SPEAKER:
Machine Learning e Inteligencia Artificial
CONFERENCIA
Inteligencia Artificial y Machine Learningen RRHHAnavel Chinchilla
Agosto, 2019
Congreso Centroamericano de RRHH 2019
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Objetivos
• Entender qué son AI y ML
• Por qué todos los sectores económicos se verán afectados
• Usos de ML
• Qué implicaciones tiene para RRHH
• Una mirada hacia el futuro
• Primeros pasos para aplicar AI - ML
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Qué es Inteligencia Artificial (AI)
“Máquinas que pueden hacer lo que normalmente requiere inteligencia humana.”
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Orígenes de inteligencia artificial
• La idea de inteligencia artificial se remonta a un taller que tuvo lugar en la Universidad de Dartmouth en 1956.
• Los esfuerzos iniciales estaban concentrados en la creación de sistemas expertos basados en reglas.
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Orígenes de AI
• Inicialmente la idea era codificar lo que sabíamos poniendo reglas. En otras palabras codificar paso a paso exactamente que es lo que queremos que la maquina haga
• Esto creo límites a los primeros intentos de AI por 20 años
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¿Cómo reconoce la cara de su hijo?
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Sabemos más de lo que podemos decir(Michael Polany)
COSAS TALES COMO: ANDAR EN BICICLETA, ATARSE LOS
ZAPATOS, CUANDO DECIDIMOS A QUIEN CONTRATAR, ETC.
SABEMOS CÓMO HACERLO PERO NO NECESARIAMENTE CÓMO
ESCRIBIR EL CÓDIGO PARA ESO.
ESTE HECHO CREA UN LÍMITE AL TIPO DE ACTIVIDADES QUE
PODEMOS CODIFICAR Y TRANSFORMARLAS EN UN
PROGRAMA DE COMPUTACIÓN.
EN DE 80S HUBO UN CRECIENTE INTERÉS EN CREAR SISTEMAS
BASADOS EN REGLAS PARA QUE LAS MAQUINAS LO PUEDAN
EJECUTAR PARA SER EL MEJOR MÉDICO, EL MEJOR ABOGADO,
ETC. PERO LOS LOGROS FUERON LIMITADOS EN ALGUNAS ÁREAS
ESPECÍFICAS
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El “invierno” de AI terminó
¿Qué cambió 20 años después?
• Encontramos la manera de solucionar la paradoja de Polany: ahora las máquinas tienen la capacidad de “aprender”aún cuando no conozcamos cuáles son las reglas exactas que deben seguir
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Impulsores tecnológicos
Poder computacional Disponibilidad de datos
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El teléfono inteligente que tiene en su bolsillo tiene 100,000 veces mas poder computacional que la computadora que puso un hombre en la luna 50 años atrás
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Datos generados
en el mundo
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Los datos son el nuevo petróleo
El 90% de la información existente en el mundo ha sido generada en losúltimos dos años
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Deep Blue: uno de los primeros éxitos de AI
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¿Si esto empezó hace 50 años, por qué los efectos recién se empiezan a ver ahora?
En el cuadrado número 64 el rey tendría que haber puesto 18,000,000,000,000,000,000 granos de arroz, lo que es equivalente a aproximadamente 210 mil millones de toneladas: una montaña más alta que el monte Everest!!
2006• Teléfonos inteligentes• Autos autónomos• Drones• E-commerce• Campeones de juegos • Software as a service,
etc.
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AI, ML, Redes Neuronales, Aprendizaje profundo, ¿qué es qué?
Inteligencia Artificial
Machine Learning
Redes Neuronales
Aprendizaje profundo
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Qué es Machine Learning
Machine Learning es una sub especialidad de AI. Es el concepto bajo el cual una computadora puede aprender y adaptarse a nuevos datos sin intervención humana
El principal objetivo de Machine Learning es predecir resultados basados en datos disponibles
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Cómo aprenden las
máquinas
ML se refiere a entrenar a las máquinas con datos, ejemplos y experiencias en lugar de ser explícitamente programadas
ML se apoya en big data y gran poder computacional que existe hoy
Es un enfoque fundamentalmente diferente en la creación de software porque los humanos no necesariamente tienen que saber cómo llegan a las respuestas correctas para que la máquina pueda aprender a hacerlo
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Cómo aprenden las
máquinas
Aprendizaje supervisado
Básicamente se logra mostrándole a las máquinas ejemplos de lo que estamos tratando de lograr y ejemplos contrarios. La máquina encuentra por sí misma las reglas que relacionan el primer grupo con el segundo grupo por sí misma.
Aprendizaje no supervisado
Se le pide a la máquina que encuentre patrones por si misma sobre la base de una gran cantidad de ejemplos (datos)
Hay varias mas….
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Ejemplo de aprendizaje: ¿chihuaua o
muffin?
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Avances en reconocimiento
de imágenes
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Entonces…¿cuál será el rol de los humanos en el futuro?
AI presenta inmensas oportunidades
Sin embargo, la inteligencia artificial general, que significa que las máquinas puedan hacer todo lo que los humanos hacen, está muy lejos de lograrse
Humanos y máquinas ambos tienen un rol en el futuro
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Capacidades de las máquinas
Pueden No pueden
Predecir Crear algo nuevo
Memorizar Volverse inteligentes muy rápido
Reproducir Ir más allá de su tarea
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“Las computadoras son inútiles. Solo pueden darte respuestas” (Pablo Picasso)
• Las computadoras sirven para dar respuestas, no para hacer preguntas
• Emprendedores, empleados innovadores, científicos, creadores y todo otro tipo de persona que sea capaz de identificar que problema u oportunidad abordar seguirán siendo esenciales.
