Mucho se habla de las nuevas tecnologías inteligentes que han surgido en los últimos años. Pero, ¿qué es exactamente la inteligencia artificial (IA)? Es la capacidad de una máquina para replicar actividades humanas como clasificar elementos, tomar decisiones, analizar hechos, entender y comunicarse en un idioma humano (portugués, inglés, etc.), aprender, identificar un objeto a través de una foto, entre otras. En resumen, hay varias funciones en las que la inteligencia artificial puede actuar.

Recientemente, la herramienta ChatGPT se hizo muy popular por ofrecer diversas respuestas en lenguaje natural. Sin embargo, no todas las respuestas son fiables, y esta técnica todavía necesita evolucionar para ser utilizada en una corporación sin riesgos de que la herramienta diga algo que no esté alineado con las directrices de la corporación. Esta herramienta es parte de un grupo de herramientas llamadas «Chatbots».

Además de los Chatbots, hay una multitud de otras herramientas que utilizan técnicas de inteligencia artificial que abarcan diversas áreas del conocimiento. ¿Y cuáles de ellas pueden ser útiles para RRHH?

Cuando realizas una entrevista de selección y quieres guardarla de forma práctica para un análisis posterior, puedes usar una herramienta que te permita almacenar y comparar candidatos de manera más fácil sin olvidar elementos clave de la conversación.

Me gustaría centrarme en otra utilidad en la que la inteligencia artificial puede ayudar a RRHH. Es en el momento de una evaluación de competencias y desempeño. Imagina que estás en una empresa que tiene varios miles de personas, y no tienes un equipo lo suficientemente grande para ayudar a todos los gerentes a definir planes de acción individuales (PAIs) y cómo deben dirigir a sus equipos.

Efix – Inteligencia Artificial ha venido a resolver este problema. Al exponerlo a una base de datos, aprende y trae respuestas.

¿Y cómo ayuda esto? Para explicarlo de manera didáctica, consideremos un escenario simple. Digamos que un cierto equipo tiene 27 personas, y cada persona fue evaluada en solo 2 competencias: Compromiso y Negociación. Cada una de estas personas eligió un solo PAI entre las opciones de capacitación formal, capacitación en el trabajo y coaching.

Así, cada una de estas personas obtuvo un trío de datos:

• Evaluación de la competencia de compromiso
• Evaluación de la competencia de negociación
• Elección del PAI que mejor se adapta a su realidad

En el ejemplo, por razones didácticas, los PAIs se eligieron al azar, pero en la vida real, los PAIs suelen estar más agrupados. Para una mejor visualización, proporcionaremos esta base de datos históricos en el gráfico a continuación, considerando la evaluación de la competencia de negociación en el eje X, la evaluación del compromiso en el eje Y y el color del punto como el PAI elegido. Usaremos los siguientes colores para representar los PAIs:

• Azul: Capacitación formal
• Rojo: Capacitación en el trabajo
• Verde: Coaching

Con esto, concluimos el primer ciclo de evaluaciones de competencias. Al iniciar el segundo ciclo, tenemos los datos del primer ciclo como base.

Digamos que una cierta persona acaba de terminar su evaluación de competencias y está decidiendo qué PAI se adapta mejor a su realidad. Por ejemplo, su evaluación cayó justo en el medio entre los puntos verde y rojo del cuadro central (cumple x cumple).

En este momento, entra Efix – Inteligencia Artificial para sugerir el PAI a adoptar. ¿Y cómo lo hace?

El sistema crea un mapa con los datos históricos con la mejor solución que puede posicionar todos los tríos de datos. Después de este análisis, el sistema llegará a un mapa como el de la figura siguiente.

Así, el sistema transforma datos históricos puntuales en regiones de sugerencia. Note que el sistema llegó a un mapa en el que el 100% de los puntos están ubicados dentro del área de sugerencia correspondiente a su color.

En el caso de esta persona evaluada, su evaluación cayó en el cuadro central entre los datos históricos verde y rojo, indicado por una X en la figura. Dado que este punto está cerca del borde, el sistema indica al usuario final que la mejor sugerencia es la región roja, pero también se puede considerar la verde.

Volviendo de los colores a lo que representa cada color, la respuesta del sistema será: «Considerando los datos históricos del período anterior, sugiero que hagas una capacitación en el trabajo (rojo) con una prioridad del 60%. Además, tengo una segunda sugerencia, con una prioridad del 40%, que sería un programa de coaching (verde).»

Una vez entendido el concepto detrás del sistema, vamos a profundizar en la idea. Con 2 competencias, este mapa es muy fácil de dibujar, pero ¿qué pasa si, en lugar de 2 competencias, el modelo de evaluación considera 3 competencias? En este caso, el mapa sería tridimensional. Un mapa tridimensional es mucho más complejo, pero el ser humano aún puede imaginar cómo sería.

En un caso real, evaluamos diversas competencias y aún tenemos que considerar los datos de metas. En este caso, tendríamos un mapa con entre 10 y 20 dimensiones. Los seres humanos tienen dificultad para imaginar algo en 10 dimensiones, pero un computador no.

Además, hay otras complejidades en este análisis. Normalmente, un ciclo de evaluación genera más de 3 diferentes PDIs. Cuando pensamos en una población de miles de personas, fácilmente podemos tener cientos de PDIs.

Yendo un poco más allá, el sistema generará varios gráficos, considerando las diversas realidades, como cargo, dirección, departamento, división, unidad, etc…

Es en este contexto donde el sistema Efix – Artificial Intelligence ayuda al equipo de RRHH a obtener un resultado más preciso con la definición de PDIs para sus colaboradores.

Además, de la misma forma descrita anteriormente, el sistema puede ofrecer otros tipos de sugerencias, como acciones que un gerente debe adoptar con su equipo o que un departamento debe adoptar como resultado de una encuesta de clima.

De esta manera, la inteligencia artificial es mucho más que un ChatBot y puede proporcionar retornos más directos y tangibles que pueden ahorrar tiempo y dinero, y además, viabilizar acciones que antes no eran posibles.