{"id":76232,"date":"2018-11-05T14:13:07","date_gmt":"2018-11-05T13:13:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.emagister.com\/blog\/?p=76232"},"modified":"2021-05-03T12:05:04","modified_gmt":"2021-05-03T10:05:04","slug":"los-chatbots-en-el-ambito-de-people-analytics","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.emagister.com\/blog\/los-chatbots-en-el-ambito-de-people-analytics\/","title":{"rendered":"Los Chatbots en el \u00e1mbito de People Analytics"},"content":{"rendered":"

Siguiendo con las tendencias de la anal\u00edtica avanzada, de la Inteligencia Artificial y del Big Data<\/em>, un gran papel lo juegan los chatbots<\/em>, pero \u00bfqu\u00e9 son y qu\u00e9 aplicaci\u00f3n pueden tener en el mundo de People Analytics<\/em>? Definamos primero qu\u00e9 es un Bot<\/em> y qu\u00e9 puede hacer. Un Bot<\/em> es un software de inteligencia artificial dise\u00f1ado para ser aut\u00f3nomo y realizar tareas igual que las podr\u00eda realizar un ser humano<\/strong>, como hacer una reserva de un vuelo, agendar una reuni\u00f3n o responder las preguntas frecuentes de usuarios.<\/p>\n

El objetivo principal de los Bots<\/em>es automatizar todo tipo de tareas y, si bien es cierto que llevan existiendo desde hace a\u00f1os, el avance de las tecnolog\u00edas ha provocado que sean m\u00e1s relevantes. Lo que llevan por detr\u00e1s los chatbots<\/em> son programas automatizados de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) cuyo objetivo es dise\u00f1ar estructuras de datos que permitan representar el lenguaje humano de manera que sea interpretable por una m\u00e1quina. Se trata del paradigma de aprendizaje autom\u00e1tico donde estos algoritmos infieren las posibles respuestas a partir de los datos previamente observados. Existen diferentes enfoques para implementar dichos algoritmos.<\/p>\n

El enfoque m\u00e1s sencillo, pero a la vez algo m\u00e1s limitado, es el de reconocimiento de patrones en el que el Bot\u00a0<\/em>clasifica oraciones o comandos espec\u00edficos y crea reglas o patrones de aplicaci\u00f3n. Son \u00fatiles cuando las preguntas son siempre repetitivas y se puede generar un amplio set<\/em> de entrenamiento, pero en el momento en el que var\u00edan la formulaci\u00f3n de las preguntas o si \u00e9stas cambian, el resultado puede no ser el esperado.<\/p>\n

Los otros enfoques se basan en el an\u00e1lisis estad\u00edstico sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural<\/em> (PLN). Se pretende entender\u00a0 el significado de cualquier texto realizando complejas acciones estad\u00edsticas y matem\u00e1ticas sobre los datos de entrada, mediante an\u00e1lisis sem\u00e1ntico y en base a preguntas que se tienen con antelaci\u00f3n. Es un campo en pleno desarrollo e investigaci\u00f3n, pues el an\u00e1lisis de lenguaje natural es sumamente complejo para poder ser interpretado por una computadora. Por tanto, problemas como la iron\u00eda o la ambig\u00fcedad en los textos son sumamente dif\u00edciles 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<\/em>, c\u00f3mo son interpretados y analizados y qu\u00e9 resultados produce para ser posteriormente validados.<\/p>\n

Pero lo que est\u00e1 claro es que, independientemente del enfoque escogido, el resultado debe ser el mismo; dar una respuesta l\u00f3gica a un texto de entrada dentro de un contexto determinado.<\/p>\n

En los departamentos de RRHH podemos imaginar que un Chatbot\u00a0<\/em>puede tener grandes beneficios para las empresas. En una encuesta realizada por IBM se constat\u00f3 que la mitad de los responsables de HR reconoci\u00f3 el potencial que tiene la tecnolog\u00eda para reinventar responsabilidades cr\u00edticas, incluyendo operaciones, adquisici\u00f3n y desarrollo de talento. Por otra parte, el avance de las tecnolog\u00edas conlleva la posibilidad de heredar, una vez m\u00e1s, la experiencia de otras \u00e1reas como Marketing<\/em>, que en este sentido llevan cierta ventaja, con diferentes compa\u00f1\u00edas que disponen de Bots<\/em> que atienden a clientes con bastante \u00e9xito.<\/p>\n

