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Inteligencia Artificial y Chatbots aplicados en RRHH
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Mezclando Open Innovation y Machine Learning

Inteligencia Artificial y Chatbots aplicados en RRHH

Expolearning es la feria internacional por excelencia de la formación y los RRHH y, de nuevo este año, participaré contando mi experiencia de aplicación de la Inteligencia Artificial en formación.

¿PORQUÉ AHORA?

La Inteligencia Artificial no es una tecnología nueva, comenzó en los años 1960 en las grandes universidades americanas con el objetivo de imitar el comportamiento humano por parte de las máquinas. Sin embargo, parece ser ahora en este año 2018 cuando parece haber explotado esta tecnología.

Esta intensificación de la Inteligencia Artificial (IA) no es un hecho de azar, sino que responde principalmente a dos hechos que son los siguientes:

  • Capacidad de computación. Tal y como predijo La Ley de Moore, aproximadamente cada dos años se duplica el número de transistores que contienen un procesador, duplicando así su capacidad de computación. Esta capacidad es ya hoy suficiente para poder ejecutar complejos algoritmos de IA en tiempo aceptables.
  • El Big Data. En los últimos dos años hemos generado más cantidad de información que en toda nuestra historia. Esta nueva capacidad de generar, almacenar y tratar grandes volúmenes de información es condición necesaria para que los algoritmos de IA sean más precisos, ya que precisan de mucha información para entrenar la eficacia de sus modelos.

Así, podemos entender que la IA evolucionará muchos sectores, y muchos departamentos dentro de las organizaciones, como es el caso de los departamentos de RRHH, tema central de la mesa en la que participaré en Expolearning.

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Mezclando Open Innovation y Machine Learning

Expolearning2017

Por decimosexta ocasión, Ifema acogió el Congreso Internacional y Feria Profesional Expoelearning, que organiza la entidad ferial junto a Aefol y en la que participé como Director de Desarrollo In Company de IEBS mezclando conceptos como Open Innovation y Machine Learning.

El contexto actual
En mi ponencia, comencé por situar el contexto en el que estamos actualmente. Un contexto marcado por la disrupción tecnológica que vivimos en la que el Machine learning se encuentra en un momento de máxima expectación según la gráfica Hype Cycle de la consultora Garnert. Esto significa que el Machine Learning se encuentra en un momento dulce de divulgación mediática y de estudio por empresas e investigadores, pero su momento de aplicación real y de máxima rentabilidad está aún por llegar, y esto será en dos o tres años.

Además, en el contexto actual, la única constante es el cambio, y desde esta idea, sólo hay dos alternativas: 1) arriesgar y evolucionar, o bien, 2) no hacer nada, y fracasar. ¿Qué opción quieres?

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