El Aprendizaje Automático (Machine Learning – ML) se está convirtiendo en una fuerza impulsora detrás de la transformación digital para los departamentos de RR.HH. Permite a las empresas con visión de futuro reemplazar los tediosos procesos de contratación manual con soluciones automatizadas; permitiendo así a RR.HH. priorizar las tareas de alta prioridad.
El ML equipa a los equipos de RR.HH. con datos en tiempo real utilizando algoritmos preestablecidos para proporcionar una experiencia mejorada e informada para los nuevos candidatos, así como para los empleados actuales. Esta guía explorará cómo el Aprendizaje Automático ha impactado el papel de RR.HH. y qué puede hacer para impulsar las empresas hacia adelante.
El Papel Evolutivo del Aprendizaje Automático en Recursos Humanos
El papel de RR.HH. solía ser buscar los candidatos adecuados, gestionar los procesos de contratación e incorporación, supervisar el desarrollo profesional de los empleados y facilitar las salidas. Las expectativas de RR.HH. han cambiado en los últimos años, y muchas empresas esperan que los departamentos de RR.HH. apliquen el aprendizaje profundo para predecir las tasas de abandono, el éxito de los candidatos y crear una cultura orientada al empleado.
El Aprendizaje Automático permite a los equipos de RR.HH. abordar desafíos nuevos y emergentes en la industria. A medida que surgen nuevas habilidades técnicas, los equipos de contratación tienen que buscar nuevos conjuntos de habilidades y adoptar prácticas de contratación flexibles para aprovechar estos nuevos grupos de candidatos. Las fuerzas laborales también están adoptando procesos digitales, que permiten a los equipos trabajar de forma remota y crecer globalmente, pero también añaden más complejidad a la supervisión de RR.HH. El Aprendizaje Automático proporciona datos en tiempo real y cambia el enfoque de RR.HH. de un enfoque reactivo a uno proactivo para ayudar a manejar esta complejidad.
Además de agilizar los procesos de RR.HH., la aplicación del ML a las funciones de RR.HH. beneficia al negocio en su conjunto. Más de la mitad de los directores ejecutivos (CEO) coinciden en que el ML será una fuerza disruptiva en su industria y abordará desafíos comunes como responder más rápidamente al cambio, tiempos de respuesta más rápidos y un desarrollo más efectivo de las habilidades de los empleados. Todos estos desafíos presentan una oportunidad para que el ML afecte positivamente los resultados de una empresa, ya sea a través de medidas directas (gestión de costes laborales) o indirectas (mayor compromiso de los empleados).
Cómo los Equipos de RR.HH. y Reclutamiento Están Utilizando el Aprendizaje Automático
Las expectativas cambiantes de los recursos humanos han influido en una mayor adopción de herramientas de aprendizaje profundo a través de la IA y el Aprendizaje Automático. El ML está reconfigurando la forma en que los equipos de RR.HH. operan en cada paso de su proceso de reclutamiento, incorporación y gestión de empleados. De hecho, el ML puede impactar profundamente cada función en un departamento de RR.HH. tradicional:
- Reclutamiento: Los modelos predictivos de ML agilizan la búsqueda de candidatos al analizar e identificar prospectos interesantes utilizando atributos preestablecidos. Las herramientas de automatización impulsadas por ML se pueden utilizar para chatbots en la programación de entrevistas en etapas tempranas, analizar entrevistas en video y predecir el rendimiento de las nuevas contrataciones.
- Incorporación (Onboarding): El ML toma la forma de un asistente virtual y reemplaza las tareas rutinarias de incorporación. Los chatbots pueden manejar preguntas rutinarias y liberar a RR.HH. para abordar problemas más desafiantes. Los recursos de aprendizaje virtual y desarrollo, y las encuestas son herramientas de ML compatibles con dispositivos móviles donde RR.HH. puede recopilar comentarios inmediatos, revisar e identificar temas recurrentes para ajustar el proceso de incorporación.
- Gestión del Rendimiento: La transformación digital está equipando a los equipos de RR.HH. con una gran cantidad de datos. El ML puede ayudar a almacenar y procesar estos grandes volúmenes de datos mientras pronostica métricas clave como predicciones de capacidad, análisis predictivo de rendimiento, métricas de «ajuste al equipo» e incluso comportamientos poco éticos. RR.HH. puede utilizar estos datos para proporcionar tiempos de respuesta más rápidos, predicciones más precisas, automatización del flujo de trabajo y un mayor compromiso de los empleados.
- Cumplimiento + Gestión de Riesgos: Monitorear y reducir el sesgo subconsciente en el proceso de contratación y gestión de empleados con ML. Los modelos predictivos se pueden utilizar para evaluar el riesgo con análisis de retención y deserción, predicción de ausencias y accidentes, y detección de fraude.
- Gestión del Tiempo de los Empleados: Las soluciones de ML pueden respaldar autenticadores como escáneres de huellas dactilares y confirmaciones biométricas para rastrear la actividad en el lugar de trabajo. Las soluciones de gestión de tiempo respaldadas por ML rastrean la asistencia de los empleados, predicen ausencias y tiempo libre remunerado (PTO), y pueden minimizar el robo de tiempo.
