and a new division of labor between human beings and machines will displace 85 million jobs worldwide in medium and large companies . Pero, este mismo foro, también avisaba que el aumento de presencia de las machines puede permitir la apparition de otros 97 milliones de puestos de trabajoprincipally en sectors como los cuidados, las industrias tecnológicas, o la propia Inteligencia Artificial.

Para Martínez Morán, esto es ciencia predictivea, que por supuesto se hace con IA, y que trata de predecir el futuro y qué tipo de futuro. La pregunta es, ¿tenemos a gente preparada para crear 97 puestos de trabajo con las nuevas demandas?

Todo está unido. Se destruirán puesto de trabajo mecánico, de la construcción, de trabajado repetitivo y se crearán nuevos puestos que possiblemente pasen por crear algoritos, mejorarlos y adaptarlos a la sociedad. Es bueno saber que empleos se están creando e ir preparando a la gente para que los puedan realizar. Its new strategies related to IA. “Es muy normal que haya preoccupation, pero la IA ha llegado para quedarse y hay que permitir el cambio; mejor empleo, mejores empleados, mejores empresas”, concludes the director of the Master of RRHH at ICADE.

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