Ante la transversalidad de la Inteligencia Artificial (IA), cada área o sector debe definir las posibilidades y limitaciones de esta para que sea de utilidad en cada caso. Por ello, la Cátedra UAM-IIC de Modelos y Aplicaciones Psicométricos quiso reflexionar sobre su aplicación al ámbito de los Recursos Humanos en su 13º seminario anual, titulado Inteligencia Artificial aplicada a la gestión del talento individual y organizacional.
En la inauguración del evento, se puso antes en valor el trabajo de la cátedra para acercar los avances en el mundo académico al mundo real. En primer lugar, Ricardo Olmos, Vicedecano de Posgrado y Formación Continua de la Facultad de Psicología de la UAM, decía que “la Cátedra le da una utilidad social a la psicometría, por ejemplo, en el mundo de las organizaciones”.
También David Aguado, investigador senior y responsable de CAMTO del Instituto de Ingeniería del Conocimiento, incidió en el esfuerzo por hacer una investigación aplicada y que se pueda transferir a la sociedad. Y destacó el compromiso del IIC con la medición psicológica, con esa transferencia y con la formación en HR Analytics.
Los codirectores de la cátedra se encargaron después de introducir el tema de esta edición. Por un lado, Francisco J. Abad, decía que “este era un escenario para pensar en el valor que nos aportan las nuevas herramientas de Inteligencia Artificial”. Y Carmen García aludió al nexo entre las conferencias, que proponen “que la IA se desarrolle al servicio de las personas, que sea una herramienta que mejore la vida de la ciudadanía”.
El potencial de la colaboración abierta en las organizaciones
En la conferencia de apertura, Manuel Cebrián, Investigador Distinguido en el Departamento de Estadística e Investigador Asociado al UC3M-Santander Big Data Institute, se centró en el potencial de la respuesta en red y colaborativa ante amenazas críticas para organizaciones, países e incluso nuestra civilización.
Con esta premisa, mostró algunos experimentos en los que se movilizó a través de las redes sociales a grandes grupos de personas, por ejemplo, para encontrar globos meteorológicos rojos por todo Estados Unidos o para reconstruir documentos clasificados triturados.
El llamado crowdsourcing tiene un poder real, pero también se ve minado por el sabotaje o los sesgos ocultos. Según el experto, para mantener seguras a nuestras organizaciones es esencial aprovechar el poder y talento de los grupos grandes de personas mientras se enfrentan a situaciones desafiantes de alta complejidad.
Tecnología para el análisis de la personalidad
Tradicionalmente, la personalidad se evalúa a través del juicio evaluativo del propio individuo y un enfoque léxico, a riesgo de que esa persona dé una imagen distorsionada de sí misma o se produzcan otro tipo de sesgos. En su conferencia, Víctor Rubio, Doctor y catedrático del Departamento de Psicología Biológica y de la Salud de la UAM, explicó algunas de las alternativas a los llamados autoinformes y que se basan en el análisis de la conducta expresiva, también a través de la tecnología.
Estas iniciativas tratan de estimar o predecir la personalidad a partir de elementos que podemos observar y apreciar, como el movimiento o la voz. Y aunque los procedimientos no estén tan extendidos ni sean tan eficientes, en los últimos tiempos, el desarrollo de la tecnología ha hecho que se produzca un avance importante en la evaluación automática de la personalidad. Víctor Rubio puso dos ejemplos:
- Análisis del movimiento con la tecnología kinect. Según el experto, hay puntos del cuerpo que se relacionan con características de la personalidad. Y se han observado diferencias de movimiento respecto a la extraversión y la responsabilidad.
- Análisis de la voz con más de 1.000 parámetros verbales, pudiendo correlacionarla con las 5 grandes características de la personalidad.
Sin embargo, Rubio también apuntó a las limitaciones de estas metodologías. Por un lado, se evalúa en situaciones artificializadas, por lo que habría que comprobar su viabilidad en entornos naturalizados. Además, se trata de un análisis unicanal y es importante construir modelos compatibles con el conocimiento psicológico –sin cajas negras– y utilizar varios criterios para la validación de los algoritmos.
Explicabilidad y confianza en la IA
El desarrollo de la IA no solo se ve limitado por barreras computacionales, sino también por la confianza social en la tecnología. Así lo cree Esteban García-Cuesta, Doctor en Ciencia y Tecnología de la informática y profesor del Departamento de Inteligencia Artificial en la Universidad Politécnica de Madrid, que en su charla apuntó a la explicabilidad y su relación directa con esa confianza.
Por definición, la confianza radica, por un lado, en una esperanza firme en alguien o algo y, por otro, en la familiaridad. Según el experto, en el caso de las nuevas tecnologías, la segunda no suele cumplirse, por lo que hay que apelar a la razón y al conocimiento en un primer momento. Por eso, para confiar en un sistema de IA, vamos a tener que entenderlo parcialmente, y ahí entran en juego la transparencia y la explicabilidad, dos de los principios a los que apuntan las regulaciones sobre IA.
Los mismos textos recogen que no todos los sistemas de IA tienen que ser necesariamente transparentes. Como explicaba Esteban García-Cuesta, “cuanto más afecta la decisión de la IA a la vida de una persona, más necesidad de transparencia”. Y puso algunos ejemplos de técnicas de explicabilidad, como el método SHAP.
Para el experto, “lograr esa confianza en la Inteligencia Artificial es la manera de poder convivir con ella de manera beneficiosa”, y esencial para que sea accesible y usada por todos de una manera positiva.
Plataforma de desarrollo profesional
Los casos de éxito son una buena muestra de cómo la Inteligencia Artificial puede ser útil en la gestión del talento. María Manso, Discipline leader de Analítica Avanzada y responsable de Gobierno del Dato del área de Recursos Humanos en BBVA, presentó en el seminario una plataforma que han desarrollado en la organización para ayudar a los empleados a tomar mejores decisiones sobre su carrera profesional.
Esta iniciativa surgió a raíz de la apuesta de BBVA por ser una organización data-driven, para que todas las áreas basaran sus decisiones y acciones en los datos, incluida la de Recursos Humanos. La experta explicó el proceso y los cambios en consecuencia, partiendo de la creación de una plataforma Big Data donde almacenar la información y poderla utilizar para crear distintos modelos. Esto implicó desarrollar una infraestructura, nuevas formas de trabajar, una formación y una cultura del dato. Además, se aplicó un nuevo modelo de gobierno de los datos, para que fueran accesibles y de calidad.
En este contexto es donde surge la plataforma de desarrollo profesional Opportunity. Esta herramienta, según explicó Manso, permite a los empleados reflexionar sobre su situación y posición actual, descubrir hacia dónde pueden dirigir sus capacidades o en qué mejorar. Además, reciben recomendaciones de desarrollo y promoción y pueden configurar sus propias metas profesionales. Todo ello con métricas dinámicas y personalizadas.
Para finalizar, el seminario dedicó la mesa redonda con todos los ponentes a las preguntas del público. Puedes ver el evento completo en nuestro canal de Youtube:
– VÍDEO: Inteligencia Artificial aplicada a la gestión del talento individual y organizacional –
VER EL VÍDEO DEL XIII SEMINARIO