Idioma:
Español
Fecha:
Subida:
2023-10-26T00:00:00+02:00
Duración:
1h 08m 47s
Lugar:
Espinardo - Facultad de Economía y Empresa
- Salón de Actos
Lugar:
Conferencia
Visitas:
2.230 visitas
Inteligencia Artificial y RR HH.
Descripción
Conferencia enmarcada dentro del Plan Anual de Orientación de la FEE
Transcripción (generada automáticamente)
Vamos a empezar, bueno, pues
bienvenidos, a esta, a esta sesión, vale a
esta conferencia, organizada dentro del Plan
anual de orientación y en la que estáis convocados
muchos de vosotros por distintas asignaturas, vale? La sesión de hoy está relacionada
con la inteligencia artificial, lo cual, pues siempre es un motivo
de atracción últimamente, pero en este caso va a ser
aplicada específicamente a la ámbito de los recursos
humanos, a leer yo.
Bueno, pues como sabéis, soy profesora del área
de recursos humanos, y desde esa asignatura, pues hemos
querido promover esta.
Esta conferencia, vale? Para ver de qué manera la
inteligencia artificial está impactando directamente al
área de recursos humanos para esto Pues hemos traído hoy
a 2 expertos en la materia, y voy a presentar a Alejandro
Alejandro Jiménez Alcaraz vale es principal y analítico insultan de si una consultora
inglesa si no me equivoco, vale con sede, con sede, en Londres, a leer
en la que te Alejandro, pues lleva trabajando un par
de años antes de eso.
Pues una trayectoria extensa también
en el ámbito de recursos humanos y tecnología y bueno, pues yo, lo que más ilusión me hace
sobre todo es decir lo que se cree Estado de nuestra facultad,
Alejandro, fue-alumno en el doble grado de,
además derecho y bueno, pues es para nosotros de verdad, un orgullo, poder traerlos aquí a
antiguos compañeros vuestros, que actualmente están en
posiciones de, bueno, pues de responsabilidad en
empresas y en este caso en el ámbito de recursos
humanos, por tanto, el intervendrá en primer
lugar para contarlos.
Bueno, pues toda su experiencia
y en segundo lugar, porque lo hará Petya, haya
nueva que pasó el micro Antonio Aragón para aquellos, la
presente buenas tardes a todos, básicamente hacía nueva es
economista y economista especializada en gestión informática, y el
dato más representativo para no alargar esto y dejar tiempo
a sus intervenciones, que son las importantes, es que ella
en su última etapa profesional pues a con otros socios ha creado
una empresa que es mí ni pyme y esta empresa se dedica
a la gestión digital (más...)de recursos humanos, tanto de
la parte administrativa como de la parte de procesos
y la idea es que comente, pues, como ellos trabajan los
principales servicios.
Es un poco lo que le hemos dicho también para
que veáis esa gestión digital, que cada vez es más importante
en el mundo en el que estamos y en
el mundo que viene.
Por mi parte, le damos ya
la palabra Alejandro.
Vale, tengo que a lo mejor
intentar Cómo dirigido hacia abajo bueno buenos días ni nombres Alejandro
Jiménez y y voy a presentar esta primera parte de inteligencia
artificial y recursos humanos, vale? A primero vamos a hacer una
pequeña introducción un poco pienso yo también para que pongamos un
poco en situación.
Iremos saber.
Ejemplos de aplicaciones
de recursos humanos, la de aplicaciones entendida
como aplicaciones, prácticas de recursos humanos con
inteligencia artificial.
Seguiremos un poco hablando de que
esa interinidad artificial, lo ideal, es que esta
charla comprendéis, que se utiliza hoy en día y comprendamos cómo funciona eso
que se utiliza hoy en día, no tras esto lo que vamos a hacer
es ver un poco de pimpón, Analytics, que al final es
un subtipo de analítica basada en recursos humanos, que utiliza componentes de
inteligencia artificial, como veremos luego acabaremos con
los retos iremos acabando con los retos que nos enfrentamos
actualmente y finalizaremos con algunas proyecciones de futuro.
Si nos da tiempo, vale.
Si vamos de tiempo, sabemos algunas
especulación responsable no.
Sobre sobrevivir un poco
para que me conozca es yo, soy Alejandro encantado
me alegré de veros a todos.
Como le he comentado, Nuria fue.
Estudié Derecho ya aquí en la
Universidad de Murcia, se ha empeñado a varios
cargos en su tono, en el área de recursos humanos y
en especial en digitalización Analytics y y demás, y básicamente
pues ahora mismo me me he vuelto trabajando.
Una consultora británica debería mes
como consultor implantamos, pues software a con inteligencia
artificial en muchos casos a 300 clientes que
como aparecen allí no estén Bayer, vuelan Gil Deloitte, empresas grandes que tienen
esa necesidad, y nosotros intentamos darle
solución, no, o le damos solución a a ellos? Vale.
Vamos a ver algunos ejemplos
de inteligencia artificial en recursos humanos, no.
El primero y el más fácil siempre es
la predicción de una variable.
Actualmente somos capaces de
poder predecir variables en el campo de los recursos humanos,
como por ejemplo siendo empleado, abarrotar si un empleado aceptar
una carta, oferta o de clasificar empleados, por
ejemplo también no es decir, es en alto potencial, necesita mejorar todo eso
a través de algoritmos.
No sería un uso práctico,
no con otras técnicas, que a veces son inteligencia
artificial y otras veces no son, como
han minado el texto, por ejemplo, procesamiento
del lenguaje natural.
Podemos comprender la inteligencia
artificial es capaz de clasificar y entender el sentimiento de
un de un, de un texto, y esto, claro, 1 puede pensar
qué fácil, que es, si pone que me gusta algo,
pues positivo, y si van a que no me gusta
algo negativo, pero cuando digo me gustaría.
Me gustaría que este, que los salarios fuesen más
altos es un condicional.
Estoy utilizando un verbo positivo
para expresar una opinión negativa.
En realidad es más complejo
lo que parece de ahí que los modelos sean bastante,
bastante complejos, tenemos información, podemos
extraer información de documentos que, como muchos
abres mediante 12, nosotros podemos extraer datos,
pero son desestructurados; necesitamos estructurarlas para
incorporarlos a nuestras bases de datos.
Para clasificar documentos,
utilizamos esas técnicas, no respuesta.
Como interactiva, como Alexa tenemos Alexa en nuestras casas
o Google Assistant, también podemos tener los
recursos humanos y hay empresas que incluso
lo están pensando a ti, que no necesita mucha
mucha presentación, no al final es muy polivalente, es
un modelo de, es un ll melo, que se llama nuevo modelo de grande,
de lenguaje no, y reglas lógicas, y esto es de lo más importante.
Yo creo que es lo que se llaman
sistemas inteligentes de recursos humanos no, o sistemas lógicos, no
una regla nosotros me, pero esto no es inteligencia
artificial, y ahí tenemos que ir a definir qué
es inteligencia artificial, que es más grave ni qué es
esto es clave a la hora de entender cuando hablamos de
ella, que estamos hablando no porque ya es un concepto
muy amplio, tiene que dar bestiales todo
aquella, digamos, estructura computacional que emula
la inteligencia humana.
Una regla lógica es inteligencia artificial si un
empleado no me ha llenado, por ejemplo el dato de
periodo de prueba, pues yo te pongo 6 meses en
función del convenio, por ejemplo.
Eso es inteligencia artificial
en el fondo.
