Curso de Inteligencia Artificial en RRHH

Entender los principios fundamentales de la IA y del aprendizaje automático (machine learning) proporciona una base sólida sobre la que se construyen todas las aplicaciones futuras.

• Historia de la IA.
• Conceptos de algoritmos.
• Aprendizaje supervisado y no supervisado.
• Redes neuronales.

Las estadísticas son el lenguaje de la ciencia de datos, una habilidad fundamental en IA que permite la interpretación de modelos y la toma de decisiones basada en datos.

• Probabilidades.
• Inferencia estadística.
• Teorema de Bayes.
• Regresión y clasificación.

• Algoritmos de PLN.
• Análisis de sentimiento y Traducción automática
• Visión por computadora, reconocimiento de imágenes y video.
• Reconocimiento facial.

• Principios de funcionamiento de los LLMs.
• Arquitecturas de red neuronal como las Transformer, y cómo se entrenan y afinan estos modelos (fine-tuning).
• Estrategias para el diseño de prompts efectivos, comprensión de cómo los modelos generan respuestas y la importancia de los datos de entrenamiento en la calidad de la salida.

La gestión y adquisición de talentos son procesos clave en RRHH que pueden optimizarse significativamente con el uso de la IA.

• - Automatización del reclutamiento y selección de personal con IA.
• - Análisis predictivo en la identificación y retención de talentos.
• - Personalización de la formación y desarrollo profesional.
• - IA en la evaluación del desempeño y gestión por competencias.

La IA puede jugar un rol crucial en la comprensión y mejora del entorno laboral. Además, abordar las cuestiones éticas y regulatorias es fundamental para la adopción responsable de tecnologías de IA en RRHH.

• - Monitorización y mejora del bienestar laboral utilizando IA.
• - Análisis de sentimientos y compromiso del empleado.
• - Implicaciones éticas del uso de IA en RRHH.
• - Marco regulatorio y de privacidad en el uso de IA para datos de empleados.