Mes: noviembre 2020

Noviembre 2020. La I.A. está jugando un nuevo papel en la contratación. Por RACHEL
WITHERS.

«Felicitaciones, ha sido seleccionado para una entrevista para el puesto de minijugador profesional en la Corporación Open Mind», anuncia una voz robótica sobre una pantalla en blanco. «Me llamo Alex. Yo te guiaré en la entrevista. Todo el proceso no tomará más de 10 minutos. Escuchemos tu voz. … Sonríe a la cámara. … Bienvenido a la entrevista. «

Este es el comienzo de «Entrevista con Alex», una experiencia interactiva online distópica que lleva a los espectadores a una «entrevista de trabajo» realizada por un gerente de contratación de I.A., una que mide el tono para puntuar a los usuarios en un «Índice de Estado Mental». Carrie Sijia Wang, la artista multimedia detrás del proyecto, escribe que su trabajo está destinado a «criticar el presente especulando sobre el futuro». Pero no está tan lejos de lo que podría ser su próxima entrevista de trabajo, si está solicitando un alto volumen de puestos de trabajo de baja cualificación (o incluso algunos de alta cualificación). Un número creciente de reclutadores de la vida real están recurriendo a las entrevistas de trabajo dirigidas por la I.A., utilizando programas que entrevistan y evalúan a los candidatos antes de que un reclutador humano siquiera les ponga los ojos encima.

“Lo más probable es que si solicitas el tipo de trabajo que atrae a muchos solicitantes, serás entrevistado por una I.A. eventualmente”.

Alex no te entrevistará, pero podría ser Hubert, o Ella, o Tengai, o Phai, o simplemente palabras automatizadas en una pantalla. La mayoría de los bots no están ejecutando el proceso de toma de decisiones de principio a fin (aunque a veces lo hacen -véase el artículo de Ryan Fan en OneZero «Conseguí un trabajo en un almacén de Amazon sin hablar con un solo humano»). En su lugar, los reclutadores generalmente utilizan la inteligencia artificial en la «parte superior del embudo» para clasificar o clasificar a los candidatos antes de que lleguen a una etapa todavía humana. Al igual que los humanos, estos reclutadores de bot tienen sus propios estilos únicos de entrevista. Algunos sólo buscan información logística, como la disponibilidad y el interés continuo, mientras que otros pueden estar buscando evaluar el empuje, la iniciativa, las habilidades de trabajo en equipo, la adaptabilidad o incluso su tendencia a saltar de un puesto de trabajo a otro. Algunos harán a todos el mismo conjunto de preguntas en el mismo orden, mientras que otros adaptarán sus preguntas a usted, verificando que realmente puede hacer las cosas que dice que puede.

Para muchos puestos, cada solicitante recibe un enlace automático para la entrevista. Los solicitantes son libres de entrar en la «entrevista» en su propio tiempo, y a menudo habrá preguntas de práctica que pueden probar antes de enfrentarse a las preguntas oficiales. Algunas se basan en textos, mientras que otras requieren que los solicitantes se graben en vídeo. Las preguntas, formuladas por un bot o un mensaje pregrabado (o, en un caso, por una cabeza incorpórea), suelen ser sondas bastante comunes: Cuéntenos sobre su experiencia previa, ¿por qué está interesado en esta empresa? Pero no hay escucha humana. Las respuestas son grabadas y analizadas por I.A., marcando la idoneidad del candidato en ciertos rasgos, antes de que los reclutadores humanos usen este análisis para decidir a quién invitar a otra entrevista o contratar. Para cuando las respuestas son revisadas por un humano (si es que lo hacen), I.A. ya ha emitido un juicio.

Lo más probable es que, si estás solicitando el tipo de trabajo que atrae a muchos solicitantes, serás entrevistado por uno eventualmente. Es tan frecuente que la Fast Company publicó un artículo en el que se dice a los lectores «4 cosas que deben hacer para prepararse para una entrevista de trabajo impulsada por la I.A.», mientras que LinkedIn publica una herramienta gratuita de práctica de entrevistas de I.A. en vídeo. Y por mucho que las empresas que están detrás de ellos me digan lo contrario, puede que no te guste.

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En la era Data 4.0 donde la información es cada vez más fundamental para la toma de decisiones de las empresas, una gestión de datos modernizada, ágil e inteligente resulta indispensable. En esa línea, entender qué es un data warehouse o almacén de datos y las diferentes opciones que la empresa tiene a la hora de guardar los datos implica tener una estrategia de datos clara y  aceptar que se trata de un elemento clave para asegurar la normalidad y el buen funcionamiento de las operaciones del negocio.