Pero claro, no entendemos que eso
sea inteligencia oficial, nosotros no, no asociamos esa
inteligencia artificial solemos asociarlo de hecho, audible
alguien más que demasiado más Internet, más bien es un su campo
dentro de la inteligencia artificial, que va un
poquito más allá mediante técnicas estadísticas.
Nosotros podemos crear un modelo que
pueda hacer distintas tipo de cosas.
No puede predecir una variable,
puede clasificar una variable, puede hacer un múltiple
tipo de cosas, no, y el siguiente nivel sería
ese de leer nada, es decir, ese aprendizaje profundo en el que por qué no un modelo
más siendo entre nosotros.
Vamos a ver, después vemos qué
variables utilizamos.
No en un modelo de emplear
ni es la propia idea la que elige.
Esas variables son redes neuronales, son modelo de inteligencia
artificial, más complejos y son los que se de los que
se habla últimamente, no decir cuáles son los más
potentes, no, los que más se modulan nuestra capacidad de esta
inteligencia natural.
Como ejemplos aquí solo, pues, hablar de qué y como
especie, como como tal, estrictamente solo ella y no
más integre ni líbreme lo más importantes reglas lógicas,
vale, y son fundamentales, lo vamos a ver después, pero eso
son el desistimiento por 100 del proyecto vivo Analytics.
Yo creo que va de reglas lógicas
de tener los datos, bien gracias a las reglas lógicas, y dentro de ello, pues machine
-learning que vamos a verlo todo ahora, despacito.
Los más importantes aprendizaje.
Tenemos, supervisado y no
supervisado supervisado.
Lo veo en humanos no supervisado
el humano.
No interactúa, vale, dentro de los
supervisados solemos tener, aunque las clasificaciones
se van moviendo porque entender que todo esto
es un campo en evolución entonces constantemente evoluciona y
es muy difícil incluso estar al día 9 de lo último.
No podemos tanto clasificar
una variable como predecir la por una
forma de regresión, no dentro de regresión
entre clasificación, pues tenemos un montón de
algoritmos distintos, en función de la tipología del
problema que nos encontremos, y no supervisaba pues esto fue todo
Castril y reglas asociativas también, aunque está la reducción de
dimensión, que es muy importante, y luego a ver si podemos
detenernos también un poquito el aprendizaje profundo.
Serían estas redes honorables no
que son aún más complejas, no las más.
Una de las basuras, a las que a mí me suscita más
interés, son las últimas.
Las adversidades son de unos
orales que son capaces de generar simulaciones,
y te las adaptan.
Entonces imaginar esto.
En el campo, por ejemplo,
de la formación.
Cómo puede revolucionar todos
los sectores de formación? Porque la misma idea te va a adaptar y crear unas simulaciones
en la simulación.
Que un humano haya creado, no,
sino que a nivel de riesgo, por ejemplo, de abstinencia podemos
asignar estas con estas ideas, no en el futuro probablemente
y no tan futuro.
Además, tenemos otra serie
de aprendizajes que no vamos a entrar en ellos.
Pues no fue dado para digo vale, no vamos a entrar en ellos, no, no,
la idea es que entendáis un poquito de.
Queda todo esto algoritmos, ya se me ha pasado, pero no nada.
Tenemos un montón de algoritmos
dentro de cada tipo de aprendizaje.
Tenemos distintos tipos
de algoritmos.
No, 1 de los que más me gustan es
dentro de los de clasificación, por ejemplo, para clasificar; pues
si no he empleado Rota, 1 rota, por ejemplo bosque aleatorio, mediante un árbol de decisiones,
nosotros estamos asociados a la guía y la guía dice.
Vale.
Pues yo cojo un empleado y
este empleado cobran más o menos de 5.000 euros más.
Se va por un lado, menos
se va por otro.
Venga, en ese otro.
Se llaman nodos en esos nodos,
decide, y pieza a decir.
Vale, pues este empleado en
qué departamento está? Está en el departamento de compras.
Si no son siempre o leal, nosotros
siempre verdadero falso son binarios, no la Airef
tiene mucho de números, a veces es el problema no principal,
no es la principal barrera de entrada y compone todos esos arcos.
Esos árboles y esos árboles coge, pues va haciendo predicciones
y ver si es cierta o no, de forma que luego compone
todos los árboles.
De ahí el nombre.
Bosque aleatorio.
Son las decisiones aleatorias,
Unidos muy muy interesante la reducción de dimensión
que hablábamos antes, que no.
Que no he podido decirla.
Veremos después el modelo no
el de dicha el proyecto claro esto es una pregunta
también para ustedes.
En un modelo, por ejemplo, la regresión no
se sabe hecho alguna, se ha centrado en econometría
o estadística.
Si nosotros metemos más
factores predictores o pensamos que son factores
predictores en un modelo, 1 cabría pensar cuantos más mejor no.
No tal vez Cuántos nuestras
máquinas esas son capaces de computar cientos de variables.
Los ordenadores masa lo hacen.
Por qué no lo hacemos nosotros? Porque existe el factor de
la múltiple linealidad, que a veces se nos olvida no
por meter más variables, explicamos más varianza
lo explicamos.
Más un fenómeno y eso es super importante, no,
porque la idea es capaz de detectar qué variables no nos valen.
A ver.
Como hemos comentado antes, la idea
tiene mucho de estadística, más Finlandia tiene mucho
de Estadística, la ley en realidad no, y
junto a estos campos de inteligencia artificial
y más sin leer ni se están uniendo otros como
la lógica en computación a las bases de datos, y vemos ahí que hay otras áreas
que a veces confundimos con inteligencia artificial,
eliminado de texto.
Esto de la guía, leer el
texto y lo interpreta.
Hay algunos algoritmos que sí;
son inteligencia artificial, pero otros que no.
Lo son no, y aquí por ser lo quería
poner para qué Para que lo viérais no no muy interesante ese no de
procesamiento del lenguaje natural, que es el que utiliza este anticipo
y para comprender qué queremos nosotros decir? Porque, si no, si no lo dijéramos
de forma correcta no nos entendería y no podría
devolvernos la respuesta.
Quiero enseñarles brevemente
el proyecto de poner Analytics cómo funcionaría,
vale y su diferencia con reporting, porque muchas veces se confunde
con reporting.
Un proyecto que pone Analytics,
que es en el fondo, es.
Vamos a crear un modelo para una, un
problema de negocio que tengamos, porque aquí recordar que
estamos en la empresa y todo lo que hacemos responde
a una necesidad de negocio, a un problema de negocio vale a
un incremento de beneficio o reducción de coste no
entonces por ejemplo un problema de negocio cuál
puede ser la rotación No pero esa rotación tenemos
que traducirla a un problema estadístico, es el eje, es el principal reto que nos
encontramos aquí tras esto.
Nuestra siguiente fase, cuál va ser la de colección
de los primeros datos, la de la desarrolle? Vale, perfecto.
Queremos explicar la rotación, qué bases de datos tenemos
donde las tenemos? Como las tenemos, porque
es muy importante.
No haremos un diccionario
de datos, por ejemplo, para ver que cada variable que
valores toma son numéricas, son son continuas, son
variables discretas.
Esto es importante, no decir.
Es una una mejor práctica.
No se llama en inglés best practices.
No sirve de hacer las cosas
pues con una buena forma un buen proceder, no
una buena praxis.
Tras esto vamos a hacer todo
lo que es la limpieza, y esta es la fase que
más tiempo consume.
Por qué el problema suele
estar en los datos? Siguen casi siempre montar
un modelo es muy fácil, en realidad es muy fácil.
