Con la aparición de nuevos servicios en internet, como las sugerencias personalizadas predictivas, surgen necesidades que no se habían planteado con anterioridad. Ofrecer resultados con precisión y rapidez en Internet depende directamente de las matemáticas que subyacen en el sistema, y aquí es donde entra en juego el machine learning y su red neuronal artificial.
En qué consiste el machine learning.
En el afán del ser humano por acercar el procesamiento de datos de las máquinas al funcionamiento del cerebro, se han desarrollado herramientas matemáticas que “imitan” la forma en la que operan las neuronas.
Machine learning es el proceso de conseguir que un ordenador se desarrolle y funcione como un humano, aprendiendo con el paso del tiempo de forma autónoma a través de la obtención de información en forma de observaciones e interacciones.
Para llevar a cabo este aprendizaje, el machine learning hace uso de la habilidad de los ordenadores para aprender de las correlaciones implícitas en los datos. De esta forma, al interpretar los caminos que ha seguido el machine learning para desarrollarse, se pueden obtener nuevos algoritmos que faciliten la obtención de datos de forma precisa.
Algunos de los servicios que aprovechan esta característica son las operaciones bancarias o las compras por Internet, donde las grandes plataformas utilizan los métodos predictivos del machine learning para sugerir productos afines o similares.
El deep learning como evolución del machine learning.
Esta función es utilizada por Google en sus algoritmos de reconocimiento de voz e imagen; o por Netflix y Amazon a la hora de decidir qué quieres ver o comprar. Por otro lado, los investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) lo usan con el fin de hacer predicciones.
El aprendizaje jerarquizado o deep learning es el resultado de la especialización del machine learning y del rediseño del algoritmo conocido como “red neuronal artificial”. Estas redes se inspiran y derivan del análisis de la estructura y función del cerebro, creándose a partir de procesar nodos simples hasta crear una red compleja.
La principal diferencia entre ambos métodos de aprendizaje reside en que el nivel de detalle del deep learning es mayor, lo que permite realizar análisis sobre situaciones mucho más complejas.
Este sistema tiene mayor autonomía, consiguiendo minimizar la necesidad de que una persona lo regule y tenga que introducir mayor cantidad de variables.
Un ejemplo en el que se aplica el deep learning es en los servicios de traducción online, como el de Google, alcanzándose resultados más precisos, gracias a que el aprendizaje de las traducciones corregidas permitirá aplicarlas correctamente en próximas consultas.
Encuentra el mejor candidato gracias al machine learning.
En la actualidad, muchas compañías tienen problemas en sus políticas de atracción de talento. El crecimiento de ciertos sectores empresariales hace que aumente la demanda de empleo en ciertos perfiles específicos, por lo que encontrar a un profesional para un puesto exigente se ve dificultada.
Para facilitar el trabajo de RR.HH., se ha introducido la inteligencia artificial en el mundo de la contratación, ya que hace que los procesos de selección sean más eficientes. Ésta actúa como una herramienta clave que utiliza el análisis de datos predictivos y otras funciones para mejorar la tasa de éxito. Como es una utilidad predictiva, la inteligencia artificial no solo aumenta la probabilidad de encontrar a un candidato, sino que también es posible anticiparse para saber quién está dispuesto a un cambio de trabajo.
Esto se consigue gracias al machine learning, una rama de la inteligencia artificial con algoritmos que permiten identificar patrones específicos para encontrar al candidato ideal. Para ello, usa bots que rastrean la web y explora cientos de sitios donde encontrar las evidencias a gran velocidad. Por ello, cada vez más, el machine learning juega un papel fundamental en la detección de talento.
Esta metodología contribuye a que los profesionales de Recursos Humanos puedan buscar y retener talento con mayor tasa de éxito, además de generar una experiencia positiva del candidato, mejorar la experiencia del empleado en la empresa y situar a los trabajadores en el puesto más adecuado dentro de la organización, entre otras ventajas. El resultado no es sólo un proceso de selección cada vez más eficiente, sino la atracción de profesionales más cualificados y motivados –ya que hay mayor probabilidad de que se adapten perfectamente a los trabajos que deberán realizar.
El factor humano, elemental en la inteligencia artificial.
Por la naturaleza del deep learning, es necesario introducir en la máquina una serie de ejemplos y reglas que le permitan, mediante pruebas a/b, ir evolucionando y perfilando sus predicciones. Por esta razón, la intervención de los humanos durante los inicios es tan importante.
Su rol en esta etapa consiste en introducir conceptos, catálogos y relaciones primarias entre datos para que los algoritmos comiencen a operar y vayan ganando complejidad en sus deducciones.
Expertos como Jeff Dean, Google Senior Fellow y líder de Google Brain, estiman en un mínimo necesario de 100.000 datos, registros o interacciones sobre una temática concreta para que el deep learning pueda ser llevado a cabo con garantías de éxito.
La inteligencia artificial aún se encuentra en una etapa de desarrollo en la que existen obstáculos que solo se pueden salvar gracias a la intervención de las personas. Por las aplicaciones que tiene, se puede ver que este concepto queda muy lejos de la idea de inteligencia artificial propia de las películas de ciencia ficción.
Si bien es cierto que resulta un avance muy notable, las empresas que tienen acceso a esta tecnología son muy pocas. Solo grandes organizaciones como Google o Amazon pueden costear el mantenimiento de esta tecnología, que depende de profesionales muy especializados, por lo que la expansión de su uso aún es cosa del futuro.
Y tú, ¿piensas que el futuro de los RRHH pasa por la inteligencia artificial?