El futuro de Recursos Humanos es el Machine Learning

Cuando hablamos de Machine Learning, nos referimos a una práctica que emplea algoritmos para recorrer todos los registros de una base de datos, entresacar patrones de conducta de ellos y, luego, lograr resolver un problema o predecir algo.

Dicho de forma más sencilla, es el proceso de conseguir que un ordenador se desarrolle y funcione como un humano, aprendiendo de manera autónoma a través de la obtención de información en forma de observaciones e interacciones.

Tom Mitchell la define como un “programa de ordenador que aprende por medio de la experiencia E con respecto a alguna clase de tareas T y medida de rendimiento P, si su desempeño en tareas en T, medida por P, mejora con la experiencia E”.

El Aprendizaje Automático o Machine Learning (ML) en el área de Recursos Humanos supone un gran avance en la búsqueda y retención de talento, mejorando la experiencia del colaborador, así como la adecuación de personas a equipos o puestos y hasta teniendo impacto en la motivación.

El desarrollo del Machine Learning es la clave para la gestión óptima de la Big Data. ¿Has oído hablar de la Big Data?. Este engranaje no debería ser subestimado teniendo en cuenta que nos referimos a máquinas que aprenden y son capaces de predecir comportamientos, evaluar acciones y analizar, en cuestión de segundos, millones de datos. Esta relación se puede alcanzar de la siguiente manera:

• Aprendizaje supervisado (Supervised Machine Learning): se refiere a la interpretación de los datos de la Big Data, previamente almacenados y clasificados, y así poder predecir comportamientos y tendencias. Conoce tres razones para gestionar con Big Data el talento humano
• Aprendizaje no supervisado (Unsupervised Machine Learning): se refiere a la interpretación de millones de datos y registros no clasificados, con lo que se intensifica el desarrollo de algoritmos y sistemas de inteligencia artificial (AI).

Machine Learning Vs Deep learning

Dando un paso más hacia delante se encuentra el deep learning o ‘aprendizaje profundo’, un concepto englobado dentro del machine learning que trabaja de manera diferente. En esta ocasión, la principal diferencia entre estos métodos de aprendizaje reside en que el nivel de detalle en el deep learning es mayor, lo que apunta a la resolución y análisis de situaciones más complejas.

Comprende mejor la experiencia de tus colaboradores en la organización, impulsa su potencial y crea mejores climas laborales con algo tan simple como el almacenamiento de datos de calidad, comienza a vivir el futuro con el Machine Learning.