{"id":51210,"date":"2024-03-15T18:18:54","date_gmt":"2024-03-15T17:18:54","guid":{"rendered":"https:\/\/ticker-noticiasep.microcontenidos.com\/NoticiaRSS.vbhtml?user=XRNR562DLR&cod=20240315181854"},"modified":"2024-03-15T18:18:54","modified_gmt":"2024-03-15T17:18:54","slug":"profesionales-de-rr-hh-plantean-el-riesgo-de-implantar-el-uso-de-la-ia-sin-los-conocimientos-adecuados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webciudadana.net\/?p=51210","title":{"rendered":"Profesionales de RR.HH. plantean el riesgo de implantar el uso de la IA sin los conocimientos adecuados"},"content":{"rendered":"\n
<\/div>\n

Recuerdan que la IA es s\u00f3lo una herramienta y las decisiones \u00absiempre las deben tomar personas\u00bb<\/p>\n

MADRID, 15 (EUROPA PRESS)<\/p>\n

Profesionales de RR.HH. han planteado el riesgo de implantar el uso de la Inteligencia Artificial sin los conocimientos adecuados sobre esta tecnolog\u00eda, durante un ejercicio pr\u00e1ctico de \u00abiteraci\u00f3n\u00bb durante la sesi\u00f3n ‘Vamos a jugar con la IA’, organizada en el campus de la Universidad de Navarra en Madrid con la participaci\u00f3n de su Instituto de Ciencia de los Datos e IA (DATAI), partner acad\u00e9mico de IA+Igual.<\/p>\n

La experta en Data Analytics y miembro del consejo de IA+Igual, Ana Valera, ha planteado una demostraci\u00f3n pr\u00e1ctica de \u00abiteraci\u00f3n\u00bb con IA generativa –en este caso, con ChatGPT- para demostrar c\u00f3mo \u00abla intervenci\u00f3n humana es necesaria para poner en contexto lo que entrega\u00bb e \u00abidentificar posibles sesgos en sus propuestas\u00bb.<\/p>\n

Para ello, ha iniciado un hilo de peticiones a ChatGPT, con el objetivo de simular un proceso de reclutamiento, en el que ha introducido tres curr\u00edculums para analizar c\u00f3mo los clasifica la herramienta. Previamente, seg\u00fan ha explicado, hab\u00eda replicado dos CVs id\u00e9nticos cambiando el nombre: uno pertenec\u00eda a un hombre y el otro a una mujer.<\/p>\n

As\u00ed, tras el proceso de \u00abiteraci\u00f3n\u00bb, la categorizaci\u00f3n propuesta ha colocado en primer lugar al hombre y en tercer lugar a la mujer, a pesar de tener ambos la misma trayectoria profesional, igual formaci\u00f3n e id\u00e9nticas habilidades. \u00abEl uso de los datos puede ayudar a tomar mejores decisiones, m\u00e1s justas y objetivas. Pero no est\u00e1 exento de sesgos\u00bb, ha asegurado Valera.<\/p>\n

En ese contexto, el experto en Fair Learning de DATAI, Alberto Garc\u00eda Galindo, con un ejercicio pr\u00e1ctico de introducci\u00f3n visual al Machine Learning, ha alertado sobre la tentaci\u00f3n de antropomorfizar la IA ya que \u00absi bien es una tecnolog\u00eda que intenta replicar el pensamiento humano, no es ella la que toma las decisiones, sirve de apoyo a quien tiene que tomarlas\u00bb.<\/p>\n

Para Garc\u00eda, el verdadero reto de la aplicaci\u00f3n de la IA espec\u00edficamente en el campo de la gesti\u00f3n del talento no es otro que el de construir modelos de aprendizaje autom\u00e1tico \u00e9ticos basados en cuatro pilares: robustez, equidad, transparencia y confiabilidad. \u00abEsto se traduce en validar los datos que alimentan el algoritmo para que no presente sesgos que deriven en alg\u00fan tipo de discriminaci\u00f3n por g\u00e9nero, raza, etc. y que sea posible auditarlo para conocer c\u00f3mo se toman las decisiones\u00bb, ha se\u00f1alado.<\/p>\n

