El machine learning, o aprendizaje automático, es una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender de los datos sin ser programadas explícitamente para realizar una tarea específica. 

¿Cómo funciona?

En otras palabras, es como enseñar a una computadora a aprender por sí misma, a partir de ejemplos y experiencias. Imagina que quieres enseñar a una computadora a reconocer gatos en imágenes. En lugar de programar cada característica de un gato (orejas, bigotes, etc.), le muestras miles de imágenes de gatos y de otros animales. La computadora analizará estas imágenes y encontrará patrones comunes entre las imágenes de gatos. Con el tiempo, aprenderá a identificar las características clave que definen a un gato y podrá reconocer nuevos gatos con una precisión cada vez mayor y mejor. 

En este artículo vamos a indagar un poco más sobre el concepto de machine learning, su importancia y la relación que tiene con las evaluaciones adaptativas.

¿Qué es el Machine Learning y dónde radica su importancia?

El machine learning es una tecnología clave que está impulsando la transformación digital de las organizaciones. Al permitir a las máquinas aprender de los datos y tomar decisiones inteligentes, creando nuevas oportunidades, mejorando la eficiencia en una amplia gama de industrias (Forbes 2023). El machine learning es un subconjunto de la inteligencia artificial que se centra específicamente en la capacidad de las máquinas para aprender de los datos y mejorar su desempeño a lo largo del tiempo.

Este proceso se basa en algoritmos matemáticos complejos que permiten a las máquinas:

• Identificar patrones: buscar regularidades y relaciones en grandes conjuntos de datos.
• Hacer predicciones: utilizar los patrones identificados para predecir resultados futuros.
• Tomar decisiones: basarse en las predicciones para tomar decisiones de manera autónoma.

¿Qué está logrando el machine learning en las organizaciones actualmente que resulta tan importante? 

• Automatiza tareas: desde la clasificación de correos electrónicos hasta la detección de fraudes, puede automatizar tareas repetitivas y tediosas.  Liberando a las personas para que se concentren en tareas más creativas y estratégicas.
• Toma mejores decisiones: al analizar grandes cantidades de datos, los modelos de machine learning pueden identificar patrones y tendencias que son difíciles de detectar para los humanos, lo que permite tomar decisiones más precisas.
• Crear productos y servicios más personalizados: permite crear productos y servicios que se adaptan a las necesidades y preferencias individuales de cada usuario, como los sistemas de recomendación de Netflix o Spotify.
• Resuelve problemas complejos: se está utilizando para abordar problemas complejos en diversos campos, como la medicina, la ciencia y la ingeniería, lo que lleva a nuevos descubrimientos o avances.

El machine learning y las evaluaciones adaptativas en las organizaciones

El aprendizaje automático ha transformado radicalmente la forma en que las organizaciones abordan la capacitación de sus colaboradores. Una de las aplicaciones más prometedoras es la creación de evaluaciones adaptativas, que se ajustan a las necesidades y habilidades individuales de cada trabajador, de la mano del machine learning. 

¿Cómo funcionan las evaluaciones adaptativas?

Recolección de datos

Los sistemas de evaluación adaptativa recopilan una gran cantidad de datos sobre el desempeño de cada empleado como:

• Respuestas correctas e incorrectas en evaluaciones anteriores.
• Tiempo empleado en completar tareas.
• Errores recurrentes.
• Conocimientos previos y experiencia laboral.

Análisis de datos

Mediante el aprendizaje automático que es básicamente a través de algoritmos sofisticados, analizan estos datos para identificar los puntos fuertes y débiles de cada talento. También se puede determinar su ritmo de aprendizaje y estilo cognitivo.

Adaptación de la evaluación

Basandose en el análisis de los datos, el sistema ajusta automáticamente el nivel de dificultad, el tipo de preguntas y el contenido de la evaluación para cada persona. Si un colaborador demuestra un alto nivel de conocimiento en un área, se le presentarán preguntas más desafiantes. Por el contrario, si un candidato tiene dificultades, se le ofrecerán explicaciones adicionales y ejercicios más sencillos.

Creación de itinerarios de aprendizaje personalizados

 Las evaluaciones adaptativas permiten generar itinerarios de aprendizaje personalizados para cada colaborador, asegurando que se enfoquen en las áreas donde necesitan mejorar y que avancen a su propio ritmo.

Evaluaciones adaptativas basadas en machine learning

Las evaluaciones adaptativas basadas en machine learning permiten a las organizaciones ofrecer experiencias de aprendizaje personalizadas y eficientes, lo que se traduce en una mayor productividad y un mejor desempeño de los trabajadores.  Al adaptar el contenido, el ritmo y la dificultad de las evaluaciones a las necesidades individuales de cada persona, se puede maximizar el retorno de su inversión en capacitación, fomentando una cultura de aprendizaje continuo.

La importancia de esta dupla radica en que…

El machine learning ha transformado radicalmente la forma en que las organizaciones abordan la evaluación del desempeño de sus talentos. Al permitir analizar grandes volúmenes de datos de manera precisa y eficiente. Esta tecnología ha dado paso a evaluaciones laborales altamente personalizadas. Adaptadas a las necesidades y características individuales de cada trabajador.

Beneficios de las evaluaciones adaptativas con machine learning

Capacidad para identificar patrones ocultos 

Permite realizar evaluaciones más objetivas y precisas, al eliminar los sesgos inherentes a las evaluaciones subjetivas. Los algoritmos de machine learning pueden detectar fortalezas, debilidades y áreas de mejora que a simple vista podrían pasar desapercibidas, proporcionando una visión más completa del desempeño de cada empleado.

Posibilidad de ofrecer retroalimentación personalizada y constructiva

Gracias al machine learning, los colaboradores reciben comentarios detallados y específicos sobre su desempeño, lo que les permite comprender mejor sus áreas de mejora y tomar medidas para desarrollar sus habilidades. 

Crear planes de desarrollo individualizados, adaptados a las necesidades y aspiraciones de cada talento. 

Al analizar los datos de desempeño, los algoritmos pueden identificar oportunidades de promoción o de adquisición de nuevas habilidades que podrían beneficiar tanto al talento como a la organización.

Automatización de muchas tareas relacionadas con la evaluación del desempeño

Es otro beneficio importante. Los algoritmos de machine learning pueden automatizar la recopilación de datos, la generación de informes y otras tareas administrativas. Lo que libera tiempo a los evaluadores para que se enfoquen en actividades de mayor valor agregado, como el coaching y el mentoring. (MIT Technology Review, 2022)

Predecir el desempeño futuro de los colaboradores

Facilita la identificación de posibles problemas y la toma de medidas preventivas. Por ejemplo, los algoritmos pueden identificar a los trabajadores con alto riesgo de rotación o identificar las habilidades que serán más demandadas en el futuro. (Harvard Business Review, 2023).

Una rama de la inteligencia artificial que conjugada con las evaluaciones laborales puede ser cada vez más aprovechada para el ámbito organizacional.