Fundamentos de la IA
¿Qué es la "inteligencia artificial"?
Es un campo de la informática que busca desarrollar sistemas y tecnologías capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.
Menciona una aplicación de la inteligencia artificial en el proceso de reclutamiento.
Análisis automatizado de currículums.
(Otras posibles: bots para entrevistas iniciales, algoritmos para evaluar competencias, etc..).
¿Qué es el aprendizaje automático (machine learning)?
Es un sistema que aprende automáticamente a mejorar con la experiencia sin ser programado explícitamente.
¿Qué significa "clustering" en machine learning?
Agrupar datos según similitudes sin reglas predefinidas
¿Cuál de los siguientes ejemplos corresponde a una IA de memoria limitada?
A) Un chatbot que solo responde preguntas frecuentes.
B) Un sistema que aprende tus rutas habituales para sugerir direcciones.
C) Una máquina que identifica emociones humanas.
B) Un sistema que aprende tus rutas habituales para sugerir direcciones.
¿Cuál es una ventaja principal de usar chatbots en la experiencia del empleado?
Pueden resolver preguntas frecuentes de manera instantánea, 24/7.
¿Cuál es la principal diferencia entre la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural (NLP)?
La visión por computadora interpreta imágenes y videos, mientras que el procesamiento del lenguaje natural (NLP) se centra en entender e interactuar con texto y lenguaje humano.
¿Cuál es un uso común del clustering en Recursos Humanos?
Segmentar empleados según desempeño, satisfacción o riesgo de abandono.
Menciona dos tareas que la inteligencia artificial puede realizar que normalmente requieren inteligencia humana. (ej. Razonamiento)
¿Qué tipo de herramientas utiliza IA para predecir la rotación laboral?
Análisis predictivo (machine learning).
Menciona un ejemplo de cómo se aplica el procesamiento del lenguaje natural (NLP).
Chatbots que responden preguntas en lenguaje humano.
(Otros posibles: análisis de sentimiento, traducción automática).
¿Qué algoritmo se usa para predecir qué candidatos encajan mejor con un puesto?
Árboles de decisión.
¿Cuál es la principal diferencia entre una IA débil y una IA fuerte?
La IA débil está diseñada para realizar tareas específicas, mientras que la IA fuerte busca replicar completamente la inteligencia humana (incluyendo capacidades como el pensamiento abstracto).
Un sistema de IA detecta que varios empleados con bajo compromiso están en riesgo de dejar la empresa y recomienda estrategias específicas para cada caso. ¿Qué técnica de machine learning está usando?
Clustering, que agrupa empleados según características comunes, como desempeño o satisfacción.
Imagina que una empresa usa un sistema que analiza textos de encuestas para detectar emociones en tiempo real. ¿Qué componente de la IA está utilizando?
Procesamiento del lenguaje natural (NLP), (específicamente el análisis de sentimiento).
Menciona un ejemplo de cómo el análisis predictivo ayuda en RH.
Predecir qué empleados tienen mayor probabilidad de ser promovidos.
Imagina que una organización utiliza un sistema que puede interpretar emociones y creencias para personalizar la experiencia del empleado. Según los tipos de IA, ¿a qué categoría pertenece este sistema?
A una IA de teoría de la mente, ya que comprende emociones y creencias (aunque esta aún está en desarrollo en la vida real).
En una empresa global, la IA se usa para evaluar entrevistas, detectando patrones de comunicación y emociones en diferentes idiomas. ¿Qué componente de la IA hace esto posible?
El procesamiento del lenguaje natural (NLP).
En el contexto de Recursos Humanos, ¿cómo se pueden utilizar los árboles de decisión?
Identificar empleados en riesgo de rotación, seleccionar candidatos ideales, etc...
¿Cómo puede el machine learning ayudar a diseñar estrategias para retener empleados clave?
Identificando patrones en empleados que abandonaron la empresa y recomendando intervenciones para prevenirlo.