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Los Chatbots en el ámbito de People Analytics

Siguiendo con las tendencias de la analítica avanzada, de la Inteligencia Artificial y del Big Data, un gran papel lo juegan los chatbots, pero ¿qué son y qué aplicación pueden tener en el mundo de People Analytics? Definamos primero qué es un Bot y qué puede hacer. Un Bot es un software de inteligencia artificial diseñado para ser autónomo y realizar tareas igual que las podría realizar un ser humano, como hacer una reserva de un vuelo, agendar una reunión o responder las preguntas frecuentes de usuarios.

El objetivo principal de los Botses automatizar todo tipo de tareas y, si bien es cierto que llevan existiendo desde hace años, el avance de las tecnologías ha provocado que sean más relevantes. Lo que llevan por detrás los chatbots son programas automatizados de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) cuyo objetivo es diseñar estructuras de datos que permitan representar el lenguaje humano de manera que sea interpretable por una máquina. Se trata del paradigma de aprendizaje automático donde estos algoritmos infieren las posibles respuestas a partir de los datos previamente observados. Existen diferentes enfoques para implementar dichos algoritmos.

El enfoque más sencillo, pero a la vez algo más limitado, es el de reconocimiento de patrones en el que el Bot clasifica oraciones o comandos específicos y crea reglas o patrones de aplicación. Son útiles cuando las preguntas son siempre repetitivas y se puede generar un amplio set de entrenamiento, pero en el momento en el que varían la formulación de las preguntas o si éstas cambian, el resultado puede no ser el esperado.

Los otros enfoques se basan en el análisis estadístico sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN). Se pretende entender  el significado de cualquier texto realizando complejas acciones estadísticas y matemáticas sobre los datos de entrada, mediante análisis semántico y en base a preguntas que se tienen con antelación. Es un campo en pleno desarrollo e investigación, pues el análisis de lenguaje natural es sumamente complejo para poder ser interpretado por una computadora. Por tanto, problemas como la ironía o la ambigüedad en los textos son sumamente difíciles de programar y controlar. En estos enfoques es muy importante definir la arquitectura del sistema que se va a implementar definiendo la manera en que los datos entran en la inteligencia cognitiva, cómo son interpretados y analizados y qué resultados produce para ser posteriormente validados.

Pero lo que está claro es que, independientemente del enfoque escogido, el resultado debe ser el mismo; dar una respuesta lógica a un texto de entrada dentro de un contexto determinado.

En los departamentos de RRHH podemos imaginar que un Chatbot puede tener grandes beneficios para las empresas. En una encuesta realizada por IBM se constató que la mitad de los responsables de HR reconoció el potencial que tiene la tecnología para reinventar responsabilidades críticas, incluyendo operaciones, adquisición y desarrollo de talento. Por otra parte, el avance de las tecnologías conlleva la posibilidad de heredar, una vez más, la experiencia de otras áreas como Marketing, que en este sentido llevan cierta ventaja, con diferentes compañías que disponen de Bots que atienden a clientes con bastante éxito.

Un ejemplo muy claro puede ser el uso de un Chatbot para responder a preguntas frecuentes de los empleados, tales como ¿Qué fiestas anuales tenemos este año?, ¿Qué beneficios ofrece nuestro seguro médico? o dudas referentes a la nómina o los gastos de desplazamiento laboral. De cara al recruiting, pueden responder igualmente preguntas frecuentes de los candidatos simultáneamente en tiempo real e incluso organizar las entrevistas personales con los responsables de RRHH. Varias empresas de búsqueda de candidatos creen que la forma ideal de contratar empleados es una mezcla entre las últimas tecnologías y la conexión humana y personal.

En todo caso, existiendo la tecnología que permite poner en valor y extraer conocimiento desde datos semiestructurados como documentos de texto, se pueden diferenciar dos tipos de aprendizaje que el Bot debe recibir: El entendimiento del idioma y del tono con el que se está comunicando el usuario, es decir, que entienda qué le están preguntando, y por otro lado la comprensión de cuál es la respuesta para dicha pregunta. En el contexto de grandes compañías proveedoras de este tipo de tecnología como IBM o IPSoft, el Bot aprovecha la base de conocimiento existente para poder comprender la pregunta. Sin embargo, el punto que marca la diferencia entre un “Bot tonto” y un “Bot útil” es el entrenamiento al que sea sometido para que aprenda qué respuestas debe dar en cada caso o, en caso de no saber responder, que sea capaz de trasladar la conversación a un humano y genere algún tipo de trazabilidad. Este punto es muy importante para conseguir maximizar la satisfacción del empleado y no causar frustración.

Dentro de una empresa el uso de Chatbots puede ayudar de manera muy diversa en los departamentos de RRHH. Pueden actuar como asistentes para reservar salas de reuniones, pedir las vacaciones, solicitar bajas por enfermedad, y evitar tareas monótonas y repetitivas a los empleados de estos departamentos para que se puedan centrar en otras actividades más productivas. Los procesos de evaluación de rendimiento de los empleados suelen consumir mucho tiempo tanto a los evaluadores como a los evaluados y es algo que puede mejorarse con el uso de Chatbots. Se puede comenzar por un Bot que responda preguntas para, posteriormente, hacerle capaz de realizar operaciones transaccionales, de cara a tener un ecosistema completo que pueda convertirse en un portal de acceso único y de interacción para los empleados, lo cual también está muy alineado con los gustos y necesidades de las nuevas generaciones, que estadísticamente prefieren realizar consultas mediante un chat (estilo Whatsapp o Telegram) antes que de forma directa. En todo caso, los modelos que se están imponiendo son mixtos, ya que en el mundo de RRHH, donde hay tantas posibles interpretaciones ante cualquier pregunta, siempre es necesaria la intervención humana en ciertos momentos para resolver ciertas cuestiones.

En definitiva, es evidente que el uso de Chatbots en RRHH va a permitir ahorrar tiempo y dinero en las empresas que se suban a este carro, y en un futuro cercano vamos a ir viendo cómo se complementa con el capital humano. Justamente será eso, un complemento, una ayuda a estos departamentos para que se puedan agilizar y mejorar ciertos procesos sin reemplazar a la gente que trabaja en ellos. En manos de las compañías está la gestión del capital humano para que nadie sienta amenazado su puesto de trabajo con la aparición de estos Trabajadores Virtuales, además de potenciar nuevos puestos que serán necesarios en próximos tiempos, como es la figura del Entrenador de la Máquina. La gestión de estos cambios representa un importante, e ilusionante, reto que las compañías con un corazón innovador ya están asumiendo con total naturalidad.

 

AUTORES:

Cristina Mallón: Alumna Máster Executive en BI &Big Data MBIT School

Leslye Hernández: Alumna Máster Data Science para Profesionales MBIT School

Eduardo Páez: Alumno MásterExecutive en BI & Big Data MBIT School

Miguel Prieto: Alumno MásterExecutive en BI & Big Data MBIT School

 

 

Fuente: MBIT School

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