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Implicaciones
El hecho que las máquinas puedan hacer lo que antes solo los humanos podían tiene enormes implicaciones para las organizaciones
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Áreas de mayores avances
PERCEPCIÓN: LA HABILIDAD DE ESCUCHAR O VER O SER CONSCIENTE DE ALGO A TRAVÉS DE
LOS SENTIDOS
COGNICIÓN: ACCIÓN MENTAL DE PROCESAR Y ADQUIRIR CONOCIMIENTO Y ENTENDIMIENTO A TRAVÉS DEL PENSAMIENTO, EXPERIENCIA O LOS
SENTIDOS
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Reconocimiento de imágenes
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Procesamiento de lenguaje natural
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Procesamiento de solicitudes de crédito
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Diagnósticos médicos
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Vehículos autónomos
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Y muchas más aplicaciones …
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Demo: Aplicación de Machine Learning para RRHH
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Demo: Machine Learning application for RRHH
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LIVE DEMO RECORDED DEMO
Impacto de Inteligencia Artificial en Recursos Humanos
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Impacto de AI y ML en la Fuerza de trabajo
Un estudio de Oxford en 2013 encontró que 47% de los trabajadores en USA se desempeñan en trabajos que pueden ser automatizados
En 2017 un estudio de McKinsey reportó que casi 30% de las tareas de 60% de las ocupaciones pueden ser computarizadas.
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La capacidad de recolectar datos y entrenar a las máquinas para que analicen y aprendan está transformando todas las industrias y va a tener un impacto profundo en los trabajos.
Cambios en los trabajos
Ejemplo
• La agricultura permaneció sin cambio por cientos de años
• Hoy se está transformando en una operación de alta tecnología
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Los trabajos rutinarios, repetitivos y predecibles pueden ser hechos por las máquinas mejor, más rápido y más barato.
- Aunque la automatización crea ansiedad ante la expectativa de desempleos masivos, lo que cambiará es el tipo de trabajo
Ejemplo: cajeros automáticos
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Gestión del talento en la era digital
No solamente los trabajos están cambiando, sino también los procesos de las compañías para reclutar, desarrollar y gestionar el talento cambios profundos
Reclutamiento:
• GE tiene más de 30,000 personas con habilidades relacionadas con software y computación en la nube e IOT (Internet of Things)
• Las carreras en ciencias de computación y la habilidad para escribir código tienen una gran demanda.
Ejemplo: KnackApp
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Nuevas Maneras de reclutar
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Evaluación de desempeño
• El modelo tradicional de evaluación de desempeño consume mucho tiempo, es caro y se ha probado que no es muy efectivo
• Los empleados reciben retroalimentación en batches no en el momento adecuado
• Las herramientas digitales y la tecnología permiten ahora a las compañías probar maneras nuevas y más rápidas de evaluar el desempeño de los empleados.
Ejemplo
PD@GE: feedback en tiempo real de pares subordinados y jefes
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Capacitación y Desarrollo
Algunas nuevas Ideas:
• e-learning personalizados basado en las necesidades específicas de los empleados
• Desarrollo ejecutivo usando apps como Knack
• Mentoría inversa: Caso Unilever: un ejecutivo senior es puesto en pareja con un empleado joven. La persona joven ayuda a entender el rol que la tecnología juega en las vidas de consumidores jóvenes
• Cambios en los modelos de educación: Son las carreras de grado de entre 4 a 6 años el modelo adecuado? Se deberían usar modelos de aprendizaje como los que se usan en Alemania?
• Una competencia central de los empleados del futuro será la habilidad y el deseo de aprender continuamente.
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Retención de Talento
Desarrollar la capacidad de predecir la probabilidad de que
un empleado se vaya de la compañía.
Ejemplo: GE tiene una aplicación que puede predecir con 6 meses de anticipación si un empleado
esta planeando dejar la compañía de manera tal que permite
diseñar una intervención para retenerlo.
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Una mirada al futuro
“Las empresas que mantengan la separación entre mentes y máquinas estarán cada vez más en desventaja con respecto a sus rivales que estén dispuestos y sean capaces de usar Machine Learningen todos los lugares donde sea apropiado y que además, sean capaces de entender cómo integrar sus capacidades con las de los humanos”
“En la próxima década AI no reemplazará a los gerentes, pero los gerentes que usen AI reemplazarán a aquellos que no”
(Erik Brynjolfsson y Andrew Mcafee - MIT, 2017)
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¿Cómo empezar con AI?
El primer paso es formular la ESTRATEGIA
• Machine Learning: es una herramienta para implementar la visión estratégica
• Sin una estrategia como punto de partida ML corre el riesgo en convertirse solo en una herramienta mas de operaciones de rutina
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Conclusión
Las decisiones de RRHH que se enfocan en los procesos de reclutamiento, capacitación, evaluación y retención serán potenciadas por datos y algoritmos de Machine Learning
Las máquinas no reemplazarán el juicio humano, pero serán un complemento clave en comparación a cómo se hacen estas actividades actualmente.
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Anavel ChinchillaDirectora - HondurasE-mail: [email protected]: 504 3237 6102
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¡GRACIAS!
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