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Esta es la Inteligencia Artificial que sabe cuándo podrías renunciar

Mediante el machine learning, la plataforma de la empresa Kronos calcula cuándo una persona podría estar inconforme en su puesto y optimiza los tiempos de trabajo de un colaborador.
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El machine learning también ayudará a filtrar candidatos durante el reclutamiento.

Predecir la renuncia de una persona, hacer más funcional su agenda de trabajo e incluso optimizar el proceso de contratación son procesos que tienen un nuevo aliado: la inteligencia artificial.

La plataforma AIMEE (Artificial Intelligence for Managers and Employees), desarrollada por la compañía Kronos, busca convertirse en un consultor personal del área de recursos humanos, ofreciendo recomendaciones con big data, explicó Bill Bartow, vicepresidente global de gestión de producto de la compañía, durante la presentación del proyecto en Las Vegas.

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Además, con ayuda de los datos de una compañía, se pueden identificar patrones de comportamientos riesgosos, como el potencial de que un trabajador renuncie. Esto puede preverse con información, como el tiempo que éste ha estado en la compañía, la productividad en los últimos periodos y cuántos días libres y descansos tiene, entre otros rubros. Una vez que se obtiene esta información, el personal de recursos humanos puede tener una conversación más enfocada para solucionar el problema.

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Según Bartow, esta aplicación ya se probó con varias compañías en Estados Unidos y logró predecir el 50% de las renuncias efectivas que hubo.

Además, el sistema permitiría la gestión de vacaciones y la contratación de servicios como planes de retiro y otros productos directamente conectados con la nómina de un trabajador.

AIMEE se suma a otros sistemas como WorkForce y Workmetrics, algunos de los cuales ya son utilizados en empresas como Amazon y Netflix.

En México hay potencial

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Según Rodrigo Carrasco, Latam Cloud Manager de Kronos, la adopción de estas herramientas en México tiene potencial, pero falta que algunos empleadores conozcan las nuevas tendencias tecnológicas.

“Implica mucha educación. Las empresas saben que tienen un problema, que es costoso, pero se acostumbran a vivir con temas muy manuales (…) Se trata de demostrarles que hay una forma más fácil, sencilla y menos costosa de resolver los problemas”, dijo.

En cuanto a las pymes, Carrasco consideró que este tipo de negocios pueden incurrir en incluso mayores costos que los de mayor tamaño, por lo que hay un espacio para optimizar costos mediante sistemas de machine learning.

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“Las grandes empresas ya tienen algunos sistemas, ya aprendieron, tienen una plantilla considerable e hicieron sus procesos más eficientes. La pyme sigue siendo muy manual. Si invierten en tecnología es para ciertos procesos básicos, como en la industria manufacturera”, explicó.

Los procesos manuales, agregó, suelen implicar la posibilidad de errores y el riesgo de fraudes internos, por lo cual automatizar ciertos rubros puede suponer un mayor ahorro.

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