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TRIBUNA
junio 2018

El 'Aprendizaje Automático' en los RRHH, ¿realidad o ficción?

Jesús Muñoz,
director de Calidad de Software de Meta4

 
Jesús MuñozLa Inteligencia artificial promete ser el siguiente Santo Grial Tecnológico de nuestro tiempo –para algunos quizá el último– y ha desatado una intensa carrera de innovación. Los gigantes de la tecnología dedican inversiones millonarias a establecerse y progresar en este campo, pero la batalla es aún más enconada entre estados. China planea situarse líder de la innovación mundial en 2030, y presenta cifras astronómicas de inversión, tanto pública como privada, en inteligencia artificial. Frente a ellos, por supuesto, Estados Unidos, pero también otros actores como Francia, donde Macron promueve una estrategia nacional para competir en este terreno, presupuestando 1.500 millones de euros en los próximos cinco años para no quedarse atrás en la carrera.
Bajo este panorama, los gurús se mueven entre tres posicionamientos: alarmista, abanderado por Elon Musk, que alerta de los peligros que puede suponer en pocos años el desarrollo de la IA y pide regulación; entusiasta, donde encontramos personajes como Marc Zuckerberg; y el realista, que advierte de que se han exagerado y malinterpretado mucho las capacidades reales de la inteligencia artificial.

Seguramente hay algo de cierto en cada línea de pensamiento, y cada una debe buscar su equidistancia entre estos tres polos, pero está claro que, independientemente del sector en el que trabajemos, es el momento de preguntarse: ¿puede la IA realmente aportar algo a mi negocio?

En el mundo de los Recursos Humanos ya hay líneas de trabajo donde técnicas como el machine learning o aprendizaje automático, pueden suponer un gran avance: la búsqueda y retención de talento, la mejora de la experiencia del empleado o la adecuación de personas a equipos o puestos, son campos en los que estas herramientas nos ayudan a obtener respuestas más útiles y precisas. Esto nos lleva a la siguiente pregunta: ¿por dónde empezar?

Datos de calidad, este es el primer requisito imprescindible. Si queremos comprender mejor, por ejemplo, cómo es la experiencia de los empleados, lo primero será asegurarnos de que estamos almacenando los datos realmente relevantes: necesitamos información precisa y digitalizada sobre la rotación, la satisfacción del empleado, los procesos de feedback implementados, etc. Y una vez establecidas correctamente las fuentes de datos, será necesario asegurarnos de su calidad a través de procesos que nos permitan descartar datos repetidos, inconsistentes o desactualizados.

Una vez definida una estrategia de recogida y gestión de datos eficiente, lo siguiente es obvio, la financiación. Este tipo de proyectos implican tiempo, inversión en perfiles que, con seguridad, no tenderemos en plantilla, y herramientas, fundamentalmente de software. Introducir técnicas como machine learning o deep learning en los procesos de toma de decisiones no tendrá éxito si tratamos de manejarlo como un proyecto más de la compañía.

El siguiente paso son las personas. Por ejemplo, según GlassDoor, la profesión más valorada y mejor pagada en Estados Unidos en los últimos tres años ha sido la de científico de datos, una nueva profesión que surge de la intersección entre la informática y la estadística y que siguiendo la definición de Josh Wills es “una persona que es mejor con la estadística que cualquier ingeniero de software, y mejor con la ingeniería de software que cualquier estadístico”.

Por último, el surgimiento de las nuevas herramientas de software con las que trabajar, algunas open source y otras terriblemente caras, se considera como uno de los grandes avances para la popularización del machine learning. El ecosistema de herramientas de tratamiento de información ha explotado en los últimos años para hacer de forma industrial cosas que hasta hace poco pertenecían únicamente al ámbito de la investigación.

Después de todo esto, ¿merece la pena invertir en una estrategia para introducir machine learning en nuestros procesos?, ¿es tan importante exprimir de la información de formas tan sofisticadas? Absolutamente sí, la información es la gran herramienta de nuestro tiempo, con la complejidad de los entornos actuales y cualquier decisión que tomemos no basada en los datos adecuados es más una apuesta que una estrategia. En palabras del ingeniero y estadístico W. E. Deming: “In God we trust. All others must bring data”.
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