Adimen artifizialak ikasi egiten du eta pertsonekin trebatzen da; beraz, joera iturri garrantzitsuena giza portaera da, imitatu egiten baitu

Fernando Díez Ruiz Deustuko Unibertsitateko Hezkuntzako doktorea da, MBA-Executive eta Psikologia eta Pedagogian lizentziaduna. IESE Business School-eko eta Gadea Ciencia Fundazioko Ikerketa, Berrikuntza eta Transferentzia Teknologikoko Goi Erakundeen Zuzendaritzako Programa egin du, besteak beste.

Irakasle gisa, irakasle elkartua da Hezkuntza eta Kirol Fakultatean. Doktorego ikastaroetan, EMBA Masterrean eta Deusto Business School-eko Giza Baliabideen Masterrean ere irakasle da, Advantere Business School-eko Leadership and Social Entrepreneurship-eko irakasle.

Ikertzaile gisa, Estatuko eta Europako hainbat ikerketa-proiektutan parte hartu du, eta hezkuntzaren eta giza baliabideen arloko artikuluak argitaratu ditu bereziki.

Giza baliabideen kudeaketan eta talentuaren hautaketan oinarritutako ekarpenen artean, honako hauek nabarmentzen dira: Los algoritmos guían la selección de personal en las empresas y eso puede ser un problema, The Digital Transformation of the Talent Management Process: A Spanish Business Case, o Digitalización en la gestión del talento, besteak beste.

Azken urteotan, talentuaren bizi-zikloaren prozesu guztietan teknologia berrien laguntza bizi dugu, talentuaren digitalizazioa dei dezakegunaren barruan. Horri gehitu behar diogu Adimen Artifizialak hazkunde esponentziala izan duela giza baliabideen esparruan pandemian. Baina dena ez da positiboa. Teknologiaren eskaintza zabala bada ere, gaur egun oso erregulazio gutxi dago.

Hautaketa-enpresen kasuan, hainbat aplikazio berritzailetan oinarritzen ari dira, denbora arintzeko, kostuak aurrezteko eta kudeaketa objektibatzeko. Zabalduena curriculumen baheketan algoritmoak erabiltzea dela esan dezakegu (gako-hitzen azterketa eta informazioaren antolaketa). Horrekin batera, galdetegi pertsonalizatuak diseinatu dira, lanpostu baterako behar diren berariazko trebetasunak ebaluatzeko edo txatboten erabilera eta gamifikazioa elkarrizketetan.

Elkarrizketa birtualetan parte hartzen duten hautagaiak aztertzeko ere erabiltzen da adimen artifiziala, haien izaera interpretatzeko, gorputz-hizkuntza eta aurpegiko keinuak ebaluatzeko, eta datu gehigarriak jasotzea erabakiak modu informatuagoan hartzeko. Edo Hautagaien Jarraipen Sistemak (Applicant tracking systems-ATS), aldi berean denbora errealean hautagaiak biltzeko eta hautatzeko informazio guztia eskuratzeko aukera ematen dutenak. Aplikazio asko sortzen ari dira denbora gutxian.

Abantailak bat baino gehiago dira. ATS plataformen ikuspegitik: prozesuan denbora eta kostua aurreztea, informazio guztia eskura izatea, hainbat arduradunek baloratu ahal izan dezaten edo hautagaitzen aurrerapen-maila ikusi ahal izatea. Errekrutatzearen kasuan, curriculumen baheketa azkar egin ahal izatea, hori bai, aldez aurretik definituko ditugun onarpen edo gaitzespen elementu giltzarrietan oinarrituta.

