ADGD0090 INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A LA GESTIÓN DE RECURSOS HUMANOS

1. MÓDULO 1. FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN RECURSOS HUMANOS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. COMPRENSIÓN DE LOS CONCEPTOS BÁSICOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL:

1. Identificación de los principales algoritmos de IA:
2. - Redes neuronales
3. - Árboles de decisión
4. - Máquinas de soporte vectorial
5. Conocimiento de las aplicaciones de IA en sectores como la salud, finanzas y recursos humanos.

UNIDAD DIDÁCTICA 2. APLICACIÓN DE LA IA EN LA GESTIÓN DE RECURSOS HUMANOS:

1. Identificación de las áreas de RRHH donde se puede aplicar IA:
2. - La selección de personal
3. - La evaluación del desempeño
4. - La retención de empleados
5. Conocimiento de los beneficios e inconvenientes de la IA en la gestión del talento, incluyendo la mejora en la toma de decisiones y la eficiencia operativa.

UNIDAD DIDÁCTICA 3. COMPRENSIÓN DE LOS PRINCIPIOS DE ÉTICA Y PRIVACIDAD EN EL USO DE IA EN EL ÁMBITO LABORAL:

1. Identificación de los principios éticos en el uso de IA, tales como la transparencia, la equidad y la responsabilidad.
2. Conocimiento de las medidas de privacidad y protección de datos, abarcando el cumplimiento del GDPR y la anonimización de datos.
3. MÓDULO 2. ANÁLISIS DE DATOS Y MACHINE LEARNING EN LA SELECCIÓN DE PERSONAL

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ENTENDIMIENTO DE LAS TÉCNICAS DE ANÁLISIS DE DATOS APLICADAS A RRHH:

1. Identificación de las fuentes de datos relevantes para la selección de personal, tales como:
2. - Currículums
3. - Perfiles de redes sociales
4. - Evaluaciones de desempeño
5. Conocimiento de los métodos de análisis de datos, abarcando el análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo.

UNIDAD DIDÁCTICA 2. CONOCIMIENTO DE LOS ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING UTILIZADOS EN LA SELECCIÓN DE PERSONAL:

1. Identificación de los algoritmos más comunes, tales como regresión logística, k-means y bosques aleatorios.
2. Entendimiento de los pasos para implementar un algoritmo de machine learning, desde la recopilación de datos hasta la evaluación del modelo.

UNIDAD DIDÁCTICA 3. RECOPILACIÓN Y ANÁLISIS DE DATOS EN EL CONTEXTO DE RRHH:

1. Identificación de las técnicas de recopilación de datos, tales como encuestas, entrevistas y análisis de documentos.
2. Conocimiento de los métodos de análisis de datos en RRHH, desde el análisis de regresión hasta el análisis de componentes principales.
3. MÓDULO 3. AUTOMATIZACIÓN DE PROCESOS DE RECLUTAMIENTO Y SELECCIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONOCIMIENTO DE LAS HERRAMIENTAS DE AUTOMATIZACIÓN EN RRHH:

1. Identificación de las herramientas más utilizadas:
2. - Sistemas de seguimiento de candidatos (ATS)
3. - Chatbots
4. - Plataformas de entrevistas en video
5. Utilización de las funcionalidades de cada herramienta, tales como la filtración de currículums, la programación de entrevistas y la evaluación de candidatos.

UNIDAD DIDÁCTICA 2. BENEFICIOS DE LA AUTOMATIZACIÓN EN EL PROCESO DE SELECCIÓN:

1. Identificación de las ventajas y desventajas, tales como el ahorro de tiempo, a reducción de sesgos y la mejora en la experiencia del candidato.
2. Conocimiento de los casos de éxito, desde empresas que han implementado la automatización hasta los resultados positivos obtenidos.

UNIDAD DIDÁCTICA 3. IMPLEMENTACIÓN DE SISTEMAS DE RECLUTAMIENTO AUTOMATIZADO:

1. Identificación de los pasos para implementar un sistema automatizado, tales como la selección de la herramienta adecuada, la integración con otros sistemas y la capacitación del personal.
2. Conocimiento de las mejores prácticas en la automatización de reclutamiento, desde la personalización de la comunicación con los candidatos hasta el seguimiento de métricas de rendimiento.
3. MÓDULO 4. GESTIÓN DEL DESEMPEÑO Y EVALUACIÓN DEL TALENTO CON IA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. TÉCNICAS DE EVALUACIÓN DEL DESEMPEÑO:

1. Identificación de los métodos de evaluación más utilizados:
2. - Evaluación 360 grados
3. - Evaluaciones basadas en competencias
4. - Evaluaciones de objetivos
5. Conocimiento de los indicadores de desempeño, tales como la productividad, la calidad del trabajo y la satisfacción del empleado.

UNIDAD DIDÁCTICA 2. APLICACIÓN DE IA EN LA EVALUACIÓN DEL TALENTO:

1. Identificación de las herramientas de IA para la evaluación del talento, tales como plataformas de análisis de personas y sistemas de gestión del rendimiento.
2. Conocimiento de los beneficios de la IA en la gestión del desempeño, tales como la identificación de patrones de comportamiento y la predicción del rendimiento futuro.

UNIDAD DIDÁCTICA 3. DESARROLLO DE ESTRATEGIAS BASADAS EN IA PARA LA GESTIÓN DEL TALENTO:

1. Identificación de las estrategias más efectivas, tales como la personalización de los planes de desarrollo y la optimización de la asignación de recursos.
2. Implementación de estrategias basadas en IA, desde la recopilación de datos hasta la toma de decisiones informadas.
3. MÓDULO 5. FUTURO DE LA IA EN LA GESTIÓN DE RECURSOS HUMANOS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. TENDENCIAS FUTURAS DE LA IA EN RRHH:

1. Identificación de las tendencias emergentes. Uso de IA para la personalización de la experiencia del empleado, automatización de tareas administrativas y otras.
2. Entendimiento de los posibles impactos de la IA en el futuro de RRHH, como la transformación de roles y responsabilidades y la mejora en la toma de decisiones estratégicas, entre otros.

UNIDAD DIDÁCTICA 2. IMPACTO DE LA IA EN LA FUNCIÓN DE RECURSOS HUMANOS:

1. Identificación de los cambios en la función de RRHH debido a la IA. Evolución de las competencias requeridas y adaptación a nuevas tecnologías.
2. Conocimiento de los beneficios y desafíos de la IA en RRHH. Mejora en la eficiencia operativa y gestión del cambio organizacional.