Lo difícil es tener los datos
limpios y perfectos para para hacerlo no es decir aquí esa típica
frase que se suele decir.
Si tengo 6 horas para
cortar un árbol, no me vas a 5 horas afilando el
hacha y una hora aportándonos decir literalmente es eso
y aquí es donde entra.
Pues esas reglas lógicas que hablábamos al principio no
también depende del algoritmo que utilicemos, por ejemplo, para
un algoritmo de regresión.
La guía necesita todo sea
que todo sea numérico, entonces no entienden entre
hombre y mujer.
Departamento de ventas, departamento
de finanzas, no entiende, departamento número
1, número número 3, para hacer estadística, porque ahora viene la
fase más divertida, lo que se está análisis, una
variante media moda, todo, todo cuartil, es percentiles, desviación típica para saber cómo
es nuestra nuestra muestra, porque, claro, si yo tengo
dicen que la estadística es esa Es esa ciencia que si metes
una mano no en una olla ir viendo y otra manera, una olla congelada
ambas están tibias, no, y eso es esa.
Esa broma no? Esa cita es porque no se entiende que, por ejemplo, no podemos aplicar
índices de tendencia central cuando tenemos mucha dispersión.
Entonces nuestro modelo tenemos que tener eso claro antes
de entrar en el modelo, muy, muy, muy importante.
La última fase de este.
Esta fase es la de división de
los datos en entrenamiento y en práctica no te has
dicho en inglés.
Bueno, es una materia también que
se trata mucho en inglés.
De hecho, casi siempre es bueno, aunque cada vez más, pero
mucho en inglés, muy importante que lo habéis
oído que está ahí.
Ya se ha entrenado con aquí lo
tendría que dar relación al 70, a 30 por 100 de la base
de que tengamos.
Tras esto elegimos el modelo, podemos dividir a un modelo
de regresión.
La clasificación de asociación
dentro de ese modelo, pues regresión, logística normal, y la última fase de la evaluación
del modelo.
Porque, claro, además habría 2 fases
más después de esto que es una vez que lo tenemos, que
deberíamos hacer acciones y seguimiento, que no lo he incluido, porque no es estrictamente Analytics, pero en nuestro proyecto deberíamos
incluir acciones y seguimiento.
Tenemos que evaluar nuestro modelo
al final no, es decir predice, la rotación.
Hemos conseguido predecirlo
y eso se suele medir con lo que está ahí que pone a usted.
Es Reoce, son áreas de libros, no
decir área debajo de la curva; suele medir con eso, con si
tiene esa especificidad, y esa especialidad no es decir
que veremos en la siguiente, porque eso era el único punto
que me quería detener, porque es un punto muy interesante
que nos cuesta un poco.
No.
Lo que hacen realidad es que en ella
contrasta la intervención oficial.
Contrasta y dice.
Vale, pues yo predice porque
está empleado para rotar y me voy a la realidad,
y Rota o no Rota.
Si yo creo que Rota y Rota
verdadero positivo vale.
Se estadística pura si
digo que nos rota y no rota, verdadero negativo,
perfecto, eso sería el caso.
Este queremos trabajo área
bajo la curva de 1, 100 por 100 de precisión.
Acierto siempre.
Si detectó el factor por eso son.
Por eso es una línea recta; si lo detectó no falló que
no es el caso claro.
Es decir, aunque aunque los estándares
de esto son muy altos, en realidad un modelo se considera
bueno a partir de 0, con 9, 0, con 95 alcalde,
también con 100 buques, o sea que no el 5 por 100, de probabilidad acertar, casi
ninguno tenemos hasta esa probabilidad.
Incluso en otra acción en materia
de nuestros estándares es muy elevada.
En cambio, si te equivocas, pues llamamos al error de
tipo 1 error del tipo 2 en función del tipo de.
No quiero enseñarnos cómo se
vería en modelos reales, no, en modelos reales, lo normal.
Pues conseguir 0 con 7 a 0, con 8 Por eso se llama Área
de bajo la curva, porque porque suele ser una curva
no es un pico nunca, y el peor de todos los casos
es 0, con 5, 50 por 100, porque es Qué significa eso por
cada 1 que ha cierto fallo? Otro, no, lo cual por eso las curvas
se sobreponen es muy importante.
No, esos modelos no nos
valen para nada.
Se desechan de hecho y el último
caso sería en el modelo, de los cuales 0, pero 0 lo que hace
es que cuando yo predice, que va a pasar una cosa, vamos
a verla contagia.
Entonces, al menos, tiene un poco
de precisión, inversa, pero tampoco nos tampoco nos vale.
Es por Analytics reporting
no, y esto es lo único y se saque solo en claro.
Esto ya habéis hecho un montón
porque veréis por littering mucha gente que dice
tengamos un rasgo y esto es Analytics.
Cuidado con eso, porque
una cosa es un dato, por eso sería un reporte un avanzado; en realidad sería un reporting
más allá no el 80 por 100 o el 90 por 100 de la empresa.
Literalmente tengo el nivel
de recursos humanos tienen reporting operacional
no llega incluso en el reporting avanzado.
Básicamente.
Eso es un reto que veremos después,
no por por qué sucede eso, pero, pero conforme podamos avanzar
más hacia la pirámide, hacia la cima de la pirámide, la
empresa, para dar más beneficio, porque a estos modelos son
ahora mismo, son caros, algunos caros por el personal
más que por la tecnología, pero se está abaratando cada vez más, y por eso vemos la difusión en
Linkedin y en redes sociales de que cada vez más gente se sube, a se encarga.
Al final hay más expertos y baja
el coste de los profesionales, y eso es bastante importante, y
espero que solo con estos, que quede clara, una vecindad
por un reporte un excel con 4 datos nos ponen al clima de
decisión en sentido estricto.
Debe utilizar modelos de integrar artificial, además, sin
learning, que son estadística, que requieren de conocimientos
estadísticos no.
Cuáles son los retos ante todo esto? El primero escasez.
No hay persona, no hay gente, sí; sí; ahora mismo se encontrará
perdido, esos ves que estos gusta a dentro
porque no hay gente porque necesite una persona que
entienda de recursos humanos, entienda de los procesos tan que
entienda de informática, porque tiene que entender cómo
funciona la base de datos, cómo funcionan los sistemas y tiene
que entender de Estadística, lo cual un perfil triple es lo
que se llamó Milano Blanco.
No ha decidido, no, no lo encuentra, es nada, se es ese unicornio, no,
lo que busca es complejo, es un proyecto complejo y
en esta media horita nos hemos explicado un poco y seguro que tendréis mis dudas.
Eres son importantes, no
los tenemos entonces.
Es decir, esto no es España,
n y 6 meses, es un año porque tienes que limpiarlo
todo inéditas, un poquito de histórico, el
último, la tradición, es decir, la visión tradicional
de recursos humanos, que es pago, nóminas,
reclutó he dicho.
Recluta no seleccionó reclutó, entra y sale y pago y ya esta
formación desarrollo vuelve y todo esto fuera fuera fuera.
No sé nada, no sería bueno, probablemente todo por tu sector,
tengas todavía más, más de ese, sea 1 de 3 principales factores, no? Y ya para acabar.
Sobre el futuro de la guía.
Vamos bien, tenemos Ah, perfecto, de hecho ahí está el
control del tiempo es importante.
Yo quiero hacerles una serie
de especulaciones.
Responsables.
Vales.
Sobre qué puede pasar de
aquí a 20, 40 años.
Vale.
En base a lo que hoy vemos base
a lo que hoy conocemos y algunos me vas a decir solo.
