Módulo 2: Aplicaciones de IA en Recursos Humanos

Duración: 6 semanas

Objetivos:

  • Explorar y entender cómo la IA puede ser aplicada en diferentes áreas de RRHH.
  • Aprender a implementar soluciones prácticas de IA para mejorar los procesos de RRHH.
  • Evaluar el impacto y los beneficios de la IA en la gestión del talento humano.

Semana 1: Reclutamiento y Selección de Personal

Temas:

  • Uso de IA para la criba de CVs
  • Chatbots para entrevistas preliminares
  • Algoritmos de recomendación para la selección de candidatos

Recursos:

  • «Artificial Intelligence for HR: Use AI to Support and Develop a Successful Workforce» de Ben Eubanks (Capítulos 3-4)
  • Coursera: AI for Recruiting by LinkedIn Learning

Conclusión: Al final de esta semana, deberías ser capaz de implementar soluciones de IA para optimizar el proceso de reclutamiento y selección de personal.

Semana 2: Evaluación del Desempeño y Gestión del Talento

Temas:

  • Análisis predictivo para evaluación del desempeño
  • Modelos de retención de empleados
  • Desarrollo de planes de carrera personalizados usando IA

Recursos:

  • «Artificial Intelligence for HR» de Ben Eubanks (Capítulos 5-6)
  • Harvard Business Review: Articles on AI in Performance Management

Conclusión: Al final de esta semana, deberías ser capaz de utilizar herramientas de IA para mejorar la evaluación del desempeño y la gestión del talento en tu organización.

Semana 3: Capacitación y Desarrollo de Empleados

Temas:

  • Sistemas de recomendación para programas de capacitación
  • Aprendizaje adaptativo y plataformas de e-learning
  • Uso de IA para personalizar la formación

Recursos:

  • «Artificial Intelligence for HR» de Ben Eubanks (Capítulo 7)
  • Coursera: Learning How to Learn by Barbara Oakley

Conclusión: Al final de esta semana, deberías ser capaz de implementar sistemas de IA que personalicen y optimicen los programas de capacitación y desarrollo de empleados.

Semana 4: Análisis de Sentimientos y Clima Laboral

Temas:

  • Uso de IA para análisis de encuestas de empleados
  • Detección de patrones de comportamiento y satisfacción laboral
  • Implementación de sistemas de feedback en tiempo real

Recursos:

  • «Data-Driven HR: How to Use Analytics and AI to Achieve Exponential Improvement in Talent Acquisition» de Bernard Marr (Capítulos 4-5)
  • Coursera: Natural Language Processing by deeplearning.ai

Conclusión: Al final de esta semana, deberías ser capaz de aplicar técnicas de análisis de sentimientos y feedback en tiempo real para mejorar el clima laboral.

Semana 5: Diversidad e Inclusión

Temas:

  • Algoritmos de IA para promover la diversidad en el lugar de trabajo
  • Detección de sesgos en procesos de selección y promoción
  • Análisis de equidad salarial y oportunidades

Recursos:

  • «Data-Driven HR» de Bernard Marr (Capítulo 6)
  • Research papers on AI and diversity from Google Scholar

Conclusión: Al final de esta semana, deberías ser capaz de utilizar la IA para promover la diversidad y la inclusión en el lugar de trabajo.

Semana 6: Ética y Regulación en el Uso de IA en RRHH

Temas:

  • Consideraciones éticas en el uso de IA
  • Regulaciones y leyes relacionadas con IA en RRHH
  • Mejores prácticas para la implementación responsable de IA

Recursos:

  • «Ethics of Artificial Intelligence and Robotics» en Stanford Encyclopedia of Philosophy
  • IEEE Global Initiative on Ethics of Autonomous and Intelligent Systems

Conclusión: Al final de esta semana, deberías ser capaz de identificar y abordar las consideraciones éticas y regulatorias en el uso de IA en RRHH.

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