Antes de adentrarnos en el mundo de los almacenes de datos es menester entender qué es un data warehouse y por qué son importantes para las empresas hoy en día.

Un data warehouse es un repositorio unificado para todos los datos que recogen los diversos sistemas de una empresa que puede estar alojado en un centro de datos o en la nube. Esta arquitectura de almacenamiento de datos permite a los ejecutivos de negocios organizar, comprender y utilizar sus datos para tomar decisiones estratégicas.

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Repositorio de datos, operaciones eficientes

La centralización de la información combina los registros históricos con datos actuales y, de esta forma, la función de reporting se ve enriquecida. Cualquier informe se elabora a partir de datos procedentes de diferentes fuentes (marketing, ventas, producción o finanzas, por ejemplo) y, además, el negocio gana visibilidad, aumentando sus posibilidades de descubrir tendencias y elaborar respuestas ágiles y precisas. Contar con un almacén de datos reduce el tiempo necesario para encontrar y analizar los datos importantes, consiguiendo que las operaciones sean más eficientes.

¿Cómo saber cuándo el negocio está listo? 

La complejidad de las operaciones es uno de los factores determinantes para plantearse la construcción de un almacén de este tipo. Cuando el volumen de datos a procesar y analizar es casi abrumador, hace falta tener un buen plan de gestión de la información, no se puede improvisar.

Minimizar el riesgo depende de decisiones como ésta. Y es que, métodos tradicionales como las hojas de cálculo, están diseñados para funcionar con una cantidad fija de datos que, si se supera, comienza a generar problemas de agilidad, de confiabilidad o de completitud.

Es mucho más sencillo controlar la calidad de los datos en un almacén de datos centralizado que hacerlo en múltiples repositorios independientes. La aparición de duplicidades es una de las pruebas más claras de este tipo de cuestiones de data quality. Pero es que, además, no poner los medios necesarios para fomentar la colaboración interdepartamental, tiene sus consecuencias. La falta de un data warehouse, unida a la dependencia de las hojas de cálculo dificulta el gobierno de los datos.

Imagina una situación que puede ser muy familiar en muchas organizaciones:

• Hojas de cálculo utilizadas por casi todos los departamentos de la empresa.

• Diversos propietarios de negocio.

• Necesidad de trabajar en base a datos, de todo tipo, históricos y actuales.

• Generación de informes manuales.

• Volumen de la información creciendo de forma progresiva.

En este escenario, ¿dónde queda la eficiencia?, ¿quién controla la información?, ¿cómo se puede reducir el tiempo invertido en cada proceso? Un almacén de datos centralizado lo consigue.

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Beneficios de implementar un almacén de datos

Los resultados de implementar un data warehouse no tardan en dejarse ver, promoviendo beneficios como los siguientes:

• Agilidad del reporting:optimizar el tiempo necesario para la generación de informes es uno de los primeros signos del trabajo con un data warehouse. Ya no hace falta recurrir a diferentes fuentes para comprobar si se actualizan los datos, o para mantener manualmente su actualización. Ya no existe información perdida o aislada. Todo el mundo sabe que todos los datos, en las mejores condiciones de calidad, están en el almacén central.

• Reducción de los tiempos de espera:eliminando procesos ineficaces e incluso tensiones entre departamentos.  A veces a los usuarios les falta tiempo para poder ocuparse de compartir determinada información y, otras, el problema es que ni siquiera saben dónde encontrar los datos que resuelven la consulta que deben gestionar. La implementación de un almacén de datos puede ayudar a centralizar los datos y poner información de calidad a disposición de todos los miembros de la organización de forma más eficaz.
• Versión única de la verdad:cuántas veces han aparecido discrepancias entre informes procedentes de distintos departamentos, e incluso entre datos e informes. ¿Cuál es la opción válida? ¿En cuál se puede confiar? Se necesita mucho tiempo para resolver este tipo de conflictos que, de no detectarse, conducen a errores de graves consecuencias. Sin embargo, al implementar un data warehouse se eliminan los registros duplicados, desaparecen los errores e inconsistencias y la información que se emplea como base para el reporting es precisa, completa y está actualizada. En síntesis, los almacenes de datos permiten a las empresas mayor eficiencia, confiabilidad, accesibilidad y velocidad a la hora de guardar y acceder a la información para la toma de decisiones de negocio.

Fuente: blog.powerdata.es