Es muy raro, muy imposible, y yo quiero hacer reflexionar.
Una cosa Sabes sabéis cuánta gente
tenía acceso a Internet en España hace 23 años? 2.000.005 por 100 de la población.
Nadie nave.
Yo me acuerdo cuando
eran pequeños, no? Bueno, cuando trajeron
el primer orden a la casa era un cubo hacia delante, entonces está avanzando esto mucho
más rápido de lo que pensamos, no? Y es 1 de los retos que
los profesionales, es que no le da tiempo a digerir, es que no están preparados para
muchos de los cambios.
Que y tienes que dar
arreglar sesiones de formación personal a ellos,
que lo hacemos.
En nuestra empresa, y tenemos que enviar un grupo
de consultores una semana, formarlos y a ver cómo,
porque es que estamos y son europeos; es decir, o sea, nosotros trabajamos
con clientes, sobre todo europeos y empresas.
Os habéis visto de primer nivel, o sea que no nos imaginemos
mediana empresa, pequeña empresa o empresa
local regional; es decir, trabajamos con la empresa
multinacional posiblemente el día de mañana, si la esperamos
que entendiendo que la ya no nos ha terminado
reemplazar del todo no es decir que todavía no las han reemplazado,
es muy probable que que la misma inteligencia
artificial sea capaz de con modelos de regresión, predecir cuánto ha empleado,
necesita para un proyecto que sea una empresa de construcción
predecir, hay dirá.
Necesito 15 perfiles, 30 con
300 de estos niveles destapando salariales conecta
skins con esto, todo lo que decida se lo mandará
la idea de selección idea selección ida perfecto 300
perfiles tipping publicarán Linkedin nosotros aplicaremos con
nuestro currículum y la idea.
Ahí empezará a darle vueltas,
cogerán nuestro currículum, cogerán nuestro perfil.
Los buscará en Internet sacará todo de nosotros, todo,
todo, todo lo que pueda, y nos pasa lo mejor por
reglas lógicas puede coger y decir.
Vale, pues a este empleado le voy
a enviar un cuestionario de unas cosas que necesito saber por
qué no he llegado a identificar, calculo que alejándolo, tiene la
esquina política en marcha y que eso ya es todo lo
que estoy diciendo se hace, ya es posible ojalá no
decir aquello que decía era decir que toda la toda la ciencia es
ficción hasta que es un hecho, y esto ya son hechos, desgraciadamente no son
ficción todavía, no ya y pues detecta a habilidades
detectas si tienes, porque yo no he dicho
que tengo por ahí que marcharme pero detecta por
mis puestos de trabajo que yo estaba responsable en un
proyecto aquí aquí a día ya entonces puede detectar con
un nivel de probabilidad; si lo tengo, si no tengo
superinteresante detectar a eso nos mandaron un cuestionario
especializada más personalizado, porque lo puede generar ella misma
para detectar esa habilidad que no sé si tiene o no determinarla dirimirlo
tras eso, posiblemente seamos.
Pasamos a la siguiente fase y
nos hagan una entrevista.
Nuestra típica entrevista, pero claro, Por qué hacen una
entrevista con una persona? Se le puede hacer una guía.
Si la hay, ya puede generar
retratos y avatares, por qué no generarlo en tiempo real? Por qué no una guía que te
hable un chat y pico como hablan mucho de ti? Pero porque decimos hoy se equivoca.
Claro que se equivoca, porque
estamos en el año 2000, tenemos un 5 por 100 solamente,
pero dentro de 20 años a ver cuántos se equivocan.
Hablaremos con ella, y sobre todo poder hacer,
que lo habréis visto ya habéis visto que ya se puede hacer
traducción en tiempo simultáneo.
Yo estoy hablando en castellano y vosotros lo vais a oír
en vuestros idiomas.
Maternos, pero no solo
en vuestros idiomas.
Maternos también.
Lo puedes hacer con con
acentos regionales.
Han entrenado para que yo sí
quiero oírlo en gallego o en murciano día he entendido
como castellano.
Variante de Murcia, y yo lo digo
como variante castellano de Murcia.
No.
Para qué? Para que el empleo se sienta cómodo para que exprese en la entrevista
se va a ser.
Va a ser una, puede ser una
auténtica revolución, no nos mandaran carta oferta
y la carta oferta.
Pensar que una inteligencia
artificial puede haber sido internada con un 1.000.000 de casos con,
con 3.000.000 de casos.
Ha enviado tu misma carta oferta
trescientas 1.012.
Nosotros ser humano va a ser capaz
de hacer eso tantas veces.
No entraremos si nuestros bosques
era, pues una Alexa, una, una inteligencia artificial, a la que le digamos,
voy a decir Alexa, pero no seré Alexa Alexa.
Cuántas vacaciones me quedan cuando
voy a cobrar la nómina? Puedes aumentar mi IRPF, puedes cogerme vacaciones del 15 de
diciembre al 25 de diciembre y te las va a poner y ya está
y solo ha dado trabajo.
Si es que tal no detectara
función, por ejemplo, podrá leer nuestro sí Meis.
Si tú tardas en resolver un
caso muchas mucho tiempo, va a poder detectar que tiene
ser una carencia, y de formación que no es capaz de
resolver conflictos eficientemente y que asigna la formación; formación que puede ser incluso
simulaciones, estas que cree ella o en la misma entrevista así
que bueno es un campo todos estos especulación responsable
pero previa se hace se hace en algunos
puntos del planeta, no? Es decir, y nosotros como
profesionales tenemos que estar al tanto de todo esto.
Nosotros quizás no nos dediquemos a
programarla y a alternar la guía o algún aspecto informático de
conectar los sistemas temas, pero creo que es muy bueno que
tengamos ese conocimiento nosotros, porque al final el conocimiento
no nos hace libres no y podemos comprender no y eso
sería todo muchísimas gracias.
Gracias Haga.
Hola, buenas tardes a todos.
Creo que ya se me oye.
Anda quedará este y no pasa nada.
Bueno, soy periferia, nevada
como como me presenté, van Toño encantada de estar
aquí con vosotros y espero que pueda ser de ayuda.
Gracias por la excelente
ponencia del compañero y lo que le estaba comentando,
que os ha dado la teoría, y ahora yo veo un poco la práctica.
No voy a hablarlos de caso de uso y
de lo que es en realidad el tipo, la nave bajado a tierra, bajado en día a día a las
empresas porque existe y que es lo que queremos.
De qué estamos esperando,
de ese tipo rondan Letrix, que es tan famoso
hoy en día y a y bueno, pues todos los pueblos que
se crean con la guía y se entera.
Soy una de las fundadoras de mínimo
y la directora financiera soy economista, protectora
es tocándoselo literalmente en español
es programadora, vengo de una especialidad de la
economía donde se aplican los programas funcionales
y programación, aplicada a todo lo que tenga que
ver con las finanzas macro y microeconómicas.
No me dediqué a la programación,
pero suerte que la que estudie en su momento,
porque me ayudó mucho.
Hoy en día, en donde estoy hay 2
frases que me encantan siempre las tengo por aquí en mi
presentación que tienen que ver con por andar les dice exactamente una ante
ella es que sin datos solo eres otra persona con opinión no
puedes demostrar absolutamente nada, puedes opinar y esto
opinión es respetable y otro de ella, del reconocidos
ser Ken Robinson, que son gurú de la educación, que dice que los recursos humanos
son como los recursos naturales, hay que ir a buscarlos y
hay que ir a excavar.