Adimen artifiziala hautagai askoren baheketa azkar egiteko gai da, eta horrek hautagaien aurre-aukeraketan laguntzen du. Hautaketa prozesuan, teknologian oinarritzeak aukera ematen digu informazio gehigarria jaso eta hautaketan gehiago doitzeko Informazio osagarria ematen digu eta egiten ditugun beste proba batzuekin kontrasta dezakegu. Informazioa lerrokatuta badago, prozesuan segurtasun handiagoa izateko aukera ematen digu. Adibidez: hautagaia zintzoa eta egiazalea iruditzen bazaigu, egindako probek hori adierazten badigute, eta Adimen Artifizialak ere bai, orduan horrek segurtasun handiagoa emango digu aztertutako profilaren emaitzan. Aldiz, lortutako datuen artean inkongruentzia gertatzen bada, horrek aukera emango digu profilean sakontzeko eta zalantzak argitzeko.

Erronkarik handiena informazioaren eta erabakiaren kontrola ez galtzea da. Alde batetik, esan nahi dut ez dugula ahaztu behar teknologiaz ari garela eta, gaizki programatuta badago, emaitza partziala izan daitekeela. Aldi berean, azken erabakia pertsonarena da, eta, beraz, automatizazioak lagunduko digu, baina neurri bateraino bakarrik. Informazio horren kudeaketak emango digu aukera hautagaia egokia hartzeko edo ez. Erabakia gurea da. Hautaketa-prozesuan lagun diezaguketen teknologia horiek ezagutu, probatu eta ezagutu egin behar ditugu. Erronka, berez, ezagutza eguneratzea da, zaharkituta ez geratzeko, eta erabakiak hartzeko hautaketa-prozesuetan laguntzeko teknologia berriak ezagutzea.

Errekrutatzean adimen artifizialaren partzialtasunari eta ekitateari buruzko eztabaida sortu da, sistema horiek sortzaileek dituzten aurreiritzietarako joera baitute. Garrantzitsua da sortzen direnean lanarekin zerikusirik ez duen ezer kontuan ez hartzea. Halaber, funtsezkoa da sistema horiek ebaluatzea, ereduak prediktiboak eta inpartzialak izango direla eta emaitza faltsurik ez dutela sortuko bermatzeko.

Pertsonei eragin diezaieketen 200 joera mota baino gehiago daude. Talentuaren hautaketan ohikoak dira pertzepzio selektiboa, halo efektua, kontraste-efektua, proiekzioa, estereotipoak, Rosenthal efektua, antzekotasun-efektua, etab.
Zehazki, kontuz ibili behar da batzuekin, hala nola elkarrizketan zehar aurpegian izaten diren alterazioekin, erabiltzen den arroparekin edo argiztapenarekin, oso irakurketa desberdinak eragin baititzakete. Hautatzaileak aldez aurretik ezarritako irizpideak betetzen dituzten pertsonen curriculumetara sartuko dira eta izan daiteke irizpide horiek egoki hautatuta ez egotea. Algoritmoa neutrala ez bada, orduan hautaketa ez da neutrala izango. Hautagai baliodunak gal daitezke, erabiltzen diren arauak eta datua zuzenak edo osatugabeak badira.

Hartu beharreko neurriak aldez aurretikoak izan behar dira, algoritmoen programazioan, prozesua ondo egiten dutela eta akatsik ez dagoela egiaztatzeko. Adimen artifizialak pertsonekin ikasten du eta pertsonekin entrenatzen da; beraz, joera iturri garrantzitsuena imitatzen duen gizakiaren portaera da. Bestalde, gogoan izan behar da adimen artifizialak pertsonen joera inkontzientea ere ezaba dezakeela, eta hori ere interesgarria da. Bi faktoreen (gizakia + adimen artifiziala) konbinazioak zehaztasuna gehitu beharko lioke hautaketa-prozesuari.

Giza baliabideen programa bakoitzak bere berezitasunak baditu ere, egia esan, denek erabiltzen dituzte gako-hitzak edo egituratzen dute informazioa.

Batez ere, enpresak curriculum-baheketaren fasean ari dira algoritmoak erabiltzen. Asko dira aurkezten diren hautagaiak, eta algoritmoek lehen fase horretan parte hartzen dute eta programazioan aukeratutako irizpideak betetzen dituzten curriculumak soilik iragazten dira. Azken horiek dira hautatzaileengana iritsiko direnak. Baheketa-fase horretan, egongo dira gako-hitzen hautaketa okerragatik edo algoritmoak behar bezala identifikatzen ez dituelako kanpoan geratzen diren curriculumak. Horrek hautagaien galera dakar, ez curriculuma eskaintzarako egokia ez delako, baizik eta alderdi teknikoen ondorioz.

