Bús­que­da con­ver­sa­cio­nal

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son los más nue­vos. Los bots sim­pli­fi­can la fun­cio­na­li­dad al in­te­grar­se en pro­gra­mas co­mo Slack, Sky­pe y Mi­cro­soft Teams. Cuan­do lle­ga­ron por pri­me­ra vez a la es­ce­na, los chat­bots se orien­ta­ban al con­su­mi­dor. Por ejem­plo, si es­cri­bías “piz­za” en Fa­ce­book Mes­sen­ger, un bot de Do­mino te so­li­ci­ta­ría to­mar tu pe­di­do. Mien­tras que los pun­tos tác­ti­les co­mo es­tos pue­den ayu­dar a im­pul­sar las ven­tas B2C, en un mun­do B2B na­die quie­re com­prar re­cor­da­to­rios que los in­te­rrum­pan en Slack.

Así que du­ran­te el pa­sa­do año, las star­tups han apli­ca­do la tec­no­lo­gía a otras áreas: la ma­yo­ría de los bots em­pre­sa­ria­les op­ti­mi­zan Re­cur­sos Hu­ma­nos. En pri­mer lu­gar, es­tá Ta­lla, una he­rra­mien­ta de pro­ce­sa­mien­to del len­gua­je na­tu­ral que res­pon­de pre­gun­tas co­mu­nes de los em­plea­dos, co­mo “¿Cuán­to me que­da de va­ca­cio­nes?” Y “¿Cuán­do co­mien­za mi se­gu­ro?” Chat­bot Polly en­cues­ta a los em­plea­dos so­bre to­do, des­de la sa­tis­fac­ción en el lu­gar de tra­ba­jo has­ta los re­fri­ge­rios que quie­ren en la sa­la de des­can­so. Lue­go es­tá Grow­bot, un bot de Slack y Teams que mo­ni­to­rea el chat pa­ra ver con qué fre­cuen­cia los em­plea­dos se com­ple­men­tan en­tre sí. Cuan­do se uti­li­zan pa­la­bras co­mo “fe­li­ci­ta­cio­nes”, “aplau­sos” y “apo­yo”, el per­so­nal re­ci­be una re­com­pen­sa. Co­fun­da­dor y CEO Je­remy Van­dehey di­jo que es­to ayu­da a los ge­ren­tes a me­jo­rar la re­ten­ción y la mo­ral. tes, cla­si­fi­can­do cu­rrí­cu­lums. Usan­do las mis­mas téc­ni­cas que la bús­que­da de Goo­gle, las he­rra­mien­tas au­to­má­ti­cas de bús­que­da de can­di­da­tos es­ca­nean los CV de los so­li­ci­tan­tes pa­ra iden­ti­fi­car a las per­so­nas con los an­te­ce­den­tes ne­ce­sa­rios pa­ra un tra­ba­jo. Pe­ro, pro­ba­ble­men­te tra­duc­ción de ma­qui­na tem­pra­na, los al­go­rit­mos de cla­si­fi­ca­ción uti­li­za­dos por es­tas pla­ta­for­mas co­me­tie­ron mu­chos erro­res. Su­pon­ga­mos que un so­li­ci­tan­te se de­no­mi­na a sí mis­ma una “lluvia de ideas pa­ra el cre­ci­mien­to em­pre­sa­rial” en lu­gar de un “re­pre­sen­tan­te de ven­tas ex­terno”: su hoja de vi­da no se mos­tra­ría en los re­sul­ta­dos y su em­pre­sa pa­sa­ría por al­to a un can­di­da­to crea­ti­vo y orien­ta­do por el clien­te.

Los sis­te­mas de hoy van más allá de la coin­ci­den­cia exac­ta de pa­la­bras cla­ve. Scout, por ejem­plo, abor­da el pro­ble­ma de los si­nó­ni­mos bus­can­do las pa­la­bras cla­ve pro­por­cio­na­das ori­gi­nal­men­te por Re­cur­sos Hu­ma­nos, lue­go usa los re­sul­ta­dos pa­ra iden­ti­fi­car nue­vas pa­la­bras pa­ra su bús­que­da. La ex­tra­po­la­ción de nue­vos tér­mi­nos (co­mo “cre­ci­mien­to del ne­go­cio”) evi­ta que los can­di­da­tos ca­li­fi­ca­dos cai­gan en­tre las grie­tas. Y da­do que las mu­je­res y las mi­no­rías uti­li­zan el len­gua­je de ma­ne­ra di­fe­ren­te, el pro­ce­so ase­gu­ra que tam­po­co lo ha­gan.