Los que no se encuentran no son, son reflexiones que me gusta
mucho más que vosotros, os dedicáis y estáis estudiando
este ámbito.
Se puede contar un poquito a lo
que nos dedicamos nosotros y de por qué se prolonga la crisis
que estaba hablando el compañero, más allá de toda la problemática
de la empresa de Cultura, momento de transformación digital y, etcétera.
Existen otros problemas por
los cuales estas empresas hoy en día todavía no están
preparadas para hacer una transformación digital,
si no con esos procesos de investigación, desarrollo,
metodología, tengo ya el modelo, lo aplico
y luego hago seguimiento Por qué no están preparadas y
más en recursos humanos, porque es 1 de los departamentos más
tradicionales que os sorprendería a día de hoy, la millonada
de empresas, que sigue trabajando en papel.
Es 1 de los departamentos que
todavía se suele tratar el capital humano solo como nómina,
y es algo muy difícil cambiar.
No se trata de un cambio de cultura, se trata de una reeducación
dentro de las empresas y quién mejor que todos vosotros,
que estáis estudiando esa lista, ese mercado
laboral para ser, para ser ese cambio? La mayoría de las empresas tienen
un problema de no ests sesión no tienen dentro de su plantilla pues como decía mi compañero
método amenaza pago novena hechas esta no es una especie de
sesión dentro del departamento de recursos humanos y luego tienes seamos diferentes
herramientas, llámese papeles, llámese Excel.
Ahora hubo una aplicación que
alguien no se recomendó por ahí; suelen usar entre una media
de 3 8 aplicaciones, y cuando quieren hacer eso
famoso, que sale bien, queden que sea un matiz.
Prolongar el CIS se encuentran
que esas herramientas no se hablan entre ellas el problema
del dato que es importante pues no tenemos el acto cuando
queremos llegar y coger el dato para poder analizarlo y aplicar esa inteligencia de
negocio al capital humano.
Para poder hacer una analítica
descriptiva prescriptiva y predictiva no podemos realizarla porque
nuestro dato no vale, no lo tenemos; no podemos contarlo, innovar y bueno.
La capacidad analítica, por supuesto el día cada día más
además científicos de datos, las empresas ya empiezan a contar
con más personal preparado, pero todavía el 86 por 100 de las empresas no tienen
una capacidad analítica dentro del departamento
de recursos humanos, y eso lo que hace es que esa
transformación digital sea una misión imposible Qué es lo
que ofrecemos desde lleguemos? Bueno, yo me he preparado una
presentación un poco de lo que somos nosotros, pero voy a
seguir un poco la presentación del compañero para hablar de ese ese
tipo de análisis de por qué es tan importante en
la transformación digital.
La transformación digital a
día de hoy las empresas se está realizando sin estrategia y
sin ningún hito a llegar a cumplir Qué quiere decir esto? Quiere decir que yo veo herramientas, me recomiendan herramientas,
tengo equis consultores, todo el mundo mero encomiendas SAS,
perdonar, implementó cosas, pero esas cosas que yo implementó no
dan el remando en el mismo barco a sin ningún tipo de estrategia para
achacar a un fin a conseguir el, el que quiero conseguir,
implementando esas cosas.
Por eso no funciona la tras
la transformación digital y terminen fracaso en la
mayoría de los casos para que la transformación
digital en las empresas no termine en fracaso.
Primero debe tener una
estrategia clara de qué queremos hacer y conseguir
en nuestra empresa en qué nos vamos a enfocar.
Para conseguir ya sea aumentar beneficios,
reducir gastos, hablamos del señor o simplemente
mejorar el clima laboral.
No se me lo invento.
Tenemos que tener un fin, tenemos que querer conseguir algo
para esa transformación que queremos hacer, no
una estrategia clara y lo más importante es que
tiene que ser liderada por las personas, aunque se muestra toda la tecnología
que tengamos en nuestro poder y toda la guía que vamos a usar.
Esa transformación digital tiene que
ser liderada por las personas y tiene que empezar desde
arriba hasta abajo, mucho como cargo directivo no le puedo exigir a mi compañero
trabajador que firme su contrato a través de la aplicación que
tiene de recursos humanos de forma digital, sí
misma no lo hago.
Entonces esa transferencia digital,
cuando una estrategia clara liderada por las personas desde
arriba hacia abajo, porque si no lo hacemos nosotros
no va a bajar a planta, no va, era nuestro personal,
el nuestro se frustrará porque nos diera por qué voy a usar
la herramienta que me ha expuesto aquí si tú no lo usas, si luego
quiere es el dato, lo tiene ahí y me sigue excluyendo.
Es crear frustración, y eso termina
en el desastre total.
No, no, no hay éxito.
No hay un proyecto a éxito.
Bueno, un poquito.
Cómo lo hacemos desde niño
y muy qué y qué hacemos y por qué lo hemos hecho? Una breve historia sobre nosotros.
Somos 4 socios fundadores, venimos
a del mundo corpore, sector bancario, sector hotelero
con grandes cadenas somos a muy analíticos de
números y a y bueno, pues estamos trabajando con grandes
cadenas hoteleras, donde detectamos como propiedad.
Detectamos que a la hora de realizar analítica dentro del
departamento de recursos humanos era misión imposible.
Si ventas sí a todo el mundo está acostumbrando
con y no todo el mundo tiene, son dadas por de predecir
prever y controlar, pero se hinchó en un establecimiento
hotelero en nuestro caso, aunque aumenten las ventas un
20 por 100 que estamos aquí en la facultad de Economía
y empresas.
Ahora ahora voy a ese punto.
Si yo aumentó un 20 por
100 de ventas, eso significa que yo aumentó
un 20 por 100 de beneficio Por qué Porque centre más gasto
asociada a esa venta, pero sí puedo hacer que
si ese pequeño inciso se reduce a un 5, igual puedo
ser que crezca a un 8, a un 10 No lo sé; puedo hacerlo.
Cómo puedo hacerlo con proyección? Estar preparados usar la tecnología
a nuestro favor para obtener ese y poder hacer
una reducción del costo Qué ayuda a ese remedio? Que el beneficio realmente sea mayor.
No solo ven yendo obtenemos beneficio sino que reduciendo los
costes también al fin y al cabo pactamos de forma
indirecta en el choque y así lo hacemos.
Nos contamos a los socios
y decimos Bueno.
Pues vamos a ser analítica y
nosotros vamos a reeducar todos los directivos de
recursos humanos para que sepan analizar, es decir, vamos a enseñar a aplicar
la inteligencia de negocio, ese digne Telechea que todos
conocéis que le apliquen al capital humano de la empresa, que vean que
si tienen datos igual que lo tiene marketing porque
tienes un bonito transporte -venta, si quieren datos y si el
dato está bien estructurado, pueden hacer una analítica
descriptiva prescriptiva predictiva y pueden tomar de Sesiones, basados
en datos a tiempo real que conseguimos con esto conseguimos
situar el departamento de recursos humanos en una
posición muy estratégica dentro de la empresa.
Ya no es no MENA sino que es un departamento
estratégico que, gracias a la tecnología,
pueden digitalizar y automatizar todos los procesos.
Tanto operativos como
administrativos, para que ese departamento se dedique
a lo que de verdad importa, que son las personas que se
dedique a gestionar, el talento, a captar el talento, a retener el talento a esas
formaciones tan necesarias y contar con el mejor capital humano
dentro de su sector o su empresa, no a lo que se a lo que
se estén dedicando.
Bueno, empezábamos a ser esto.
