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Cómo las áreas de RRHH implementan el Machine Learning

Cada vez son más las empresas que utilizan soluciones de Aprendizaje Automático en sus departamentos de Recursos Humanos. Por qué.

Publicado el 30 Jun 2022

Recursos Humanos

Dentro de un mercado laboral cada vez más amplio y competitivo, el rol de los reclutadores ha crecido considerablemente en el último tiempo. Sobre todo, en el sector tecnológico. Quienes se desempeñan en el área de Recursos Humanos de este tipo de compañías saben lo difícil que es conseguir talento especializado.

Y dentro de este contexto, la adopción de tecnología para esos departamentos resulta clave para facilitar la tarea. De hecho, un estudio elaborado por Deloitte así lo demuestra: 

  • El 67% de las organizaciones consultadas en el relevamiento señalaron que la analítica y los datos como aspectos claves dentro del proceso de digitalización del sector. 
  • A su vez, de la misma investigación se desprende que el 60% de los consultados ya implementa en su área de Recursos Humanos el Machine Learning.

Desde Deloitte consideran que la implementación de Inteligencia Artificial, Blockchain o Realidad Virtual transforma a las organizaciones y las ayuda a asumir nuevos retos. Con esto, la consultora deja en claro que no son solo herramientas o tecnologías para mejorar la productividad y eficiencia, sino que van más allá.

Desafíos pendientes en RRHH

De todas maneras, si bien el 60% de los encuestados en el informe “Claves para la Digitalización de Procesos y Personas” dijo que utilizaba el Aprendizaje Automático (Machine Learning) en sus áreas de RRHH, casi el 73% deslizó que sienten que aún no exploraron todo el potencial que esta herramienta les puede dar. Además, todavía hay un 40% que no lo implementa.

Cómo aprovechar los datos recopilados

Para Carlota Campeny, de Deloitte, es clave primero definir una “estrategia del dato” que vaya acompañada de un “modelo de gobierno”, para lograr una buena explotación de los datos. En ese sentido, la especialista marca que es fundamental contar con perfiles que tengan las capacidades/habilidades tecnológicas necesarias para sacarle el mayor provecho a los datos que se obtengan. 

Por último, aporta el concepto de “humanizar el dato”, refiriéndose con ello a poder “analizar más allá de la parte objetiva”.

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