Modelos de IA para predecir necesidades de capacitación - Buk

Los modelos de  IA para predecir necesidades de capacitación son sistemas diseñados para realizar analizar datos, reconocer patrones y generar predicciones o recomendaciones automatizadas.

Los modelos de IA pueden anticiparse a las necesidades de formación y construir planes de capacitación más personalizados, eficientes y alineados al rol del colaborador. Conozcamos más detalles a continuación. 

¿Cómo la IA identifica brechas de habilidades antes de que impacten?

El poder anticiparse ante posibles escenarios es, probablemente, uno de los más grandes plus que ofrece la IA.

Gracias al análisis predictivo, la IA puede detectar brechas de habilidades antes de que estas se conviertan en un problema para la organización.

Pero, una de las preguntas más comunes es: ¿Cómo lo logra?

La tecnología que acompaña a la IA, cuenta con modelos, los cuales se encargan de procesar datos internos como:

• Evaluaciones de desempeño
• KPIs de productividad
• Encuestas de clima laboral
• Patrones de comportamiento

A su vez, esta información puede cruzarse con tendencias externas, por ejemplo, las habilidades más demandadas en el mercado o los cambios tecnológicos emergentes.

Así, los líderes de Recursos Humanos pueden anticiparse a distintos escenarios como identificar equipos o roles que necesitan fortalecer ciertas competencias, e incluso prever qué habilidades serán clave en los próximos meses de acuerdo a las necesidades puntuales de la organización.

La proactividad de este análisis preventivo,  permite poner foco a lo que realmente importa, antes de que sea demasiado tarde.

¿Qué tal? Seguro muchas organizaciones hubieran deseado tener este tipo de herramientas hace años. 

Plataformas que usan IA para diseñar rutas de aprendizaje personalizadas

En este artículo, en vez de recomendar plataformas específicas, queremos contarte a detalle cuáles son aquellas funcionalidades que debe tener una plataforma para predecir las necesidades de capacitación para los colaboradores. Entre las características clave a considerar están:

1. Análisis de datos individuales y de equipo: Antes de pensar en realizar una capacitación, se puede utilizar la IA para identificar cuáles habilidades necesita fortalecer una persona en función de su rol, historial de aprendizaje o desempeño.
2. Diseño automático de rutas de aprendizaje: Después de tener identificado lo que se debe mejorar, las plataformas con IA pueden ayudarte a construir recorridos personalizados tomando en cuenta los objetivos de negocio y las brechas detectadas.
3. Medición continua del progreso: No solo termina ahí, sino que también se puede utilizar la IA para saber cómo evoluciona el colaborador durante su ruta de aprendizaje.
4. Integración con herramientas internas: Adicional, para poder complementar la información, conectar datos desde otras áreas (desempeño o encuestas) puede ser muy valioso para enriquecer el análisis y afinar aún más la personalización.

Por lo tanto, te recomendamos elegir herramientas con estas características, de esta manera, los líderes de RR.HH. podrán aplicar estrategias de capacitación efectivas, sin perder el enfoque individualizado.

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Beneficios para la planificación del upskilling y reskilling con IA

Ahora, si hablamos del uso de la inteligencia artificial en procesos de upskilling (mejora de habilidades actuales) y reskilling (capacitación para nuevos roles) es un hecho que está revolucionando la forma en que se planifican y ejecutan iniciativas que, tradicionalmente, han sido rígidas o lineales.

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Con el apoyo de la tecnología, hoy es posible salir de lo convencional y diseñar estrategias de desarrollo mucho más personalizadas, ágiles y efectivas.

La implementación de IA en dichos procesos conlleva beneficios como:

• Reducción de costos: Al evitar capacitaciones genéricas poco efectivas o innecesarias, hay un ahorro económico.
  
• Mayor efectividad: Cuando se identifican correctamente las necesidades y se construyen rutas de aprendizaje en base a ello, se reduce el tiempo entre la detección de una brecha de aprendizaje y una capacitación.
• Alineación: La tecnología asegura que los planes de capacitación estén conectados con las metas estratégicas de la organización, lo que traerá mejores resultados.
• Mejor conexión: Si el colaborador recibe una ruta personalizada de su capacitación, sentirá un acompañamiento real en su desarrollo profesional.
• Medición clara: Gracias a los indicadores generados por la IA, es más fácil demostrar el retorno de inversión de las estrategias de formación. 

La IA vino para mejorar muchos procesos que solían ser manuales e incluso tediosos, por eso,  los modelos de inteligencia artificial son la herramienta perfecta para optimizar las capacitaciones, además de permitir al área de Recursos Humanos jugar un rol más estratégico en la evolución del talento dentro de la organización.

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