En este sentido, el experto en LLM y miembro del Consejo Asesor de IA+Igual, Ambrosio Nguema, ha desarrollado un algoritmo en Phyton espec\u00edficamente para la sesi\u00f3n en el que ha volcado una base de datos de curr\u00edculos con el objetivo de mostrar el ‘back office’ de los modelos que sustentan la IA.<\/p>\n

A trav\u00e9s de la combinaci\u00f3n de variables que deben determinar el gestor de personas, ha permitido evidenciar no s\u00f3lo c\u00f3mo puede facilitar la automatizaci\u00f3n del proceso sino, sobre todo, cu\u00e1l es el espacio que evidencia el valor de RR. HH en la programaci\u00f3n y aprendizaje de los modelos.<\/p>\n

\nEQUIPOS MULTIDISCIPLINARES Y MULTIVERSOS PARA MINIMIZAR SESGOS<\/p>\n

Tras los ejemplos pr\u00e1cticos, se ha abierto un debate en el que el socio de IN2 y experto en auditor\u00eda algor\u00edtmica, adem\u00e1s de promotor de IA+Igual, F\u00e9lix Villar, ha clarificado que, aunque estos modelos pueden mejorar la productividad, \u00ablas empresas se enfrentan a un dilema\u00bb.<\/p>\n

\u00abEs dif\u00edcil que una organizaci\u00f3n pueda realizar un desarrollo propio y, lo habitual, es contratar un proveedor que quiz\u00e1 ha entrenado el modelo del algoritmo con 200.000 datos de un lugar geogr\u00e1fico concreto, aunque lo use para empresas de todo el mundo\u00bb, ha expuesto Villar.<\/p>\n

En esa misma l\u00ednea, la l\u00edder del proyecto IA+Igual y experta en innovaci\u00f3n social, Marisa Cruzado, ha se\u00f1alado que Recursos Humanos se enfrenta al reto de entender la inteligencia artificial. Para Cruzado, si las empresas quieren \u00abliderar el proceso de transformaci\u00f3n que ya se est\u00e1 produciendo\u00bb, los responsables de RR.HH deben convertir las herramientas de IA en un \u00abcopiloto necesario\u00bb que les facilite la informaci\u00f3n requerida para su toma de decisiones, de una manera \u00abr\u00e1pida, eficiente y confiable\u00bb.<\/p>\n

Por ello, desde IA+Igual han comenzado a testear un modelo de auditor\u00eda algor\u00edtmica para \u00absentar las bases de un futuro modelo de certificaci\u00f3n\u00bb y alcanzar un futuro \u00abdiverso\u00bb en el que, seg\u00fan ha indicado Cruzado, la tecnolog\u00eda d\u00e9 soporte para conseguir los objetivos de equidad e igualdad de oportunidades en el \u00e1mbito laboral.<\/p>\n

\u00abCuando decimos que los algoritmos alucinan en realidad hemos de convencernos de que quienes alucinamos somos nosotros\u00bb, ha destacado por su parte la experta en gesti\u00f3n de RR.HH, Maite S\u00e1enz, que considera que los sesgos inconscientes comprometen los principios de \u00abrobustez, equidad, transparencia y confiabilidad\u00bb de los que ha hablado Garc\u00eda.<\/p>\n

Se trata de \u00abactos reflejos propios razonamiento humano\u00bb que se trasladan a la inteligencia artificial con la misma \u00abinconsciencia\u00bb con la que los seres humanos viven su vida cotidiana. Como ha apuntado S\u00e1enz, el objetivo de IA+Igual es auditar algoritmos para garantizar la equidad en la diversidad.<\/p>\n

El cierre del evento ha corrido a cargo del l\u00edder del equipo de DATAI y experto en Innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica, Iv\u00e1n Cord\u00f3n, que ha puesto sobre la mesa la necesidad de que sean \u00abequipos multidisciplinares y multidiversos quienes pongan coto a los sesgos que todos tienen y que la IA reproduce\u00bb. Ha concluido dando una vuelta m\u00e1s al hilo del evento, al afirmar que \u00abla tecnolog\u00eda es una herramienta y no sustituir\u00e1 al profesional de Recursos Humanos que aprenda a utilizarla, pero s\u00ed sustituir\u00e1 a quienes no sepan hacerlo\u00bb. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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