IA en el entorno laboral
La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una fuerza transformadora en el panorama laboral, marcando el inicio de una nueva era en la que la colaboración entre humanos y máquinas es fundamental para el éxito empresarial. Verenice Amante Díaz, Head of AI Transformation Bureau para Minsait, una empresa de Indra en México, comparte una visión integral sobre el impacto de la IA en los entornos laborales actuales y futuros.
La IA, un tema que ha generado debates apasionados, se ha consolidado como un elemento omnipresente en nuestras vidas, desde los asistentes digitales hasta la conducción de vehículos autónomos. Según estimaciones de Gartner, para 2025, el 50% de las empresas integrarán algún tipo de plataforma de inteligencia artificial en sus operaciones, impulsando la eficiencia y la innovación.
Sin embargo, junto con las oportunidades que ofrece la IA, surgen desafíos significativos. La preocupación por la ética, la transparencia y el impacto en el empleo son temas que requieren una atención cuidadosa. Es crucial adoptar un enfoque equilibrado que promueva la colaboración entre humanos y máquinas, aprovechando las fortalezas de cada uno para impulsar la productividad y la calidad del trabajo.
En el ámbito de recursos humanos, la IA está revolucionando el proceso de selección de candidatos, permitiendo una evaluación más precisa y objetiva, mientras se reduce el sesgo humano. De este modo, el reclutamiento se ha automatizado gracias a que IA permite analizar enormes cantidades de datos en currículos y perfiles en línea a fin de identificar a los potenciales candidatos con los requisitos específicos para un puesto, acelerando el proceso de reclutamiento y reduciendo el trabajo manual para los encargados de RRHH.
De igual forma, mediante el uso de algoritmos predictivos se abre la posibilidad de prever qué candidatos tienen mayores probabilidades de tener un alto desempeño en roles específicos. Se utilizan modelos basados en datos históricos y patrones que se utilizan para hacer predicciones sobre el futuro rendimiento de un candidato en función de sus habilidades, experiencia y otras variables.
La IA, además, contribuye a reducir los sesgos en el proceso de selección al centrarse en la objetividad y la igualdad de oportunidades, así como tomar decisiones de contratación justas y equitativas.
La IA facilita la identificación y selección de candidatos idóneos al automatizar tareas repetitivas, analizar datos a gran escala y proporcionar información valiosa para la toma de decisiones. Lo anterior se refuerza aún más a medida que se elimina el sesgo que pudiera haber sido introducido por la información utilizada para el entrenamiento de los algoritmos.
Esto se afinará aún más a medida que se excluya la contribución humana en el proceso y se alcance un punto de equidad en los algoritmos.
Velocidad y precisión
La integración de la inteligencia artificial (IA) en las actividades y procesos de una organización puede ofrecer diversas ventajas, entre las que destaca:
- Procesos más rápidos. La capacidad de procesar rápidamente grandes cantidades de datos permite realizar análisis y tomar decisiones de manera más eficiente.
- Análisis predictivo. La IA analiza datos históricos para prever tendencias a futuro y ayudar en la toma de decisiones estratégicas.
- A la medida del cliente. La IA permite personalizar la experiencia del cliente al analizar datos y ofrecer recomendaciones basadas en su comportamiento pasado.
- Chatbots y asistentes virtuales. Mejoran la interacción con los clientes proporcionando respuestas rápidas y precisas a consultas frecuentes.
- Automatización de procesos de negocio. La IA puede automatizar flujos de trabajo y procesos empresariales, reduciendo los tiempos de respuesta y aumentando la productividad.
- Desarrollo de productos y servicios. La capacidad de la IA para procesar información puede apoyar en la creación de nuevos productos y servicios innovadores, lo que puede dar a las empresas una ventaja competitiva.
- Análisis de seguridad. La IA puede identificar patrones anómalos en grandes conjuntos de datos, ayudando en la detección oportuna de ciberamenazas y posibles fraudes.