- Nóminas: La Automatización Robótica de Procesos (RPA) está automatizando los procesos contables con ML para agilizar las nóminas, minimizar las discrepancias financieras y crear flujos de trabajo basados en reglas.
Beneficios del Aprendizaje Automático para RR.HH., los Empleados y Toda la Empresa
Como se mencionó, el Aprendizaje Automático está ayudando a RR.HH. a examinar grandes cantidades de datos, encontrar patrones predictivos y aplicarlos de manera proactiva para mejorar todos los aspectos de sus funciones laborales. Considerando que el 39% de los líderes empresariales piensa que sus procesos de RR.HH. son demasiado complejos, el Aprendizaje Automático puede ser de gran ayuda para los equipos dinámicos de RR.HH. en la gestión de procesos en constante cambio, beneficios para empleados en evolución y nuevas soluciones digitales.
La racionalización de los procesos de RR.HH. tiene beneficios exponenciales que se extienden por toda la organización. Así es como los procesos de RR.HH. respaldados por ML pueden beneficiar a cada parte interesada:
Beneficios para los Empleados
- Tiempos de respuesta más rápidos a preguntas y problemas
- Orientación personalizada y trayectorias profesionales
- Desarrollo continuo de habilidades con acceso a recursos de aprendizaje digital personalizados
Beneficios para los Candidatos
- Experiencia de contratación agradable y más personalizada
- Una conexión más fuerte con la marca del empleador objetivo
- Menos tiempo perdido siendo entrevistado para trabajos para los que no están cualificados
Beneficios para RR.HH. y Reclutamiento
- Crear perfiles de candidatos más ricos con una búsqueda de talento específica
- Tomar decisiones informadas sobre candidatos potenciales
- Los conocimientos conducen a recomendaciones más personalizadas para la gestión de empleados
- Centrarse en tareas más urgentes con la automatización del flujo de trabajo
- Identificar y mitigar rápidamente problemas emergentes con predicción y análisis precisos
Beneficios para la Empresa
- Mayor compromiso de los empleados y mayor productividad
- Planificación predictiva de la fuerza laboral
- Reducción de la deserción de empleados mediante una mejor selección de nuevas contrataciones
- Fomentar el liderazgo y el desarrollo de habilidades con recursos de aprendizaje digital
- Ahorro de costes a través de procesos de RR.HH. más ágiles y efectivos en general
Dónde el Aprendizaje Automático Puede Apoyar las Necesidades Crecientes de RR.HH.
El Aprendizaje Automático es todavía una práctica nueva y la tecnología está creciendo para satisfacer las necesidades cambiantes de las soluciones habilitadas para ML. A medida que la transformación digital permite a las empresas expandir sus capacidades de Aprendizaje Automático, surgen oportunidades para que el ML apoye las crecientes necesidades del negocio:
- Gestión Empresarial: Así como el análisis predictivo y los grandes datos (big data) se están utilizando para agilizar las funciones de RR.HH., líderes de opinión como Google y KPMG lo están aplicando a la gestión empresarial holística. La gestión empresarial respaldada por ML se centra en el uso de datos y modelos predictivos para mejorar continuamente el ciclo de vida del empleado.
- Wearables IoT y Seguimiento del Comportamiento: Se espera que el seguimiento del comportamiento sea una herramienta analítica emergente respaldada por ML con la ayuda de wearables IoT. Las placas de identificación inteligentes y las bandas portátiles se pueden utilizar para facilitar el rastreo de contactos, el distanciamiento social y crear entornos de trabajo seguros.
- Gestión del Bienestar: El ML está ayudando a las empresas a adoptar una cultura orientada al empleado. Aplicar el ML a la gestión del bienestar permite a RR.HH. pasar de un enfoque pasivo a uno proactivo, adaptando los recursos de salud y bienestar para satisfacer las necesidades específicas de cada individuo.
Manteniendo lo Humano en RR.HH.
El Aprendizaje Automático está impulsando a los equipos de Recursos Humanos y capacitando a las empresas para adoptar un enfoque más sofisticado y proactivo para la contratación y la gestión de empleados.
Aunque el Aprendizaje Automático potencia los datos, RR.HH. todavía requiere un toque humano, en lo cual el ML puede ayudar proporcionando un reclutamiento más personalizado y un compromiso continuo y desarrollo de habilidades de los empleados.
Dean Mathews es el fundador y CEO de OnTheClock, una aplicación de seguimiento de tiempo para empleados que ayuda a más de 10,000 empresas en todo el mundo a rastrear el tiempo.
Dean tiene más de 20 años de experiencia diseñando y desarrollando aplicaciones de negocios. Él ve el desarrollo de software como una forma de arte. Si el artista crea una obra maestra, la vida de muchas personas se toca y cambia para mejor.
Cuando no está perfeccionando el seguimiento del tiempo, Dean disfruta ampliando su fe, pasando tiempo con familiares y amigos, y buscando formas de hacer del mundo un lugar un poco mejor.
