EMPRENDER, INNOVAR, TRIUNFAR
miércoles, 11 de diciembre de 2019
Tecnología
Buscar trabajo usando la inteligencia Artificial
Cada vez son más las empresas y organizaciones que apuestan por la utilización de herramientas de Inteligencia Artificial vinculadas con el aprendizaje automático basada en el análisis y modelado de datos
Redacción TICPymes30/10/2019

Los diferentes algoritmos en los que se basa la denominada Inteligencia Artificial tienen como objetivo mejorar la fabricación, abaratar los costes productivos, automatizar determinados procesos, realizar mantenimientos predictivos de máquinas, optimizar la seguridad de los trabajadores, lograr ahorros de consumo energético u ofrecer nuevos servicios a sus clientes. En este sentido cabe destacar que la aplicabilidad no está acotada a unos sectores concretos si no que al contrario el impacto de la IA crece en áreas tan diversas como la sanidad, el comercio, la industria, el marketing, las ciudades inteligentes o las finanzas.

La diversidad de estas posibles aplicaciones y oportunidades que se abren con la aplicación de estas tecnologías son las que han llevado al portal de empleo Trabajos.com, en colaboración con HispaVista Labs, a plantear su aplicación a la hora de mejorar los procesos internos del portal.

Cabe destacar que el proceso de transformación se ha ido realizado paulatinamente. Dicho proceso se inició con una serie de pruebas centradas en la creación de motores de recomendación que permitiese mejorar los ratios de conversión seleccionados para las pruebas. Los indicadores mostraron una mejoría en dichos indicadores notables siendo el más destacable de una mejora mayor del 100% en los resultados obtenidos.

Con estos resultados, se iniciaron otro tipo de acciones que incluyen Procesamiento de Lenguaje Natural y tratamiento de imágenes lo cual ha abierto una nueva vía para evolucionar el servicio de búsqueda de empleo a niveles que no se esperaban hace unos pocos años. Este hecho ha motivado que Trabajos.com emprenda un proceso de recolección de datos masivos orientados a mejorar y crear nuevos servicios de valor para sus clientes, como, por ejemplo, que para la recomendación de perfiles idóneos se tenga en cuenta la interacción que las empresas realizan durante los procesos de selección con los candidatos. De esta forma el algoritmo se alimenta de dicha información para afinar la citada recomendación de perfiles óptimos para el puesto demandado.

IA y analítica de datos

En los últimos años, mucho se ha hablado de que los datos son el nuevo petróleo de la economía. De hecho, algunos expertos estiman que en un futuro próximo el valor de las empresas no se medirá en términos monetarios, sino en su capacidad para crear y tratar los datos que generen. Y es que casi todas las empresas, lo sepan o no, tienen datos valiosos: desde unas simples tablas de Excel, pasando por información de clientes procedente de correos electrónicos o interacciones en redes sociales, datos almacenados en CRMs, ERPs, los que proceden de dispositivos SCADA, PLCs, sensores en máquinas o los más actuales dispositivos vinculados con Internet de las Cosas (IoT). Incluso los datos de servicios externos pueden ser de gran relevancia. 

Una de las claves a la hora de implementar procesos óptimos de ‘machine learning’ es disponer de información digitalizada y que todos los datos procedentes de diferentes entornos confluyan, ya que la importancia de la analítica de datos recae en la unión de la información. Incluso el dato más insignificante a simple vista puede tener gran relevancia si se observa junto al resto de la información.

A la hora de llevar a cabo un proceso de analítica de datos con inteligencia artificial es determinante el tratamiento de la información. No todos los datos que hemos captado serán válidos para ofrecer soluciones, por lo que es importante su filtrado, cribado y optimizado. La calidad de los datos con que alimentemos y entrenemos a la inteligencia artificial es una de las principales claves para su buen funcionamiento. Por eso, es importante que cualquier estrategia de ‘machine learning’ esté liderada por personas con experiencia en el tratamiento de datos, el uso de inteligencia artificial, y que junto a los conocedores de los procesos concretos de los que proceden esos datos, trabajen en la consecución del objetivo previamente establecido y consigan añadir VALOR al negocio. Cabe destacar que el éxito de cualquiera de estos proyectos, se consigue cuando existe buen entendimiento entre los gestores del negocio y los expertos en la algoritmia.

En la actualidad, siguiendo el modelo de la colaboración entre Trabajos.com e HispaVista Labs, los expertos recomiendan a las empresas o pymes que quieran desarrollar sus primeras experiencias con analítica de datos, que las implementen en pequeños procesos o áreas para que puedan detectar sus ventajas de forma más rápida y con unos costes más ajustados. Una vez comprobados sus beneficios, siempre se podrán poner en marcha nuevos proyectos de analítica en otros procesos.

tags
Computing 784