OBJETIVOS

Los objetivos del Curso de IA Aplicada a la Gestión de Recursos Humanos son los siguientes:

• Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial y su aplicación en RRHH.
• Implementar técnicas de análisis de datos y machine learning en la selección de personal.
• Evaluar y utilizar herramientas de automatización para el reclutamiento y la gestión del talento.
• Aplicar modelos basados en IA para medir el desempeño y mejorar la toma de decisiones.
• Analizar tendencias futuras y preparar al área de RRHH para la transformación digital.

DESTINATARIOS

El Curso de IA Aplicada a la Gestión de Recursos humanos está dirigido a:

• Profesionales y técnicos del área de Recursos Humanos.
• Responsables de selección, formación o gestión del talento.
• Consultores de RRHH y transformación digital.
• Directivos que deseen integrar IA en la estrategia de su organización.
• Estudiantes y personas interesadas en la innovación aplicada al capital humano.

CONDICIONES DE COMPRA

Curso de IA Aplicada a la Gestión de Recursos Humanos de 70 horas lectivas. Dispondrá de 3 meses para finalizar el Curso. El plazo comienza una vez se reciben las claves de acceso.

• Título acreditativo al finalizar el curso. Dispone de validación mediante código QR.
• Servicio de tutorías.
• Descarga de los materiales.
• Compatible con cualquier sistema operativo y dispositivos móviles.
• Modalidad 100% online.

Recibirá las claves de acceso a la plataforma en 24/48 horas. Compruebe la bandeja de SPAM. En caso de no recibir las claves escriba a info@efem.es

Módulo 1. Fundamentos de la Inteligencia Artificial en Recursos Humanos

Introducción

Objetivos

Tema 1. Conceptos básicos de inteligencia artificial

1.1 Principales algoritmos de IA: Redes neuronales, Árboles de decisión, Máquinas de soporte vectorial
1.2 Aplicaciones de IA en sectores como la salud, finanzas y recursos humanos

Tema 2. Aplicación de la IA en la gestión de recursos humanos

2.1 Áreas de RRHH donde se puede aplicar IA: La selección de personal. La evaluación del desempeño. La retención de empleados
2.2 Beneficios e inconvenientes de la IA en la gestión del talento. Mejora en la toma de decisiones y la eficiencia operativa

Tema 3. Principios de ética y privacidad en el uso de IA en el ámbito laboral

3.1 Principios éticos en el uso de IA, la transparencia, la equidad y la responsabilidad
3.2 Medidas de privacidad y protección de datos, el cumplimiento del GDPR y la anonimización de datos

Resumen

Glosario

Módulo 2. Análisis de Datos y Machine Learning en la Selección de Personal

Introducción

Objetivos

Tema 1. Técnicas de análisis de datos aplicadas a RRHH

1.1 Las fuentes de datos relevantes para la selección de personal. Currículums, Perfiles de redes sociales, Evaluaciones de desempeño
1.2 Los métodos de análisis de datos, el análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo

Tema 2. Los algoritmos de machine learning utilizados en la selección de personal

2.1 Algoritmos más comunes, regresión logística, k-means y bosques aleatorios

Tema 3. Pasos para implementar un algoritmo de machine learning, desde la recopilación de datos hasta la evaluación del modelo

3.1 Recopilación y análisis de datos en el contexto de RRHH: encuestas, entrevistas y análisis de documentos

Tema 4. Métodos de análisis de datos en RRHH, análisis de regresión y análisis de componentes principales

4.1 Análisis de regresión: modelar relaciones entre variables
4.2 Análisis de componentes principales: reducir dimensiones para comprender mejor
4.3 Aplicaciones combinadas y estrategias prácticas

Resumen
Glosario

Módulo 3. Automatización de Procesos de Reclutamiento y Selección

Introducción

Objetivos

Tema 1. Las herramientas de automatización en RRHH

1.1 Herramientas más utilizadas. Sistemas de seguimiento de candidatos (ATS). Chatbots. Plataformas de entrevistas en video

Tema 2. Funcionalidades de cada herramienta, la filtración de currículums, la programación de entrevistas y la evaluación de candidatos

2.1 Filtración de currículums
2.2 Programación automatizada de entrevistas
2.3 Evaluación de candidatos mediante tecnología

Tema 3. Beneficios de la automatización en el proceso de selección

3.1 Ventajas y desventajas, el ahorro de tiempo, la reducción de sesgos y la mejora en la experiencia del candidato
3.2 Casos de éxito, empresas que han implementado la automatización y resultados positivos obtenidos

Tema 4. Implementación de sistemas de reclutamiento automatizado

4.1 Pasos para implementar un sistema automatizado. Selección de la herramienta adecuada, la integración con otros sistemas y la capacitación del personal
4.2 Mejores prácticas en la automatización de reclutamiento, la personalización de la comunicación con los candidatos y el seguimiento de métricas de rendimiento

Resumen

Glosario

Módulo 4. Gestión del Desempeño y Evaluación del Talento con IA

Introducción

Objetivos

Tema 1. Técnicas de evaluación del desempeño.

1.1 Métodos de evaluación más utilizados: Evaluación 360 grados. Evaluaciones basadas en competencias. Evaluaciones de objetivos

Tema 2. Los indicadores de desempeño, la productividad, la calidad del trabajo y la satisfacción del empleado

2.1 Productividad
2.2 Calidad del trabajo
2.3 Satisfacción del empleado
2.4 Integración de indicadores

Tema 3. Aplicación de IA en la evaluación del talento

3.1 Herramientas de IA para la evaluación del talento, plataformas de análisis de personas y sistemas de gestión del rendimiento

Tema 4. Beneficios de la IA en la gestión del desempeño, la identificación de patrones de comportamiento y la predicción del rendimiento futuro.

4.1 Identificación de patrones de comportamiento
4.2 Predicción del rendimiento futuro
4.3 Automatización de procesos y eficiencia
4.4 Retroalimentación continua y personalización
4.5 Visualización y apoyo a la decisión

Tema 5. Desarrollo de estrategias basadas en IA para la gestión del talento

5.1 Las estrategias más efectivas, la personalización de los planes de desarrollo y la optimización de la asignación de recursos
5.2 Implementación de estrategias basadas en IA, desde la recopilación de datos hasta la toma de decisiones informadas
5.3 Visualización e integración organizativa
5.4 Consideraciones para una implementación eficaz

Resumen

Glosario

Módulo 5. Futuro de la IA en la Gestión de Recursos Humanos

Introducción

Objetivos

Tema 1. Tendencias futuras de la IA en RRHH

1.1 Las tendencias emergentes. Uso de IA para la personalización de la experiencia del empleado, automatización de tareas administrativas y otras
1.2 Posibles impactos de la IA en el futuro de RRHH, la transformación de roles y responsabilidades y la mejora en la toma de decisiones estratégicas

Tema 2. Impacto de la IA en la función de Recursos Humanos

2.1 Identificación de los cambios en la función de RRHH debido a la IA. Evolución de las competencias requeridas y adaptación a nuevas tecnologías

Tema 3. Conocimiento de los beneficios y desafíos de la IA en RRHH. Mejora en la eficiencia operativa y gestión del cambio organizacional

3.1 Mejora en la eficiencia operativa
3.2 Optimización de la toma de decisiones
3.3 Impulso de la personalización del empleado
3.4 Promoción de la diversidad y la equidad
3.5 Desafíos éticos y organizacionales
3.6 Gestión del cambio organizacional

Resumen

Glosario

Bibliografía