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A medida que el mundo continúa evolucionando, cada vez más empresas ven a la tecnología como su mayor aliado para gestionar sus procesos.

Según el último estudio Future Workplace de Oracle, el 50% de los trabajadores utilizan algún tipo de herramienta de Inteligencia Artificial en su trabajo. La Inteligencia Artificial aplicada al área de los Recursos Humanos lleva a obtener múltiples beneficios, desde simplificar el proceso de filtro de los perfiles de candidatos hasta la mejora de la rentabilidad de la empresa.

Tabla de contenidos

1. 1. La Inteligencia Artificial en Recursos Humanos
   2. IA en los procesos de reclutamiento y selección de personal
   3. ¿Cómo ayuda la Inteligencia Artificial en la mejora de la experiencia del empleado?
   4. Inteligencia Artificial en la retención del talento
   5. ¿Qué desafíos existen en torno a la inteligencia artificial en RR.HH?

La Inteligencia Artificial en Recursos Humanos

El rol de los líderes de RRHH en las organizaciones modernas ha pasado de ser una función administrativa hacia un socio estratégico que ayuda a impulsar el éxito empresarial. Sin embargo, los responsables todavía dedican una cantidad significativa de tiempo a tareas manuales y repetitivas, como la selección de currículums, programación de entrevistas y procesamiento de documentos. 

La Inteligencia Artificial puede ayudar a simplificar estos procesos y hacer que se centren en iniciativas más estratégicas. Así mismo, proporciona información valiosa y un análisis completo para la correcta toma de decisiones y la mejora de la experiencia de los empleados.

IA en los procesos de reclutamiento y selección de personal

La contratación y selección son tareas que a menudo requieren muchos recursos y tiempo, las herramientas de Inteligencia Artificial pueden ayudar a optimizar el proceso de contratación, haciéndolo más rápido, eficiente y efectivo. Por ejemplo, los algoritmos de IA pueden escanear rápidamente los currículums e identificar a los mejores candidatos en función de su experiencia y cualificaciones. 

Los chatbots también pueden interactuar con los candidatos, responder a sus preguntas y programar entrevistas. Por otro lado, las entrevistas en video proporcionan información valiosa sobre las habilidades de comunicación, personalidad y adaptación a la cultura de la empresa de un candidato. 

Usos y ejemplos de Inteligencia Artificial en Recursos Humanos 

Optimizar la búsqueda de candidatos (Sourcing)

Con el fin de crear mejores operadores “Booleanos” (un dato que solo puede tener dos valores ya que representa valores de lógica binaria, se muestra con un datos que sea verdadero o falso) y tener así resultados más específicos cuando buscamos candidatos.

Análisis de CVs

También utilizada para evaluar los currículums de los candidatos y extraer información clave, como la experiencia laboral, las habilidades, los títulos universitarios, entre otros. Ejemplos de herramientas para realizar esta tarea son Eightfold, Ideal yTextio.

Entrevistas de trabajo

Para realizar entrevistas de trabajo en línea, mediante el uso de herramientas de videoconferencia y análisis de voz y lenguaje corporal. Ejemplos de herramientas para realizar entrevistas en línea son HireVue y Sonru.

Evaluación de candidatos

La IA puede ser utilizada para evaluar a los candidatos en función de criterios específicos, como las habilidades técnicas o las características de personalidad. Ejemplos de herramientas para evaluar a los candidatos son Pymetrics y Harver.

Análisis de las redes sociales

Revisar las redes sociales de los candidatos y extraer información relevante, como sus intereses, habilidades y conexiones profesionales. Ejemplos de herramientas para un análisis de redes sociales de los candidatos son Entelo y Hiretual.

Selección de candidatos

La Inteligencia Artificial puede ser utilizada para seleccionar a los candidatos más adecuados para una posición en función de su perfil y las necesidades de la empresa. Ejemplos de herramientas para realizar esta tarea son Mya y Eightfold AI.

Personalización de la experiencia del candidato

Se utiliza con el fin de personalizar la experiencia del candidato durante todo el proceso de reclutamiento y selección , desde la publicación de la oferta de trabajo hasta la fase de entrevistas. Ejemplos de herramientas para personalizar la experiencia del candidato son Beamer y Phenom People.

Análisis de datos de reclutamiento

Sirve para evaluar los datos de reclutamiento y selección de la empresa y proporcionar información útil, como el tiempo promedio de contratación, el costo por contratación y la calidad de los candidatos contratados. Ejemplos de herramientas para analizar los datos de reclutamiento sonTalentsoft yAvature.

