Machine Learning para capacitación de personal

Machine learning en RR.HH.
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Dentro de la gestión de talento, un proceso neurálgico es la capacitación de los colaboradores. Sea una empresa grande o pequeña, este proceso demanda conocimientos y habilidades que requieren una inversión importante para el diseño de la metodología y los contenidos de capacitación, como para los facilitadores y la formación o contratación previa de los mismos.

Por ello, comprendemos que no quieras complicarte más, agendando citas sucesivas con distintos colaboradores o tratando de cuadrar horarios con ellos para que empleen su tiempo libre en una actividad que consideran “un trabajo adicional”.

Para estos fines, las empresas mejor adaptadas a la transformación digital están empezando a utilizar algoritmos de machine learning en sus programas y la gestión de sus bases de datos referentes a la capacitación de personal. Esto, sumado a las actuales plataformas de aprendizaje a distancia, hacen más sencillo, intuitivo y ágil el proceso de capacitación de cada colaborador.

Pero, ¿qué es machine learning y por qué utilizarlo en este campo?

Bien, partamos de que la Inteligencia Artificial (IA) es una tendencia actual dentro del mundo de la computación. Los algoritmos de IA imitan los procesos cognitivos de la mente humana al procesar información para dar como resultado nueva data que responde a las solicitudes planteadas por los usuarios del programa o aplicación que utilizan esta programación. Uno de esos procesos cognitivos imitados es el aprendizaje, el cual se materializa en el Machine Learning.

Los algoritmos de Machine Learning buscan que los sistemas y máquinas puedan aprender solas, y de forma automática, a partir de los datos que se les ingresen y sus propios procesos de ensayo y error al gestionar esta información.

Hay tres maneras en que las máquinas pueden “aprender”:

  1. Aprendizaje supervisado, en el que se categorizan y rotulan los datos para guiar al software en identificar los patrones que se quieren buscar.
  2. Aprendizaje no supervisado, en el que la máquina busca e identifica distintos patrones que encuentre y va clasificando los datos.
  3. Aprendizaje por refuerzo, en donde la máquina aprende de los errores y aciertos que tiene mientras intenta alcanzar un objetivo puntual en su gestión de datos, y por los que recibe refuerzos positivos o negativos según sea el caso.

Machine Learning en la capacitación de talento

Al iniciar tu programa de capacitación puedes utilizar bases de datos para administrar tu contenido de formación y a tus colaboradores, así como software o plataformas web como Mukizo learning, Blackboard o tu propia intranet para proceder con la educación a distancia. Al incluir algoritmos de machine learning puedes obtener las siguientes mejoras:

  • Podrás determinar el progreso de competencias o conocimientos de los colaboradores, a través de las estadísticas de desempeño que te arrojen los programas de capacitación.
  • Puedes conocer específicamente las dificultades de aprendizaje o temas más complicados para cada colaborador.
  • El sistema puede aprender a mostrar los contenidos más relevantes o mejor relacionados a los últimos temas revisados por el colaborador.

Por otro lado, si aplicas esta tecnología a las bases de datos que empleas para la gestión de recursos humanos en general o la introduces en los programas que usan tus colaboradores para realizar sus funciones, podrás lograr:

  • Determinar automáticamente el curso, capacitación o formación que requiere cada uno de tus colaboradores en base a su desempeño en el manejo de los programas, el histórico que mantengas en tu base de datos, sus objetivos personales, puesto, profesión y la formación determinada para perfiles similares.
  • Recomendar a los colaboradores qué capacidades y/o habilidades necesitan mejorar, y qué forma sería la mejor para que aprendan.
  • Determinar qué colaboradores no conocen la cultura de la empresa, quiénes se sienten parte de esta o motivados para trabajar en base a los datos que hayas recogido en encuestas de clima laboral, y a partir de esto, recomendar capacitaciones orientadas a formar cultura o anticipar la rotación de colaboradores.
  • Puedes mapear los comportamientos de riesgo o patrones críticos en la gestión de tus colaboradores y relacionar, de forma automática, entre tus distintas bases de datos, las variables propias o del entorno que conllevan a dicho resultado.

Ya conoces los beneficios. Ahora, de repente te preguntarás, ¿sirve para todo tipo de puesto? Considerando la siguiente tipología de puestos: puestos operativos (Planta/Servicios/Atención al Cliente), vendedores, puestos administrativos, puestos de jerarquía y puestos especializados; la respuesta es afirmativa.

A menos de que el líder de tu organización lo sepa absolutamente todo o el trabajo sea extremadamente fácil, todos tus colaboradores necesitarán algún tipo de capacitación. Lo que tienes que considerar, en cualquiera de los casos, son las competencias mediáticas de tus colaboradores (si saben usar los dispositivos digitales y plataformas para comunicarse, intercambiar información y aprender, y si están familiarizados con entornos digitales).

Los puestos que comúnmente tienen una mayor brecha digital (por falta de formación educativa o edad) y dificultad para usar la educación a distancia son los puestos operativos (planta, servicios o atención al cliente). Si es que presentas esta dificultad con tus colaboradores, tendrás que hacer la capacitación presencialmente, de forma mixta (alternando sesiones virtuales o solo subiendo recursos al entorno digital), o deberás hacerles una breve capacitación presencial acerca de las competencias digitales específicas que necesitan para su formación.

Requisitos mínimos para implementar machine learning:

  • Bases de datos digitales y conectadas (simples tabuladas o diseñadas en SQL).
  • Sistemas de gestión de data para negocios (Programas ERP, SAP, CRM, ATS).
  • En tu equipo de Informática deben contar con un especialista en Computer Science, Ingeniería Informática o Desarrollo de Software, para la creación e implementación de los algoritmos de Machine Learning para el entorno que diseñes para las capacitaciones, o en todo caso para la supervisión del sistema que sub-contrates en línea.
  • Contenidos de capacitación y formación en las temáticas que desees abordar.

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