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Estamos frente a anuncios que nos dejan pensando si no se estará magnificando el tema de la inteligencia artificial o seremos los humanos que nos asusta nuestro fututo si las predicciones son ciertas. “Haremos máquinas que razonen, piensen y hagan las cosas mejor que nosotros”, agregaba Sergey Brin, cofundador de Google, a las declaraciones de Ray Kurzweil, jefe de ingeniería de Google: “una IA dotada de conciencia es un millar de veces más potente que todos los cerebros juntos y debería aplastar a la inteligencia humana a partir de 2045”.

¿Serán esas máquinas capaces de juzgar y evaluar a los hombres?

Los beneficios y la utilidad de la IA están bien claros en el marco de los procesos de reclutamiento, pero no lo son tan claros evaluar el desempeño de los candidatos.

Algunos actores del sector sostienen que la IA aplicada a los vídeos permitiría identificar automáticamente las emociones de los candidatos, así como ciertos rasgos de su personalidad, información que se sumarían a otras más convencionales, tales como la trayectoria profesional, las competencias y la experiencia, y que por lo tanto orientaría de manera óptima al reclutador hacia las personas con el mayor potencial.

Este avance tecnológico se basa en tres tipos de análisis:

– El análisis del contenido léxico. La IA se traduce en este caso en la capacidad de transcribir en texto las palabras del candidato (tecnología llamada “Speech-to-Text”). El contenido del texto es luego analizado, y en particular el número de palabras utilizadas y el número de palabras emitidas por minuto.

– El análisis del tono de voz. Llamado científicamente “prosodia”, este enfoque consiste en analizar las variaciones del ritmo y de la intensidad de la voz.

– El análisis de las micro-expresiones faciales. Suponiendo que los videos sean de suficiente calidad, es posible identificar ciertas expresiones del rostro tales como el miedo, la aversión o la alegría.

Frente a estos fundamentos, podríamos asegurar que la IA es menos falible que el hombre cuando analiza esta información?¿cómo podríamos realmente descansar en este precepto?

Si nos basamos en la riqueza del vocabulario, un estudio es fiable si se realiza sobre una base de 1000 palabras o más. Ahora quién nos asegura que el que utiliza menos palabras dentro de este estándar no se debe a estar limitado por el tiempo o al estrés de la entrevista?

En cuanto al análisis de las expresiones faciales, un algoritmo necesita de 10 a 15 millones de imágenes para lograr diferenciar un gato de un perro, mientras que 3 imágenes bastan para un niño de 3 años. Si las emociones fuertes como la alegría, el miedo o la aversión pueden ser detectadas ¿qué ocurre con emociones más sutiles? Gwennaël Gâté, cofundador de Angus.ai, una start-up especializada en el tratamiento de imágenes y sonidos por medio de la IA, observa: “Las verdaderas emociones son delicadas: la satisfacción, la duda… No son fáciles de detectar para lo humanos, y aún menos para los algoritmos, que detectan las sonrisas amplias o una sorpresa muy marcada. Y, además, se pueden equivocar.”

Hasta el día de hoy estamos muy lejos de proponer una tecnología capaz de reemplazar a los profesionales de Recursos Humanos. La IA pueda ser de gran ayuda para aumentar las posibilidades, las oportunidades, para racionalizar las elecciones de reclutamiento y prever el desempeño siempre y cuando sea un humano el que tome la decisión última de elección del candidato.

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