* La inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML) están integrados en nuestra vida cotidiana, desde la selección de películas recomendadas en el servicio de streaming o en una lista de productos sugeridos para hacer una compra online. Estas funciones utilizan algoritmos que predicen en función de los datos previos del consumidor y su comportamiento.
* Si bien los casos de uso de IA y ML pueden ser muy convincentes y los riesgos relativamente bajos, lo que está en juego es mucho mayor cuando ambos se utilizan en la empresa para impulsar las decisiones del equipo de trabajo.
La pregunta entonces es: ¿Qué pueden comenzar a hacer los gerentes de Recursos Humanos para abordar estas preocupaciones y aprovechar estas tecnologías emergentes de manera efectiva? Aquí algunas referencias:
1. Aumento de la transparencia: los candidatos y los trabajadores tienden a volverse más escépticos y preocupados por las decisiones relacionadas con los recursos humanos impulsadas por los resultados de la IA y el machine learning cuando no entienden el qué, quién, cómo y por qué.
2. Revisión de datos en busca de sesgos y ampliación de las fuentes de datos: uno de los mayores riesgos cuando se trata de IA y ML son los conjuntos de datos limitados y potencialmente sesgados. Por lo tanto, es muy importante desde el principio que los gerentes de Recursos Humanos examinen más a fondo los datos de sus empleados y evalúen áreas como el rendimiento, el potencial, las promociones y realicen un análisis de impacto adverso muy completo para buscar una posible indicación de sesgo.
3. Adopción de un enfoque multidisciplinario: muchas organizaciones ahora se están enfocando en contratar científicos de datos que puedan construir algoritmos y extraer datos. Las complejidades del uso de la IA y el machine learning en los recursos humanos requieren que los gerentes de Recursos Humanos reúnan su equipo de personas con conjuntos de habilidades multidisciplinarias para evaluar y aplicar de manera efectiva estas tecnologías emergentes en las organizaciones.
En otras palabras, la tecnología debe usarse siempre para que el lugar de trabajo sea (todavía) más humano.
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