Webinar formativo 19/9. IA y RR.HH.: introducción a Gemini con Manuel Zaera

La confianza en el uso de herramientas de IA adquiere ritmo exponencial a medida que las empresas les dan a sus empleados la oportunidad de trabajar con ella. Si a ello le sumamos instrucciones claras para hacerlo y una capacitación adecuada para que puedan aprovecharla plenamente se acelerará la curva de aprendizaje y su ansiado efecto en la productividad. Cada vez son más las empresas que están implantando herramientas de IA generativa para hacer más eficientes los procesos de trabajo intensivos en gestión del conocimiento. De la mano de Manuel Zaera, responsable de RR.HH. y experto en IA, experimentaremos una de ellas, Gemini, en el Webinar formativo que impartirá el próximo jueves 19 de septiembre por iniciativa de Lucca y Neosmart.

La sesión tendrá un carácter eminentemente práctico y en ella, tras una primera puesta en contexto de qué es la IA generativa y cuáles son sus aplicaciones específicas en Recursos Humanos, Zaera proporcionará una inmersión en las bases del uso de Gemini como herramienta corporativa. En esta entrevista nos adelanta algunas cuestiones concretas cuyas respuestas complementará en su exposición.

ORH) ¿Qué premisas previas ha de cumplir una empresa antes de lanzarse a instalar una herramienta como Gemini?

M.Z.- En general, me atrevería a decir que las premisas habituales antes de instalar cualquier otra herramienta nueva, con la ventaja de que la barrera de entrada es baja y los requisitos son muy limitados.

Es importante seguir unos pasos, habituales en los proyectos de transformación o implementación de sistemas. Lo primero es entender el potencial de Gemini o la solución de IA generativa que estemos considerando y ver el alineamiento con la estrategia y prioridades de la empresa. Con ello vamos a poder establecer unos objetivos claros e indicadores contra los que medir el éxito de su implementación. Teniendo en cuenta que no es necesario hacer ninguna integración para poder aprovechar sus capacidades, probablemente podríamos pasar a realizar pruebas piloto. Los empleados que participan en las pruebas deben enfocarse en 3 a 5 casos de uso específicos en su trabajo diario que puedan beneficiarse de la IA. Esto asegura que la prueba sea práctica y relevante para las funciones de la organización. En ese momento conviene formar a los participantes de esas pruebas piloto para que puedan sacarle el máximo partido y así, tras haberlas llevado a cabo, poder evaluar el impacto en términos de ingresos, eficiencia o mitigación de riesgos.

Un elemento clave que distingue el lanzamiento de una herramienta como Gemini de otras herramientas es su potencial para desplegarse a gran escala y manejar grandes volúmenes de datos, lo que, aunque altamente beneficioso, conlleva un riesgo significativo: el manejo y protección de enormes cantidades de información. Este riesgo exige una cautela especial al formar a los usuarios y establecer procedimientos internos que garanticen el cumplimiento normativo, además de proteger la integridad y seguridad de la información privada y confidencial.

ORH) ¿Qué marco de confiabilidad ofrecen estas herramientas en el ámbito corporativo en cuanto a la calidad de la información que arrojan?

M.Z.- ¡Qué difícil la pregunta y qué comprometido responderla! Hay muchos factores a tener en cuenta y muchas consideraciones y precauciones que entran en juego. Las herramientas de inteligencia artificial generativa más populares han sido entradas con muchísimos parámetros (se estima que entre 30.000 y 65.000 millones en el caso de Gemini) y eso nos da una medida de su potencia, su sofisticación y, con ello, su capacidad de generar contenido de calidad y relevante.

Además, estudios como el del Stevens Institute of Technology analizan el rendimiento de diferentes Modelos de Lenguaje Extenso (LLMs, por sus siglas en inglés) en exámenes como el GMAT, evaluando habilidades en razonamiento verbal, cuantitativo y escritura analítica.»

Dicho esto, debemos tener precaución a la hora de tomar por cierto un dato o una información, sobre todo si no logramos verificar la fuente que se ha utilizado para el mismo. Hay que revisar con especial precaución los eventos importantes y datos numéricos, que son las áreas más comunes para las alucinaciones. De la misma forma que no deberíamos dar por cierta una información si no supiéramos cuál es su origen o no confiáramos en el mismo. Gemini cuenta con la potencia de búsqueda de Google, que es líder indiscutible en esa tecnología, pero, como todas las herramientas de IA generativa, también tiene alucinaciones (informaciones falsas o no basadas en datos reales).