Nos encontramos lo que comentaba
el compañero, que vamos a hacer por la sequía.
Enseñarle a la gente bueno, vamos a ver los datos
donde los tenemos o no los tengo.
Cuando el asesor, otro con un excel,
que lo tocan 5 personas, otro, pero tiene que pasar el mayor
de fuente de derecho, porque yo no sé quién trabajo ayer, ni cuántas horas me lo tiene
que pasar en el otro, no sé qué y el otro.
No sé cual.
Bueno, pues cuando juntas todo eso y encima lo tocan 5,
6, 7, 10 personas, resulta que el dato que
tenemos no es ético que cuando queremos hacer analítica
o se acordó desde los gráficos que mostró el compañero, pues eso es ser ese vaso
inherente al revés, demostrarnos lo que queremos,
se vuelve loco, porque el dato que le estamos dando
para analizar no es verdad que no pague, no tenemos
un dato de calidad.
Si no tenemos un dato de calidad,
no podemos hacer ningún tipo de andar eléctrica, nada ser, somos
otras personas con opiniones, pero no tenemos datos en este camino
destruiríamos crear ningún mínimo.
Es una aplicación de última
tecnología totalmente modular, gracias a la cual a través de todos
los modelos operativos que tenemos ayudamos en
la gestión diaria, tanto administrativa como operativa,
digitalizando todos los procesos, dentro del de la parte
administrativa.
Por ejemplo, para que
os hagáis una idea, la firma del contrato
firma electrónica avanzada dentro de la herramienta, un proceso que dura entre
20 35 minutos.
Tenemos sobredosis, datos.
Pues todo todo eso es
ahorro de tiempo, eliminamos todo ese tiempo, no eficiente dentro del
área administrativa y luego dentro del área operativa
estaba diciendo el compañero de la proyección que nosotros
ya lo tenemos.
Somos capaces de decirle cuántos camareros necesita ser con
los cafés, 6, quién quiere o cuántos camareros de piso
cuando eres accionistas o según las ventas que prevé tener.
Cuánto personal necesita
dentro de una tienda.
Eso ya lo ya lo tenemos todos.
Esos modelos que hemos tenido que
crear para al fin y al cabo, terminar generando el data
nosotros llamarle data decreto adapta, sumar data, como que ahora es hoy en día
ya es todo de moda y data.
Al fin y al cabo nosotros somos
los que generamos el dato, ya pondremos todo lo que está
en nuestras manos, con la tecnología que usamos, para que no haya errores;
estructuramos ese dato, y cuando los plasmamos en esos datos, porque tenemos más de 35 que cumplen
con la ISO de recursos humanos, lo único que tiene que saber la
persona es interpretarlas.
Tiene que tener esa formación
analítica, esa visión analítica, interpretar
los datos que le estamos dando, para tomar decisiones
basadas en datos y no de a ver cómo va el viento, y eso es lo que hemos conseguido
desde mi vivo y seguimos y seguiremos avanzando y bueno
un poco nuestra historia, no, así hemos sector hotelero.
Presentamos nuestro proyecto en
Fitur 20, 20 Eso fue en enero, Fitur.
Sabe esto? 2, que es la Feria Internacional
de Turismo más grande que se celebre
en España Bueno, pues en enero todo con una
euforia tremenda.
El proyecto tenía un éxito total
y el marco de código y entonces pues el cohete,
y solo así firmado nuestro sector fue cerrado
por ley y bueno, pues los contadores no sabíamos
si si se daba la persiana, si hiciera morirnos en algún
sitio, que hacer, aunque estábamos contratando gracias
a diferentes programas de aceleración, y ayudas, como pueden ser telefónico
28 como era, sale era el buque, el forestal,
tapemos Estado, en algunas de las las más
prestigiosas nos hicieron salir de nuestro, de nuestra
zona de confort, y podemos dar un giro para buscar
cuál era el aporte de valor.
En otros sectores que daban
nuestra solución, entonces encontramos que una
empresa sea del sector que sea mediana, en grande, que tenga alta rotación de personal
y turnos variables lo que hemos denominado jornada,
regular toda qué empresa, que tenga complejidad en la gestión
de su capital humano y quiere avanzar con esa
analítica del dato es donde nosotros aportamos valor.
Entonces, pues hicimos un giro y día
tenemos clientes de otros sectores.
También seguimos desarrollando un
poco nuestra, nuestra atracción que veáis por ahí ahí pues nuestra
atracción empresarialmente.
El 21, el 22 cerramos el año con 13, que
es a quien no sé si hablo muy, muy financiero o a lo mejor
lo si está bien, pero con un crecimiento por
por 300, de ser un 3 ejes y ahora mismo estoy super.
Me orgullosa, porque este mes
acabamos de superar ya el 1.000.000 de eventos cena RR.
Eso significa recurrente
anual contratado, entonces somos son a estar tapa
quid de la Región de Murcia.
Estamos en el Parque Científico
y ese es un poco como hemos ido creciendo y cómo hemos ido demostrando
que nuestra tecnología, si aporta valor a las empresas
y todos los casos de éxito que tenemos, no, pues
a través de todo lo que estamos implementando tenemos
ser gestor de turnos más avanzados del mercado.
Como he dicho, se pueden
incluir diferentes KPI.
Sabéis todos que el capping son
las métricas que queremos.
Si queremos mediera algo, por
ejemplo, reserva de mesas si podemos predecir cuánto personal
necesitamos para esta noche, con las reservas que tenemos
o en un hotel o en una tienda.
Según ventas.
El cliente define las métricas
que quieren usar y nuestro máximo que es capaz
de predecir el personal que va a necesitar, porque todo eso, porque con todo eso liberamos a un
departamento de recursos humanos y bajamos el poder también
a los manos, desde los equipos para que puedan
hacer una gestión eficiente de esos equipos de trabajo.
Saben a tiempo real qué tiempo o qué contrato tiene María y si María trabajo, 40 o 20
horas a la semana saben qué turnos le pueden dar o si
María, hecho horas extras, y ahora mismo el capping me indica
que no tenemos reservas.
Le puedo decir que se va a descansar
a su casa 2 días porque ha bajado la ocupación,
ha bajado la renta, todo esto es una gestión eficiente
de nuestro equipo de trabajo y esto lo que hace es
que ahorra costes.
Al fin y al cabo en nuestra nuestra
cuenta de resultados alguna de nuestras métricas que
comentan nuestros clientes como podéis ver más del 80 por 100
en hora de creación de turnos, son muy importante.
Más del 90 por 100 en el logro de procesos productivos
a mí lo que más me gusta es la satisfacción del
empleado externa.
Está todo el Estado va
creciendo cada día y me enorgullece muchísimo, porque
les damos en la palma de su mano.
tecnología.
Funcionamos como un modelo SAS piche diforme, porque
es una aplicación hecha desde el empresario para
el empresario, como dije al principio.
Bueno, un poquito nuestros mercados.
Ese es el mercado español con el que empezamos este año hemos
empezado internacionales, que son en México, tan sanciona
que está desentendiendo todos no lo que es el mercado
global, el mercado más local y la cuota de mercado a la
que nosotros aspiramos.
En México.
Estamos hablando de una cuota
de 81.000.000 de euros, que esperamos.
Bueno, la estrategia de marketing todos los colaboradores que tenemos
trabajamos con diferentes, aunque son podéis ver, algunos
son competencia, usan parte de nuestra tecnología
porque no lo tienen desarrollada.
Eso nos enorgullece también
los países en los que estamos en Europa hemos salido de forma orgánica de
la mano de nuestros clientes porque tienen establecimientos
en los países.
