Descripción del título
Inteligencia artificial apl...
Artificial intelligence encompasses machines that are capable of learning, deducing and acting on their own, trying to imitate human behaviour. Most of these advances are supported by Machine Learning algorithms, being Deep Learning, which mimics the neural networks of the human brain. You can add value to the human talent management area by providing real-time information (data analytics) to your collaborators: entry records, time it takes the collaborator to do an activity, job performance levels, levels of skills acquired, hours of training, job profiles, degree of communication between collaborators, work environment, tastes and preferences, predictive reports to improve teamwork, leadership and make the best decisions. Currently it is necessary to promote in companies a dynamic environment in harmony with changes in organizations so that they are efficient and evolve correctly, the use of technology and information technology reached a boom with the automation of operational tasks that in the past did not overcome some difficult problems modeling, this knowledge and experience are only achieved when there is an environment that develops organizational learning and the number of experts. Explicit rule based software programs are easy to trace and understand, the same cannot be said for deep learning algorithms, due to their complexity they are difficult for humans to interpret and communicate. These limitations are one of the great challenges in artificial intelligence, (requires clarity in what is requested by the human), there is a lot of active research in these directions. A descriptive methodology was applied, with a documentary approach, that is, reviewing available sources on the network, with timely and relevant content to respond to what is discussed in this article
La inteligencia artificial engloba las máquinas que son capaces de aprender, deducir y actuar por sí mismas, tratando de imitar el comportamiento humano. La mayoría de estos avances, están respaldados por algoritmos de Machine Learning, siendo el Deep Learning, que imita las redes neuronales del cerebro humano. Puede añadir valor al área de gestión del talento humano proporcionando información en tiempo real (analítica data) a sus colaboradores: registros de entrada, tiempo que el colaborador se demorada para hacer una actividad, niveles de desempeño laboral, niveles de competencias adquiridas, horas de capacitación, perfiles de puesto, grado de comunicación entre colaboradores, clima laboral, gustos y preferencias, informes predictivos para mejorar el trabajo en equipo, liderazgo y tomar las mejores decisiones. Actualmente es necesario fomentar en las empresas un entorno dinámico cónsonos con cambios en las organizaciones para que sean eficientes y evolucionen acertadamente, el uso de la tecnología e informática alcanzaron un gran auge con la automatización de tareas operativas que en tiempos pasados no superaban algunos problemas difíciles de modelar, este conocimiento y experiencia solo se alcanzan cuando existe un ambiente que desarrolle el aprendizaje organizacional y el número de expertos. Los programas de software basados en reglas explícitas son fáciles de rastrear y comprender, no se puede decir lo mismo de los algoritmos de aprendizaje profundo, gracias a su complejidad son difíciles de interpretar y comunicar por humanos. Estas limitaciones son uno de los grandes desafíos en la inteligencia artificial, (requiere claridad en lo solicitado por parte del humano), hay mucha investigación activa en estas direcciones. Se aplicó una metodología descriptiva, con un enfoque documental, es decir, revisar fuentes disponibles en la red, con contenido oportuno y relevante para dar respuesta a lo tratado en el presente artículo
Analítica
analitica Rebiun36233571 https://catalogo.rebiun.org/rebiun/record/Rebiun36233571 241021s2023 xx o 000 0 spa d https://dialnet.unirioja.es/servlet/oaiart?codigo=9152551 (Revista) ISSN 2550-682X S9M oai:dialnet.unirioja.es:ART0001635377 https://dialnet.unirioja.es/oai/OAIHandler 21 DGCNT S9M S9M dc Inteligencia artificial aplicada al proceso de selección de personal electronic resource].] 2023 application/pdf Open access content. Open access content star Artificial intelligence encompasses machines that are capable of learning, deducing and acting on their own, trying to imitate human behaviour. Most of these advances are supported by Machine Learning algorithms, being Deep Learning, which mimics the neural networks of the human brain. You can add value to the human talent management area by providing real-time information (data analytics) to your collaborators: entry records, time it takes the collaborator to do an activity, job performance levels, levels of skills acquired, hours of training, job profiles, degree of communication between collaborators, work environment, tastes and preferences, predictive reports to improve teamwork, leadership and make the best decisions. Currently it is necessary to promote in companies a dynamic environment in harmony with changes in organizations so that they are efficient and evolve correctly, the use of technology and information technology reached a boom with the automation of operational tasks that in the past did not overcome some difficult problems modeling, this knowledge and experience are only achieved when there is an environment that develops organizational learning and the number of experts. Explicit rule based software programs are easy to trace and understand, the same cannot be said for deep learning algorithms, due to their complexity they are difficult for humans to interpret and communicate. These limitations are one of the great challenges in artificial intelligence, (requires clarity in what is requested by the human), there is a lot of active research in these directions. A descriptive methodology was applied, with a documentary approach, that is, reviewing available sources on the network, with timely and relevant content to respond to what is discussed in this article La inteligencia artificial engloba las máquinas que son capaces de aprender, deducir y actuar por sí mismas, tratando de imitar el comportamiento humano. La mayoría de estos avances, están respaldados por algoritmos de Machine Learning, siendo el Deep Learning, que imita las redes neuronales del cerebro humano. Puede añadir valor al área de gestión del talento humano proporcionando información en tiempo real (analítica data) a sus colaboradores: registros de entrada, tiempo que el colaborador se demorada para hacer una actividad, niveles de desempeño laboral, niveles de competencias adquiridas, horas de capacitación, perfiles de puesto, grado de comunicación entre colaboradores, clima laboral, gustos y preferencias, informes predictivos para mejorar el trabajo en equipo, liderazgo y tomar las mejores decisiones. Actualmente es necesario fomentar en las empresas un entorno dinámico cónsonos con cambios en las organizaciones para que sean eficientes y evolucionen acertadamente, el uso de la tecnología e informática alcanzaron un gran auge con la automatización de tareas operativas que en tiempos pasados no superaban algunos problemas difíciles de modelar, este conocimiento y experiencia solo se alcanzan cuando existe un ambiente que desarrolle el aprendizaje organizacional y el número de expertos. Los programas de software basados en reglas explícitas son fáciles de rastrear y comprender, no se puede decir lo mismo de los algoritmos de aprendizaje profundo, gracias a su complejidad son difíciles de interpretar y comunicar por humanos. Estas limitaciones son uno de los grandes desafíos en la inteligencia artificial, (requiere claridad en lo solicitado por parte del humano), hay mucha investigación activa en estas direcciones. Se aplicó una metodología descriptiva, con un enfoque documental, es decir, revisar fuentes disponibles en la red, con contenido oportuno y relevante para dar respuesta a lo tratado en el presente artículo LICENCIA DE USO: Los documentos a texto completo incluidos en Dialnet son de acceso libre y propiedad de sus autores y/o editores. Por tanto, cualquier acto de reproducción, distribución, comunicación pública y/o transformación total o parcial requiere el consentimiento expreso y escrito de aquéllos. Cualquier enlace al texto completo de estos documentos deberá hacerse a través de la URL oficial de éstos en Dialnet. Más información: https://dialnet.unirioja.es/info/derechosOAI | INTELLECTUAL PROPERTY RIGHTS STATEMENT: Full text documents hosted by Dialnet are protected by copyright and/or related rights. This digital object is accessible without charge, but its use is subject to the licensing conditions set by its authors or editors. 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