Un ejemplo muy claro puede ser el uso de un Chatbot\u00a0<\/em>para responder a preguntas frecuentes de los empleados, tales como \u00bfQu\u00e9 fiestas anuales tenemos este a\u00f1o?, \u00bfQu\u00e9 beneficios ofrece nuestro seguro m\u00e9dico? o dudas referentes a la n\u00f3mina o los gastos de desplazamiento laboral. De cara al\u00a0recruiting<\/em>, pueden responder igualmente preguntas frecuentes de los candidatos simult\u00e1neamente en tiempo real e incluso organizar las entrevistas personales con los responsables de RRHH. Varias empresas de b\u00fasqueda de candidatos creen que la forma ideal de contratar empleados es una mezcla entre las \u00faltimas tecnolog\u00edas y la conexi\u00f3n humana y personal.\"\"<\/a><\/p>\n

En todo caso, existiendo la tecnolog\u00eda que permite poner en valor y extraer conocimiento desde datos semiestructurados como documentos de texto, se pueden diferenciar dos tipos de aprendizaje que el\u00a0Bot<\/em> debe recibir: El entendimiento del idioma y del tono con el que se est\u00e1 comunicando el usuario<\/strong>, es decir, que entienda qu\u00e9 le est\u00e1n preguntando, y por otro lado la comprensi\u00f3n de cu\u00e1l es la respuesta para dicha pregunta<\/strong>. En el contexto de grandes compa\u00f1\u00edas proveedoras de este tipo de tecnolog\u00eda como IBM<\/em> o IPSoft<\/em>, el Bot <\/em>aprovecha la base de conocimiento existente para poder comprender la pregunta. Sin embargo, el punto que marca la diferencia entre un \u201cBot tonto<\/em>\u201d y un \u201cBot \u00fatil<\/em>\u201d es el entrenamiento al que sea sometido para que aprenda qu\u00e9 respuestas debe dar en cada caso o, en caso de no saber responder, que sea capaz de trasladar la conversaci\u00f3n a un humano y genere alg\u00fan tipo de trazabilidad. Este punto es muy importante para conseguir maximizar la satisfacci\u00f3n del empleado y no causar frustraci\u00f3n.<\/p>\n

Dentro de una empresa el uso de Chatbots<\/em> 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 mon\u00f3tonas y repetitivas a los empleados de estos departamentos para que se puedan centrar en otras actividades m\u00e1s productivas. Los procesos de evaluaci\u00f3n 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<\/em>. Se puede comenzar por un Bot<\/em> 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 \u00fanico y de interacci\u00f3n para los empleados, lo cual tambi\u00e9n est\u00e1 muy alineado con los gustos y necesidades de las nuevas generaciones, que estad\u00edsticamente prefieren realizar consultas mediante un chat<\/em> (estilo Whatsapp<\/em> o Telegram<\/em>) antes que de forma directa. En todo caso, los modelos que se est\u00e1n imponiendo son mixtos, ya que en el mundo de RRHH, donde hay tantas posibles interpretaciones ante cualquier pregunta, siempre es necesaria la intervenci\u00f3n humana en ciertos momentos para resolver ciertas cuestiones.<\/p>\n

En definitiva, es evidente que el uso de Chatbots<\/em> 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 c\u00f3mo se complementa con el capital humano. Justamente ser\u00e1 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 compa\u00f1\u00edas est\u00e1 la gesti\u00f3n del capital humano para que nadie sienta amenazado su puesto de trabajo con la aparici\u00f3n de estos Trabajadores Virtuales<\/em>, adem\u00e1s de potenciar nuevos puestos que ser\u00e1n necesarios en pr\u00f3ximos tiempos, como es la figura del Entrenador de la M\u00e1quina<\/em>. La gesti\u00f3n de estos cambios representa un importante, e ilusionante, reto que las compa\u00f1\u00edas con un coraz\u00f3n innovador ya est\u00e1n asumiendo con total naturalidad.<\/p>\n

 <\/p>\n

AUTORES:<\/strong><\/p>\n

Cristina Mall\u00f3n: Alumna M\u00e1ster Executive en BI &Big Data MBIT School<\/h4>\n

Leslye Hern\u00e1ndez: Alumna M\u00e1ster Data Science para Profesionales MBIT School<\/h4>\n

Eduardo P\u00e1ez: Alumno M\u00e1sterExecutive en BI & Big Data MBIT School<\/h4>\n

Miguel Prieto: Alumno M\u00e1sterExecutive en BI & Big Data MBIT School<\/h4>\n

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Programa experto en People Analytics y Digitalizaci\u00f3n de RRHH (Online)<\/a>
MBIT School<\/div>
<\/svg><\/i><\/svg><\/i><\/svg><\/i><\/svg><\/i><\/svg><\/i><\/div>
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Ver todos los cursos<\/svg><\/span><\/div><\/div>\n
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Fuente: MBIT School<\/a><\/h5>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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