Estamos ya en México y nuestros
próximos destinos, donde quiero echarles a un poco
a presentar mis excompañeros.
Somos 2 4 fundadores José
darse Bermejo, se ha datas haya un especialista
desde leches en Treviño, marketing que intentase, empresario
con más de 25 años de experiencia.
Yo soy pequeña, ha nevado.
Soy cuando mis anchas
conté un poquito, he trabajado en algunos de los
mejores bancos de España y a los he dejado muy a pesar.
E. Nacho Rodrigo, nuestro
socio fundador especialista en recursos humanos,
abogado laboralista y jueces más de 25 años de experiencia en
cadenas como palacio no hubo, no gozan los hoteles de que
entendieron sexenios, de intercontinental, etcétera, y por supuesto presentó como veis.
Ahí nuestro tíos es nuestro sitio
porque si en este proyecto de una hectárea una hectárea viable,
gracias a él estamos hoy aquí algunos de los clientes que
tenemos he puesto alguno local que como seréis, el mosca embargos,
a lo bestia, que son aquí de la región seguro que tengamos
alguno más lo siento y no no no los puede oponer todos
algunos de nuestros sitios y premios también obtenidos los que
son gracias a todo el equipo acabo de volver de Sevilla donde
nos dieron un reconocimiento como una de las 40 empresas
punteras en tecnología en el sector de turismo.
Eso nos enorgullece muchísimo,
y bueno, espero que haya podido bajar
un foco en Sierra y en práctica lo que es en realidad
ese tipo banal equis y esa tecnología que usamos
a día de hoy y que os haya servido, y gracias.
Bueno, chicos, espero que les
haya parecido interesante y desde luego, a mí me
lo ha parecido ya sé que la hora en la que
empezáis a iros, pero me gustaría que aprovechar
la ocasión, ya que los tenéis aquí si
tenéis alguna pregunta que hacerles alguna cosa, que
nos haya quedado clara o algo que queráis saber sobre
el camino profesional en este ámbito.
Alguien tiene alguna.
Buena.
Quería preguntarle a ello que una persona que terminé
la carrera de ADE, que quiere dedicarse a la
dirección de recursos Humanos, cómo cambia el rol de un
director de recurso humano conecta nueva tecnología, el la inteligencia artificial.
Cómo puede cambiar su
rol en una empresa, o sea, cómo puede cambiar el trabajo
para cualquier cierto.
Como podía cambiar un un director
de recursos humanos, su rol en una empresa conecta
nueva tecnología como la inteligencia artificial.
Si es que el director
de recursos humanos es quien más fácil lo tiene,
porque, como tal, como ha dicho ella, el cambio tiene
que venir de arriba hacia abajo.
Entonces, quién tiene más
autoridad, la empresa, un técnico de recursos humanos,
que ha hecho 7 cursos y ha hecho un máster; o el director,
que tiene 10 años de experiencia, que, que lleva un tiempo
en la empresa y que tiene esa esa auctoritas y
posiblemente consiga la potestas, envase si consigue los proyectos
hacerlos bien es el director el que entonces, cómo? Cómo puede hacerlo? Emulando a otros departamentos,
emulando a finanzas que decía ella, emulando a marketing, emulando
a logística, todo esto está en otros
departamentos, ya ya lo hacen desde hace tiempo,
toca aplicarlo a los otros, y el reto que va a tener pasar
con sus empleados porque los financieros no acaban
en fechas al revés, no le puede dar un poco
noche sea bueno.
No es todo tan vale.
Nosotros, dentro de nuestra
captación de clientes, por ejemplo a aparte del director de recursos humanos que es el
principal interesado a veces las reuniones las mantenemos con
operaciones financiero, gerencia, el departamento que se
quiera implicar Por qué Porque aunque el director de
recursos humanos quiero hacer un cambio si
no cuenta con el equipo adecuado va a ser imposible hacerlo.
Entonces primero es una
reeducación y cultura y ese cambio se tiene que ser
como comentaba antes con esa estrategia ese al principio
muchos de nosotros casi todos cuando nos daban
aplicarse antes si hemos tenido es que me van a controlar es que
no sé que somos reacios a la tecnología.
No, no en cuanto las personas
ven que lo que estás dando es para ayudarles, quitarle
todas las tareas, esas repetitivas y frustrantes, que tienen que hacer y que les ayuda
a que gestionen de forma que siente las tareas que solo puede
hacerlo a día de hoy.
Son todavía muchos, sin beneficio, de la tecnología, si entienden porque la tecnología
se debe implementar y sé que es un aliado,
pero, es decir, es un proceso a medio y largo plazo.
Nuestro corto paso y con un fin, si no tiene un fin y al
territorio de coger ese, venga, vamos a implementar
aquí 20 herramientas, tu toque dejado que efecto.
Vas a ser cauto bares vez.
Dato para varas, vas a ser
las reservas de empresas a que tú qué haces? Mantenimiento para ti otra
y todas esas no se haga, no consigue nada.
Entonces tiene que tener
una estrategia clara, un equipo también, un
equipo preparado, un equipo robusto para que puede
ayudar a llevar esa transformación a fin ha hecho mucha gracia
nada encantada Preguntas.
Buenos días, muchísimas
gracias a los 2 por por las charlas que han
sido superinteresantes.
Yo creo que a los estudiantes quizá
lo que más les interesaría sería si están interesados
en los recursos humanos y si quieren dedicar a ello
en el futuro Alejandro ha dicho que tienen que ser
estadista conocimientos de informática y de recursos humanos.
Efectivamente, esto es
un mirlo blanco.
Esto es muy complicado entonces, para que se lo aterricemos
un poco a los alumnos, si se quieren dedicar los
recursos humanos en el futuro que tienen
que hacer Qué? Qué cursos tienen que
dar Claro, sí sí; yo, si yo me lo tengo que jugar hoy,
ojalá tuviera que volver a jugar hoy a una carta, 2 cartas inglés, porque accedo a formación sale
un a formación de español.
Te cuentan cuando llegase
a un determinado nivel.
Te encuentras que estás limitado y excelente por por numerosos
un poquito, no mucho, un poquito con eso,
por lo menos claro, claro, con que sepamos abrirlo.
Meter alguna forma me aclarara si
es que hacemos ya por Kohl y ya genial, pero a terroristas, por porque intentar aterrizar a
lo mínimo yo soy estudiante de tercero de grado en
el Trabajo Social, nos han recaudado social
y cuerpos de fondo, o en a go en psicología, mi nombre,
lugar, priori inglés, y porque cuando salga al
menos en el mercado de hoy me voy a encontrar extenso
e inglés eso, seguro, y a partir de ahí especializar.
Vale.
Querría, efectivamente
la especialización, porque hecha hoy en día se empiezan
a dimensionar esos departamentos de recursos humanos; no sea.
Estamos contando con personas
de compensar la formación dentro del equipo, no solo tenemos
la Administración, sino que ya tenemos un equipo.
El director de recursos humanos es
la figura ya más financiera la que tiene que tomar las
decisiones de la empresa, pero dentro de ese equipo cuenta
con diferentes perfiles.
Entonces, qué parte te gusta? Qué parte te gustaría más dentro
de recursos humanos, porque es un campo muy amplio, es pese al estate ahí y a yo se
lo estaba comentando antes con Antonio de recursos
humanos, 2 puntos, pero ahora ya es 4 puntos 0, es decir, la tecnología tope
la tenéis que hacer y aunque termine esta carrera yo
creo que un máster especializado, obligatoriamente todos, se cubre
una rama de recursos humanos de cara a escoger, pero la
tecnología ha cooperado, no obstante, es que saber todo
si es que yo, por ejemplo, puedo contarles una pequeña
anécdota muy reciente y tengo tengo un amigo que se
dedica a ciberseguridad, vale y y me dijo a más.
