Si bien es posible que los modelos modernos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) de IA no puedan interpretar el lenguaje wookiee de Chewbacca de Star Wars (sí, lamentablemente se confirmó después de las pruebas), son capaces de comprender múltiples lenguajes humanos.
Eso no debería sorprender en estos días porque no fue hace tanto tiempo que aprendimos por primera vez a comunicarnos con asistentes virtuales como Cortana, Siri y Alexa a través de teléfonos inteligentes antes de que la tecnología escalara a múltiples dispositivos e industrias. Ahora, mientras reflexionamos sobre el pasado y miramos hacia el futuro, es hora de aprender a comunicarse con la IA de hoy, que ahora puede tener conversaciones abiertas y transformará la forma en que trabajamos.
De hecho, PwC realizó un estudio en el que estimó que el impacto económico de la Inteligenci Artificial (IA) podría alcanzar los 15,7 billones de dólares en todo el mundo para 2030. Y Geoffrey Hinton, ampliamente considerado como el padrino de la IA, cree que actualmente estamos experimentando uno de los mayores avances tecnológicos de la historia. Comparable en escala a la Revolución Industrial.
Vale la pena señalar, también, que mirando hacia atrás en el tiempo, la innovación tecnológica ha resultado en más empleos creados que eliminados, y los empleos que quedaron se han adaptado o transformado. Sin embargo, será imperativo sentirse cómodo con el aprendizaje de habilidades fuera del alcance general de la adquisición de talento para ajustar y aprovechar la tecnología a medida que avanza.
Para prosperar en un mundo habilitado para la IA, las organizaciones deben invertir en el desarrollo de habilidades y volverse ágiles. En una encuesta de Deloitte sobre Human Capital Trends, el 76 % de los ejecutivos mencionaron que la capacidad de un empleado para adaptarse y aprender nuevas habilidades es uno de los factores más importantes para que las organizaciones naveguen a través de las disrupciones del mañana.
Casos de uso de adquisición de talento con IA
1. Anuncios visuales de empleo. Los profesionales de marketing ya han comenzado a experimentar con la IA de texto a imagen para ejecutar campañas que destaquen sus productos y servicios. De manera similar, la adquisición de talentos puede crear imágenes personalizadas a través de entradas de lenguaje natural para mostrar cómo es trabajar en una empresa y brindar una visión de un día en la vida según el rol.
2. Personalización de anuncios. Los profesionales de ventas ya están utilizando IA para crear mensajes personalizados para clientes potenciales. Del mismo modo, los profesionales de adquisición de talento también pueden comenzar a personalizar los mensajes utilizando IA, no reemplazando sino complementando la comunicación, al tiempo que permite más tiempo para concentrarse en la interacción humana personal y la construcción de relaciones.
3. Bolsa de Talentos. Abastecimiento. La generación de prospectos comienza con la investigación, por supuesto. Después de recopilar la información adecuada, los selectores pueden usar AI para confirmar los mejores canales para encontrar talento, categorizar las calificaciones requeridas por habilidades clave, organizar cadenas de búsqueda y clasificar las cadenas de búsqueda según los criterios proporcionados.
4. Descripciones de empleo convincentes. La investigación ha demostrado durante bastante tiempo que los candidatos no dedican mucho tiempo a leer las descripciones de los puestos. La IA puede ayudar a crear descripciones de trabajo cautivadoras, concisas y fáciles de ver que pueden resaltar la cultura para alentar a los candidatos a postularse.
Preocupaciones a Tener en Cuenta
Diversidad y sesgo. Al igual que los humanos, se ha descubierto que los modelos de lenguaje de IA muestran sesgos, ya que se entrenan en conjuntos de datos que reflejan los sesgos inherentes a la sociedad. James Dean, jefe de IA de Google, reconoce que la efectividad de los modelos de aprendizaje automático depende en gran medida de los datos de entrada utilizados durante el entrenamiento.
Los modelos de aprendizaje automático tienen el potencial de volverse menos sesgados que los humanos a través del entrenamiento adecuado y la selección de características. Entonces, para reducir el sesgo, con el equipo adecuado, las organizaciones deben considerar tener conjuntos de datos inclusivos que representen una amplia gama de perspectivas, revisar regularmente el proceso de selección de funciones y monitorear continuamente el rendimiento del algoritmo de IA.
Privacidad. La adquisición de talento siempre debe tener en cuenta los datos personales y confidenciales. Piense en esto como si su entrada se usara para consumo público cuando se comunica con IA conversacional. Para garantizar prácticas responsables de privacidad de datos de IA, las empresas deben brindar claridad al establecer políticas sobre la información compartida con los chatbots de IA. Podría haber una necesidad potencial de formas adicionales de regulación.
Exactitud. Actualmente, no siempre entendemos por completo por qué los chatbots de IA a veces hacen declaraciones no válidas. Esto también se conoce como «alucinaciones artificiales», que es cuando la IA responde de manera convincente pero el contenido es completamente inventado e incorrecto.
Para enfrentar este problema, los investigadores y desarrolladores están explorando una variedad de enfoques, incluidos modelos NLP más sofisticados y el uso de técnicas de inteligencia artificial explicable (XAI) para comprender mejor cómo los chatbots llegan a sus decisiones.
La IA no solo aumentará la demanda de personas que puedan construirla; también creará la necesidad de que las personas trabajen a su lado. En el mundo de hoy para la adquisición de talento, esto significa mejorar nuestras habilidades blandas mientras aprendemos a trabajar con IA para aumentar las tareas que son repetitivas. Además, las evaluaciones periódicas serán esenciales para identificar las habilidades del futuro para mantener una ventaja competitiva y seguir el ritmo de las transformaciones de la IA que seguirán evolucionando en la forma en que trabajamos.
AI también permitirá que selección se centre más en la innovación y sea un socio estratégico, mientras mantiene experiencias positivas de contratación de gerentes y candidatos.
Si bien algunas preocupaciones sobre la IA pueden ser válidas, la tecnología está mejorando a un ritmo acelerado y el costo de no usarla es mucho mayor. Las empresas deben tener visión de futuro, abordar estas preocupaciones y al mismo tiempo aprovechar las oportunidades que la IA puede lograr.
Como dijo Bill Gates, debemos aprovechar este avance actual en IA incluso con sus imperfecciones, ya que se reducirán con el tiempo.