Por su­pues­to, no se pue­den con­si­de­rar di­ver­sos can­di­da­tos si no apli­can. Pa­ra abor­dar ese pro­ble­ma, hay Tex­tio. El co­fun­da­dor y di­rec­tor ge­ne­ral, Kie­ran Sny­der, di­jo que la he­rra­mien­ta de es­cri­tu­ra au­men­ta­da usa la ca­te­go­ri­za­ción se­mán­ti­ca, una téc­ni­ca de pro­ce­sa­mien­to del len­gua­je na­tu­ral, pa­ra ayu­dar a los re­clu­ta­do­res a crear des­crip­cio­nes de tra­ba­jo neu­tras en cuan­to al gé­ne­ro. Ca­li­fi­can­do pu­bli­ca­cio­nes en una es­ca­la de cero a 100 mien­tras es­cri­bes, Tex­tio pro­por­cio­na vo­ca­bu­la­rio, sin­ta­xis y su­ge­ren­cias de for­ma­to co­mo “agre­gar más pun­tos”. Implementa es­tos cam­bios y los es­tu­dios de ca­sos de clien­tes su­gie­ren que ve­rás una me­jo­ra ra­di­cal en los nú­me­ros de los so­li­ci­tan­tes: Sny­der di­jo John­son & John­son ex­pe­ri­men­tó un au­men­to del 9% en las can­di­da­tas, Avery Den­ni­son vio un au­men­to del 60 por cien­to, y “Ex­pe­dia des­cu­brió que los em­pleos que eran neu­tra­les con res­pec­to al gé­ne­ro se lle­na­ban ca­si tres se­ma­nas más rá­pi­do”.

Al igual que Ta­lla, Se­cond Mind quie­re res­pon­der las pre­gun­tas de to­dos sus em­plea­dos. Pe­ro es­ta he­rra­mien­ta no es un bot: es una pla­ta­for­ma ac­ti­va­da por voz que es­cu­cha en las reunio­nes de la com­pa­ñía fra­ses de ac­ti­va­ción co­mo “que es” y “me pre­gun­to”. Cuan­do las oye, la función de bús­que­da de Se­cond Mind en­tra en ac­ción, bus­can­do una res­pues­ta pa­ra el res­to de tu ora­ción.

Di­ga­mos, por ejem­plo, que es­tás en una reunión de la jun­ta y al­guien di­jo: “¿Cuál fue el retorno de la in­ver­sión el año pa­sa­do?” Si­len­cio­sa­men­te, Se­cond Mind es­ca­nea­rá las fi­nan­zas de la com­pa­ñía, o lo que sea que pre­gun­ten, y lue­go mos­tra­rá los re­sul­ta­dos en una pan­ta­lla en la sa­la.

Los bots sim­pli­fi­can la fun­cio­na­li­dad al in­te­grar­se en pro­gra­mas co­mo Slack, Sky­pe y Mi­cro­soft Teams.

El fun­da­dor Kul Singh di­jo que el em­plea­do pro­me­dio pa­sa el 30% del día bus­can­do in­for­ma­ción, lo que le cues­ta a las com­pa­ñías has­ta US$14,209 por per­so­na por año. Al agi­li­zar la bús­que­da en con­ver­sa­cio­nes en tiem­po real, Se­cond Mind pro­me­te me­jo­rar la pro­duc­ti­vi­dad.

El co­fun­da­dor y CEO de Ta­lla, Rob May, di­jo, “Se su­po­ne que Wol­fram, Se­man­tic Ma­chi­nes, Nuan­ce y Mi­cro­soft tie­nen pro­yec­tos re­la­cio­na­dos en mar­cha”.

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