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Ambrosio Nguema

Hablamos sobre IA aplicada a RRHH con Ambrosio Nguema, Senior Data & NLP, LLM Engineer y desarrollador

En el escenario empresarial moderno, la inteligencia artificial se presenta como una especie de super héroe que posee habilidades sobrehumanas: más velocidad, más eficiencia y más imparcialidad. Sin embargo, este discurso simplifica y oculta una verdad más compleja. Si bien la IA indudablemente ofrece beneficios significativos en áreas como la gestión del talento, hoy en día no se puede hablar de algoritmos completamente imparciales.

 

Madrid, 12 de marzo. Esta creencia de que la IA puede ser más imparcial que una persona se basa en la suposición de que los algoritmos son objetivos y neutrales, libres de sesgos humanos. Sin embargo, esta percepción pasa por alto el hecho de que los algoritmos son creados y entrenados por personas, lo que los hace susceptibles a los mismos prejuicios y sesgos que intentan mitigar. Hablamos con Ambrosio Nguema, desarrollador de Inteligencia Artificial y Big Data y miembro del Consejo Asesor de IA+Igual, para explicar la importancia del tratamiento de los datos en la lucha contra los sesgos en los algoritmos.

IA+Igual.-  Como desarrollador y apasionado por el mundo de la IA y el Big Data, ¿Cuál cree que es actualmente el papel que tiene esta tecnología en el ámbito de Recursos Humanos?

Ambrosio Nguema.- Su papel es fundamental para transformar la eficiencia y la precisión en diversas áreas como el reclutamiento, la retención de talento, y la gestión de desempeño. La IA facilita un enfoque más analítico y basado en datos para entender y predecir las necesidades de los empleados, así como para optimizar los procesos de selección mediante la identificación rápida de candidatos que cumplen con criterios específicos. Esto no solo mejora la experiencia del candidato y del empleado, sino que también contribuye a la creación de equipos más sólidos y alineados con los objetivos empresariales.

La IA optimizará el trabajo de RRHH

IA+Igual.-  Y en ese contexto, ¿Cuál es el futuro de la inteligencia artificial en la gestión de personas?

La gestión de personas se dirige hacia una especialización y automatización aún mayor, facilitando la creación de experiencias de trabajo adaptadas a las necesidades y preferencias individuales. Esto incluye, desde la selección personalizada de candidatos, hasta programas de desarrollo profesional y bienestar adaptados a cada empleado.

IA+Igual.- Dada su experiencia en desarrollo de chatbots y modelos avanzados, ¿Ha aplicado inteligencia artificial en proyectos relacionados con recursos humanos?

He trabajo en diversos procesos como la automatización de respuestas a consultas frecuentes de empleados con el objetivo de facilitar el acceso a la información, de manera más rápida y eficiente. Esto mejora la experiencia del empleado y libera a los profesionales de recursos humanos de las tareas rutinarias, para que puedan enfocarse en tareas más estratégicas.

IA+Igual.-  ¿Qué otros usos de IA considera que ya son útiles para la función de recursos humanos?

Encuentro particularmente útiles las plataformas de gestión que integran IA para automatizar y personalizar procesos como la contratación y la gestión del talento. Por ejemplo, el uso de algoritmos de IA para analizar curricula y cartas de presentación ha permitido identificar, con mayor precisión, a los candidatos más adecuados para una posición, reduciendo significativamente el tiempo y esfuerzo en el proceso de selección.

La influencia de los sesgos

IA+Igual.-  ¿Cómo evalúa el impacto de la IA en la eficiencia y la equidad de los procesos de recursos humanos?

La IA ha aumentado significativamente la eficiencia en diversos procesos, especialmente en el reclutamiento y la gestión del talento como ya he comentado. Sin embargo, es crucial abordar y mitigar los sesgos para garantizar la equidad, algo que se logra con una constante evaluación y ajuste de los algoritmos. Los principales desafíos en este momento son asegurar la precisión y objetividad de los algoritmos para evitar sesgos; garantizar la privacidad y la seguridad de los datos, y lograr que los sistemas sean lo suficientemente flexibles para adaptarse a las necesidades específicas de cada organización.

IA+Igual.- ¿Cómo se aborda la cuestión de los sesgos al diseñar algoritmos para la selección de personal o la evaluación de desempeño?

Es necesario tener un enfoque meticuloso en la selección y tratamiento de los datos. Esto incluye el uso de técnicas de desanonimización y equilibrio de datos para reducir las distorsiones. Además, hay que implementar revisiones periódicas de los algoritmos y colaborar con expertos en diversidad para asegurar que los sistemas sean justos y representativos de toda la variedad que está representada en la fuerza laboral.

IA+Igual.- ¿Se puede garantizar el uso ético de algoritmos de inteligencia artificial en recursos humanos?

Es un objetivo fundamental en el que debemos trabajar. Incluye asegurar transparencia, equidad y responsabilidad en los todos los procesos automatizados, además de proteger la privacidad y datos personales de los candidatos y empleados. Para garantizar la transparencia y no discriminación en el uso de algoritmos de IA en RRHH, las empresas deben adoptar marcos de gobernanza de IA, realizar auditorías regulares de algoritmos, y promover la participación de grupos diversos en el diseño y evaluación de estas tecnologías.

Auditar los algoritmos

IA+Igual.- Como miembro del Consejo Asesor de IA+Igual, ¿Qué valor diferencial cree que aporta este proyecto al ámbito de los recursos humanos?

Sobre todo, su enfoque integral para asegurar que los algoritmos de IA utilizados en RRHH promuevan la igualdad, la inclusión y la ética. Al analizar y certificar los algoritmos contra sesgos inconscientes y establecer recomendaciones basadas en los principios de ética de la UNESCO,  IA+Igual no solo mejora la transparencia y la justicia en los procesos de selección y gestión del talento, sino que también fomenta una mayor conciencia social y empresarial sobre la importancia de un uso responsable de la IA. Además, al colaborar con instituciones académicas y ofrecer formación específica, el proyecto fortalece el conocimiento y las competencias de los profesionales de RRHH, preparándolos para enfrentar los retos del futuro del trabajo de manera ética y equitativa.

Claves para generar datos diversos y de calidad que eviten resultados sesgados en recursos humanos

  • Implementar el uso de técnicas de desanonimización y equilibrio de los datos para minimizar las distorsiones
  • Realizar revisiones o auditorías periódicas de los algoritmos
  • Tener en cuenta los marcos de gobernanza de IA
  • Colaborar con expertos en diversidad para asegurar que los sistemas sean justos y representativos de la diversidad de la fuerza laboral
  • Contar con la participación de grupos distintos en el diseño y evaluación de estas tecnologías
  • Proteger la privacidad y los datos personales que se empleen

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