Va a ser muy muy poco.
Hoy Alejandro mira que yo tengo aquí
2 registros de ciberseguridad que tengo que cruzar
y no sé cruzarlos, y el techo se dedica
a ciberseguridad, a que es, o sea, que será
un caso en lo suyo, sea pillara una alerta ahí
que soy yo ni idea.
Eso es magia para mí; pero no puede cruzar, no puede hacer
una formulita sencilla de Excel.
Ese es el empleado de
recursos humanos, es ese.
Yo sé hacer una entrevista,
superbién un plan de formación, plan de desarrollo, pero es que el director,
en plan de carrera, el director me han pedido que diga
cuántos procesos de selección tengo abierto en curso y tal, y no sé no, no solo no lo
sé, no sé cómo hacerlo.
Entonces pasa haciéndolo ahí
con números casi en papel, como decía ella.
Pero es que vivimos en
un mundo global, donde pestaña 2 veces y ya no son
solo proceso de selección, son otro.
Bueno, enhorabuena también por
por vuestras charla área y a quien lo haya organizado,
yo lo que me gustaría saber es tanto ahora como las previsiones
futuras, digamos, los empleados cómo se toman,
porque en el fondo es una mayor supervisión, no de
todo lo que están haciendo, como se lo toman, como lo
aceptan en ese futuro que cualquier actividad que
haga incluso media social o lo que sea, se supone que
sería tenida en cuenta, pero si quiere le comento en Grecia
me encantará quedar verdad, tengo que coger un vuelo a la
parte de las entidades, por eso decía antes que es
una de las métricas, que además me gusta, porque cada
día está creciendo más.
Además, satisfacción
del empleado mayor dentro de lo que es el típico portal
del empleado a día de hoy, es los alumnos, no lo sé, pero
vosotros entender es Pues me mandan las nóminas por hechas.
Eso es lo que hay, no? Que es lo que hemos desarrollado
dentro del nivel que tiene, es un portal del empleado, donde aparte de que tenga
esto contrato, porque lo firmas con firma
electrónica haga sea bla bla bla bla incluso ya que aquí hemos echado las
tecnologías que estamos pensando tienen disponible todo contrato
unificado de PDF, amenas, pueden presentar sus vacaciones, no le vemos añadió Todas
rechazo calidad, pero no va por ahí? Vale, todavía no está añadiendo, pero va por ahí el camino, puedes
intercambiar turno con otro compañero ojo, que
es muy importante, según qué sector me pasa algo
o algún imprevisto, y puedo intercambiar turno
con un compañero, por eso respetar un anticipo
de nómina a mi cuenta bancaria en menos
de 10 segundos y roten -way.
Entonces son pequeñas
condicionalidades que desarrollamos para el trabajado,
para darle esa facilidad y de este método haber pueden ser
el despacho de recursos humanos a pedirle que se me advirtió
no enmendar la copia o que sitio 200 euros.
No es una aplicación de
última tecnología en la forma de tomar para poder
realizar cualquier gestión en cualquier momento, para que te vas a las 9 de
la noche en Corte Inglés y si quieres financiarte una tele, tengas la documentación que necesita.
Si no tengas que volver a la oficina y volver a El Corte Inglés
sino que en La Palma he tomado disponer de toda
que hay formaciones, documentación, estudio de la empresa
y tener una comunicación transparente con la empresa, esa parte yo creo
que es la del futuro real, es decir la rehecha y
etcétera, etcétera, y ahora vamos, vamos viendo que
el PP a las vacas horas pero por nuestra parte es lo
que estamos trabajando.
Yo creo que la tecnología no es
mala ni buena somos nosotros.
En realidad los que la utilizamos
con fines perverso o positivos no.
Entonces, claro, se pueden utilizar
con fines perversos, evidentemente sea, podríamos
crear un algoritmo para ver cuánta carga de trabajo
les subo al empleado sin que sin que se vaya,
pero, pero claro, igual que la energía nuclear podemos
usarla para tener energía o para una bomba atómica, no vale.
Entonces la clave es usarla.
Bien, la clave es usarla
positivamente Qué es si yo detecto que un trabajador no es
capaz de comunicarme que no puede asumir más
carga de trabajo; pero yo puedo verlo.
Puedo decirle.
Necesita esa ayuda quienes tomarte un descanso a lo
mejor no te meto ese proyecto porque detecto que es
que pasa colapsada.
Entonces es positivo para él porque
a lo mejor no es capaz y yo conozco casos de personas
que no son capaces de decir que no a un nuevo
proyecto o nuevo trabajo y han tenido problemas de salud, trata de decir es que te da mientras
a partir de ese problema de salud pues ya la vida laboral complicada
porque tiene siempre ahí el runrún.
Entonces utilicemos las nosotros para hacer el bien en realidad no es decir cómo como
medida de progreso no detectemos que hay gente que
le faltan cierta habilidad, de o le falta conocimiento
o formación formativa; necesitan una formación claro, haremos capaces de realizarlo
o no no lo han sabido, pero está Estados con fondos, con
todos sus conocimientos.
Una falsedad aquí supongo
que todo el mundo.
Nosotros hemos desarrollado
reconocimiento facial en activo de software, no deja claro, el soporte de prácticas, sean, pueden fichar con cualquier
dispositivo, y eso se desarrolló en tiempo extra, récord por tema joven para poder
ayudar a los clientes que teníamos.
Hubo un rechazo por los trabajadores.
No es que me cae, y con este
teléfono claro, ojo, no, no solo como habrá esto teléfono de fe
a esta foto o la huella es que no está sopesando la
huella datos de 2 metros, con el cual claro, cuando la tecnología que
se da no se explica y hay un desconocimiento, pero lógicamente hay que
formar las personas.
Si se da una tecnología ya sea
a través de una aplicación o como sea a los trabajadores
que las deben usar, pero estos no tienen la información
suficiente de qué es lo que va a avanzar como
por qué y con qué fin bien, pues crea ese rechazo.
Si somos capaces de explicarle
al trabajador y de ser le mira esto que
vamos a implementar es para poder hacer esto
con la cesión de Sepes con el fin de esto, por ejemplo,
Por qué el comité de dirección no te va a pedir que le saque estos
2 meses los miles de informes? Porque echarnos tiene ahí perfecto ya las personas en entonces
ya estaban el rechazo, sino que todo lo contrario ya
diciendo que la tecnología es una actividad y les ayuda,
pero es educación.
Lo repito mucho y es todo ello.
Algo rápidamente agradecer, de
verdad que haya, ahí es bueno, pues eso venido ha ido dando en
aguas a obligaciones, etcétera, y las preguntas viajecillos,
condonar a pasar, al igual que a nosotros
se lo doy y bueno, cuando habrá que ver sobre
todo en este gran red clientelar, malísima gracias.
Propietarios
UMtv (Universidad de Murcia)
Publicadores
feetvdecanal@um.es
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Serie: Inteligencia artificial y Recursos Humanos. Ponente: Alejandro Jiménez Alcáraz (Principal Tech & Analytics Consultant en AMS) y Petya Yaneva (CFO y so (+información)
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Conferencia enmarcada dentro del Plan Anual de Orientación de la FEE
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