Gako-hitzak funtsezkoak dira. Hautagaien CVetan esperientzia, gaitasuna edo prestakuntza bilatzeko hautatzen dira. Baina ez badator bat, zaila izango da hautaketan agertzea. Adibidez, hautaketan aditua den norbait bilatzen bagabiltza eta gaitasunen artean «pertsonak elkarrizketatzen» ona dela agertzen bada, baliteke hautagai egokitzat ez hautematea. Beraz, gako-hitzak aukeratzen asmatu behar da, hautagaiak gal ez daitezen.

Diseinua ere garrantzitsua da. Diseinuaren esparruan, kontuan izan behar da algoritmoak testuari erreparatzen diola eta ez diseinuari. Are gehiago, diseinuak ez du algoritmoen irakurketa errazten, eta, beraz, logoak eta irudiak dituen curriculum bat aurkeztu duten baliozko hautagaiak ez ezagutzea gerta daiteke, Photoshop bezalako diseinu programekin ere bai.

Beraz, gizakiaren esku-hartzea funtsezkoa da hitz gakoak hautatzeko aurretiazko fasean eta ondorengo fasean, hautagaiarekin elkarrizketatzean.

Funtsezkoa da prestakuntza eta praktika, bai eta giza baliabideetako profesionalen trebakuntza ere. Curriculum berberak dituzten proba pilotuak egitea, eta, aldi berean, eskuz eta algoritmoen bidez hautatzeak aukera ematen du jakiteko hautatutako hautagaiak bat datozen ala ez. Zeintzuk ez datozen bat eta zeintzuk jotzen ditugun baliozkotzat aztertzeak algoritmoak prozesutik kanpo zergatik utzi dituen ikertzea dakar. Horrek algoritmoa eta hautatzailea hobeto trebatzen lagunduko du. Algoritmoaren funtzionamendua ezagutzea eta trebatzea da kontua, prozesuan ahalik eta fidagarritasun handienarekin eta errore txikienarekin lagun diezagun. Adimen artifizialeko aplikazioak etengabe berrikusi behar dira, zehaztasuna bermatzeko, zuzenak izan daitezen eta aurreiritzirik izan ez dezaten.

Interesatzen zaigun lantokia zein den jakin ondoren, curriculuma prestatu behar da, algoritmoak arazorik gabe irakurri ahal izan dezan. Lanpostuak hautagaiak dituen gaitasun baloragarriak edo hautagaiaren indarguneak adierazten baditu, hitz berberak sartuko ditugu gure curriculumean, identifikatu eta hautatu ahal izateko. Zenbat eta kointzidentzia handiagoak izan, aukera gehiago emango dizkigu.

Curriculuma eskaintzaren egiturari jarraituz antolatzea. Algoritmoaren logika erabiltzea eta gure formatua egiturara egokitzea da. Horrek erraztu egiten du gure hautagaitza ulertzea. Adimen Artifizialak hautagaien trebetasunak eta esperientzia ere konparatzen ditu lanpostuaren baldintzekin; beraz, komeni da arreta berezia jartzea bilatzen ari direna eta egiten dakiguna bat datozela identifikatzeko.

Elkarrizketan, aurretiaz saioak egin, hitzezko eta hitzik gabeko hizkuntzaren arteko koherentzia aztertzeko, poliki eta lasai jardun eta elkarrizketa ondo prestatu. Eta ispilu batean aztertu konturatu gabe egiten ditugun keinuak, gure baieztapenei koherentzia handiagoa emateko.

Educaweb-ek egin eta argitaratutako artikulua, Fernando Díez Deustuko Unibertsitateko irakasle eta ikertzaileak idatzia.