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¿Cómo ayuda la Inteligencia Artificial en la mejora de la experiencia del empleado?

Las herramientas impulsadas por Inteligencia Artificial pueden recopilar y analizar datos sobre los niveles de participación de los empleados y proporcionar información sobre cómo mejorarlos. 

Por ejemplo, los algoritmos de IA pueden analizar el sentimiento de los/las empleados/as a partir de encuestas y comentarios para identificar áreas que necesiten mejoras. Así mismo, los chatbots pueden responder a las consultas de los empleados y proporcionar apoyo personalizado, lo que aumenta los niveles de participación. Los bots de entrenamiento también pueden proporcionar entrenamiento y coaching personalizado para mejorar las habilidades y la productividad de los empleados. 

Las empresas pueden implementar chatbots y asistentes virtuales para ayudar a los empleados con tareas rutinarias, responder preguntas comunes y proporcionar información de autoservicio. Estas herramientas pueden ayudar a reducir la carga de trabajo y mejorar la experiencia del empleado al brindar respuestas rápidas y precisas. 

Por ejemplo,Officevibe ofrece una plataforma para recopilar información de los empleados a través de encuestas y proporciona informes y análisis de los resultados para mejorar la participación de los empleados.

Análisis del “feeling” interno

Las herramientas de análisis de sentimientos basadas en IA pueden ayudar a las empresas a comprender mejor cómo se sienten sus empleados sobre su trabajo, la empresa y la cultura. Estas herramientas pueden analizar datos de encuestas, comentarios y otros canales de retroalimentación para identificar problemas y oportunidades de mejora. EruditAI ofrece una plataforma para analizar las conversaciones y ver cómo se siente cada persona en el trabajo.

Recomendaciones personalizadas

Las empresas pueden utilizar la Inteligencia Artificial para proporcionar recomendaciones personalizadas a los empleados en función de su historial laboral y preferencias.Estas recomendaciones pueden incluir oportunidades de capacitación, proyectos y roles que se ajusten a sus habilidades y objetivos profesionales. Slack ya tiene algunas implementaciones.

Detección de desgaste o burnout

Se puede utilizar para detectar signos de burnout en los empleados y tomar medidas preventivas para retenerlos. Las herramientas de análisis de datos pueden ayudar a identificar patrones de comportamiento y de retroalimentación que indiquen una disminución en el compromiso o la satisfacción del empleado. 

Sapience Vue supervisa y analiza las actividades diarias de los empleados para identificar los patrones de trabajo que pueden estar causando desgaste, como trabajar largas horas o realizar tareas repetitivas, Knoa analiza la interacción de los empleados con los sistemas de la empresa, como software y herramientas de productividad, para identificar las causas del desgaste y proporcionar soluciones.

Gamificación

Utilizar técnicas de gamificación con la finalidad de mejorar la participación de los empleados y fomentar la colaboración.Estas técnicas pueden incluir puntos, insignias y desafíos que fomenten la competencia amistosa y el logro de objetivos.

Existe una variedad de plataformas pero por ejemplo, EngageRocket utiliza inteligencia artificial para medir el compromiso y la satisfacción de los empleados a través de encuestas y juegos interactivos. La herramienta proporciona un análisis detallado y recomendaciones para mejorar la experiencia del empleado.

Inteligencia Artificial en la retención del talento

Las herramientas impulsadas por IA pueden analizar los datos de los empleados para identificar patrones y tendencias que afectan la retención.Por ejemplo, los algoritmos pueden analizar los comentarios de los empleados y la actividad en las redes sociales para identificar los factores que afectan la satisfacción y el compromiso de los empleados. 

Los chatbots pueden proporcionar apoyo y orientación personalizados a los empleados, aumentando su satisfacción laboral y motivación. Las herramientas de desarrollo profesional también pueden proporcionar a los empleados planes de desarrollo personalizados, mejorando sus perspectivas de carrera y satisfacción laboral.

Ejemplos del uso de la inteligencia artificial en la fidelización del equipo

Análisis de feedback y sentimiento

Las empresas pueden utilizar herramientas de análisis de sentimiento para comprender cómo se sienten los empleados acerca de su trabajo y la cultura de la empresa. Estas herramientas pueden analizar datos de encuestas, comentarios de los empleados y otros datos de retroalimentación para identificar tendencias y patrones en la satisfacción del empleado. 