En el ámbito profesional y, muy particularmente, en el de la gestión de personas, hemos de ser precavidos por esa razón. Pero esto no quita para que siga ofreciéndonos multitud de casos de casos de uso (diseño de propuestas, labores de análisis, escritura de contratos, políticas y procedimientos, campañas de comunicación…) en las que, sin caer en el riesgo de estar utilizando una información incorrecta, habremos podido ganar una enorme ventaja en nuestro trabajo.

ORH) ¿Cómo visualizas la formación y sensibilización de los empleados una vez tomada la decisión de utilizar IA generativa?

M.Z.- Es la clave, sin duda: formación y sensibilización. En mi opinión, esta tiene que ser:

• Relevante y actualizada: Hace dos años todavía no se había lanzado ChatGPT y, una vez hecho, logró su primer millón de usuarios en tan solo 5 días. La velocidad de adopción y la de evolución de las soluciones de IA generativa van a un ritmo que exige actualización constante. Las posibilidades y aplicaciones también lo hacen por lo que tenemos que asegurarnos que nos formamos y formamos a nuestros equipos con contenidos recientes y de calidad.
• Adaptada a las necesidades: Herramientas como Gemini tienen aplicación en múltiples campos de la gestión de empresa por lo que tenemos que asegurarnos que entendemos cual es la forma de sacarle el mejor partido en los equipos de recruitment, o de people analytics, pero también en finanzas, customer service, etc. A la vez, no necesitan lo mismo los miembros del Comité de Dirección que los analistas de riesgos. Asegurémonos que está personalizada, adaptada.
• Progresiva: El proceso de adopción, aprendizaje y evolución es constante y de largo recorrido. La formación tiene que estar integrada en ese viaje y ayudar, no solo a la familiarización, sino a la integración en el día a día y la mejora constante.

Y tiene que ofrecer contenidos en varios niveles:

• Estratégico y contextual, que nos permita entender el potencial de estas tecnologías, su capacidad de impactar en la estrategia de la organización y en el cumplimiento y superación de objetivos de mi responsabilidad.
• Práctico y aplicado, con ejemplos, casos de uso, demos y la oportunidad de poner todo lo aprendido en práctica con la tutela o acompañamiento de expertos.
• Ético y de seguridad, entendiendo los riesgos a considerar y las obligaciones que aplican en aspectos como la selección de personas o las decisiones de promoción o acceso a programas educativos.

ORH) Utilizando el lenguaje del razonamiento lógico que tanto le gusta a la IA, ¿cuál sería el árbol de decisión que recomendarías seguir para una experiencia de implantación exitosa?

M.Z.- Para lograr una experiencia de implantación exitosa, el árbol de decisión se estructura en los siguientes pasos clave:

1. Definición del objetivo principal:

• ¿Cuál es la meta que se busca alcanzar con la implantación?
  • Si está claramente definida, proceder al siguiente paso.
  • Si no lo está, realizar un análisis de necesidades antes de continuar.

2. Evaluación de recursos disponibles:

• ¿Existen los recursos humanos, tecnológicos y financieros adecuados?
  • Si los recursos son suficientes, proceder al diseño de la implementación.
  • Si no lo son, ajustar las expectativas o adquirir los recursos necesarios.

3. Selección de herramientas y tecnología:

• ¿Las herramientas seleccionadas cumplen con los requisitos del proyecto?
  • Si cumplen, continuar con la formación del equipo.
  • Si no cumplen, realizar una búsqueda de alternativas más apropiadas.

4. Capacitación del equipo:

• ¿El equipo está suficientemente capacitado y sensibilizado para utilizar las herramientas?
  • Si está capacitado, proceder a la fase de implementación.
  • Si no lo está, invertir en formación específica.

5. Implementación y pruebas:

• ¿Se están logrando los resultados esperados en las pruebas?
  • Si se logran, continuar con el despliegue total.
  • Si no se logran, analizar los puntos de fallo y ajustar la implementación.

6. Evaluación post-implementación:

• ¿La implantación ha cumplido con los objetivos establecidos?
  • Si los ha cumplido, documentar el éxito y mantener las mejoras.
  • Si no los ha cumplido, revisar los procesos y hacer ajustes según sea necesario.