Por ejemplo, Glint es una plataforma que utiliza IA para analizar el feedback y sentimiento de los empleados, lo que ayuda a las empresas a identificar y abordar las áreas de baja participación y mejorar la experiencia general del empleado.

Reconocimiento y recompensas

Las plataformas basadas en IA como Kazoo ofrecen una forma de fidelizar a los empleados mediante el reconocimiento y las recompensas. Utilizando el análisis de datos y las preferencias de los empleados, estas herramientas pueden sugerir recompensas personalizadas para los empleados que logran ciertos objetivos o tienen un alto rendimiento. Estas recompensas pueden incluir incentivos financieros, tiempo libre o reconocimientos públicos.

Evaluaciones de desempeño

Las evaluaciones de desempeño son una forma importante de medir el rendimiento de los empleados y proporcionar retroalimentación sobre el progreso y las áreas de mejora. 

Las herramientas basadas en IA como Pymetrics utilizan juegos y evaluaciones basadas en datos para evaluar a los empleados de manera objetiva y ayudar a los gerentes a identificar a los candidatos con las habilidades y la cultura de la empresa adecuadas. Estas herramientas pueden reducir el sesgo y aumentar la precisión en la evaluación del desempeño.

Coaching y retroalimentación continua

Las herramientas como Better Works y15Five proporcionan coaching y retroalimentación continua a los empleados para mejorar su rendimiento y habilidades. Estas plataformas permiten a los gerentes proporcionar retroalimentación en tiempo real a los empleados y ayudarles a establecer y alcanzar objetivos específicos utilizando análisis de datos y seguimiento del progreso.

Personalización de la experiencia del empleado

La personalización de la experiencia del empleado es una forma importante de aumentar la satisfacción y la retención de los empleados. 

Las herramientas comoWorkda y Salesforce utilizan análisis de datos y aprendizaje automático para ofrecer experiencias personalizadas y adaptadas a las necesidades de los empleados. Por ejemplo, estas herramientas pueden personalizar la capacitación y el desarrollo profesional en función de las habilidades y preferencias individuales de los empleados.

Herramientas de IA para análisis de datos en Recursos Humanos

Visier: Ofrece una plataforma impulsada por AI para el análisis de recursos humanos, proporcionando información sobre tendencias, desempeño y compromiso de la fuerza laboral para ayudar a las empresas a tomar decisiones basadas en datos.

IBM Watson Talent: Utiliza la IA para ayudar a las empresas a analizar los datos de los empleados y predecir las necesidades futuras de la fuerza laboral, permitiendo mejores estrategias de planificación y desarrollo de la fuerza laboral.

Cornerstone OnDemand: Utiliza análisis impulsados por IA para ayudar a las empresas a medir el impacto de sus programas e iniciativas de recursos humanos, proporcionando información sobre el retorno de inversión y la efectividad.

¿Qué desafíos existen en torno a la inteligencia artificial en RR.HH?

Si bien los beneficios de la inteligencia artificial en RR. HH. son claros, también existen posibles implicaciones éticas y legales que deben considerarse. Una de las preocupaciones más significativases el potencial de sesgo en los algoritmos, lo que puede llevar a la discriminación y el trato injusto. 

Los responsables de RR. HH. deben garantizar que los algoritmos de la IA estén diseñados y probados para minimizar el sesgo y garantizar la equidad. Otra preocupación es la protección de la privacidad de los empleados, ya que las herramientas impulsadas por la Inteligencia Artificial recopilan y analizan grandes cantidades de datos personales. 

De la misma manera, deben asegurarse de que los datos de los empleados estén protegidos y se utilicen solo para fines legítimos.

En conclusión, la Inteligencia Artificialtiene el potencial de transformar los recursos humanos brindando beneficios significativos tanto para las empresas como para los empleados. Al simplificar el proceso de contratación, mejorar la participación de los empleados, aumentar el rendimiento y la productividad y aumentar la retención.

Además, ayuda a los managers a convertirse en socios estratégicos que impulsen el éxito empresarial. Sin embargo, es importante abordar su implementación con precaución y garantizar que se utilice de manera responsable y con los mejores intereses de los empleados y la organización en mente. 

Con una planificación e implementación cuidadosas, la IA puede ser una herramienta poderosa para los responsables de RR. HH. mejorando la experiencia del empleado e impulsando el éxito empresarial.