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CONTENIDO DETALLADO
MÓDULO I: FUNDAMENTOS ESTRATÉGICOS Y AVANZADOS DE LA IA GENERATIVA EN RECURSOS HUMANOS
1. La revolución de la IA generativa en la gestión del talento
o Contexto de la Cuarta Revolución Industrial y el salto hacia la IA 5.0. o Diferencias entre IA analítica, predictiva y generativa: delinsight al co-creador digital. o Ecosistema actual de modelos generativos (GPT, Claude, Gemini, Copilot, LLaMA, Mistral): capacidades, ventajas y limitaciones. o Concepto de IA aumentativa y su impacto en los procesos de liderazgo y toma de decisiones.
2. Arquitectura y funcionamiento básico de los modelos generativos o Cómo “piensa” un modelo de lenguaje (LLM): entrenamiento, embeddings y razonamiento contextual. o Prompt Engineering vs Prompt Design: principios avanzados (contextualización, encadenamiento de tareas, roles e iteración). o Uso de cadenas de prompts (prompt chaining) y agentes de IA para resolver procesos complejos de RR.HH.
3. Aplicaciones estratégicas en RR.HH. o Reclutamiento y people analytics generativo: análisis semántico de CVs, entrevistas y descripciones de puesto. o Formación y desarrollo: personalización masiva del aprendizaje (IA como tutor virtual adaptativo). o Comunicación interna avanzada: generación de mensajes por segmento cultural o estilo de liderazgo. o Evaluación y desempeño: análisis de retroalimentaciones escritas con IA semántica. o Inteligencia conversacional para clima y compromiso: sentiment analysis en tiempo real.
4. Retos y dilemas éticos en el uso de IA generativa o Sesgos algorítmicos en lenguaje natural y cómo mitigarlos. o Gobernanza de IA en RR.HH.: políticas, transparencia y trazabilidad. o Normativa internacional relevante (IA Act – Unión Europea, ISO/IEC 42001). o Responsabilidad compartida: equilibrio entre automatización y juicio humano.
Actividad práctica, 1 hora: Laboratorio: Co-creación de procesos estratégicos con IA generativa Los participantes trabajarán con ChatGPT, Copilot o Gemini para rediseñar un proceso de reclutamiento o desarrollo de talento integrando componentes de IA generativa.
Pasos a desarrollar: 1. Definir el objetivo estratégico del proceso. 2. Identificar puntos de automatización con IA. 3. Crear prompts avanzados que integren variables de cultura organizacional, sesgo y ética. 4. Presentar un prototipo de flujo de IA asistida (texto o esquema).
MÓDULO II: APLICACIONES PRÁCTICAS Y LIDERAZGO AUMENTADO CON IA 1. Casos de uso de IA generativa en RR.HH. o Creación automatizada de materiales de capacitación y microlearning. o Generación de feedback constructivo y personalizado para evaluaciones de desempeño. o Elaboración de reportes ejecutivos y comunicados internos de alta precisión. o Detección de patrones en encuestas de clima laboral mediante análisis semántico.
2. El concepto de “Líder aumentado” o Cómo la IA amplifica las capacidades humanas del liderazgo. o Inteligencia aumentada para la toma de decisiones estratégicas. o Competencias clave del líder digital: pensamiento crítico, adaptabilidad y ética tecnológica. o Ejemplos de liderazgo aumentado en entornos híbridos y organizaciones ágiles.
3. Diseño de flujos de trabajo asistidos por IA o Mapeo de procesos de RR.HH. y detección de tareas automatizables. o Integración práctica de herramientas (ChatGPT, Copilot, Gemini) en operaciones diarias. o Construcción de pipelines humanos-IA para potenciar productividad y creatividad. o Buenas prácticas y errores comunes en la adopción inicial de IA operativa.
4. Ética, privacidad y sesgo en la práctica organizacional o Marco ético para el uso de IA en procesos de personas. o Políticas de privacidad, confidencialidad y manejo de datos sensibles. o Estrategias de mitigación de sesgos en evaluaciones y selección. o Responsabilidad compartida del líder ante decisiones automatizadas.
Actividad práctica, 1 hora Desafío de liderazgo: Diseño de un Plan de Desarrollo Individual (PDI) asistido por IA Los participantes elaborarán un PDI real para un colaborador clave de su equipo, utilizando herramientas de IA generativa para definir objetivos, acciones, competencias y métricas.
Pasos a desarrollar: 1. Definir el perfil y nivel del colaborador. 2. Identificar competencias a fortalecer con IA. 3. Redactar un plan de desarrollo profesional completo. 4. Validar la coherencia ética y organizacional del plan.
MÓDULO III: ESTRATEGIA, CULTURA DIGITAL Y HOJA DE RUTA DE ADOPCIÓN DE IA GENERATIVA 1. Construcción de una cultura de innovación e IA en RR.HH. o Fomentar una mentalidad digital y experimental en el equipo. o Estrategias para integrar la IA como herramienta cotidiana en la gestión del talento. o Factores culturales que impulsan o bloquean la adopción tecnológica. o Casos de éxito en la transformación cultural hacia la IA.
2. Liderazgo y gestión del cambio tecnológico o El rol del líder como agente y facilitador del cambio digital. o Comunicación efectiva para impulsar confianza en la IA. o Creación de equipos embajadores (“IA Champions”) dentro de la organización. o Cómo mantener el equilibrio entre tecnología, personas y propósito.
3. Hoja de ruta de adopción de IA generativa en RR.HH. o Fases: diagnóstico, pilotos, escalamiento y consolidación. o Actores clave: dirección, TI, RR.HH. y usuarios finales. o Principales barreras (costos, resistencia, desconocimiento) y estrategias para superarlas. o Ejemplos prácticos de implementación progresiva en procesos de talento. 4. Indicadores y medición del impacto o Definición de KPIs estratégicos: eficiencia, innovación, satisfacción y ROI. o Evaluación de beneficios tangibles e intangibles del uso de IA. o Mecanismos de control, seguimiento y mejora continua. o Casos reales de empresas que miden resultados concretos de su adopción de IA.
Actividad práctica, 1 hora Proyecto final: Diseño de una hoja de ruta de adopción de IA Generativa en RR.HH. Cada participante elaborará un plan integral para implementar IA generativa en el área de Recursos Humanos de su organización, considerando la madurez tecnológica, la cultura organizacional y los objetivos estratégicos.
Pasos a desarrollar: 1. Realizar un diagnóstico inicial del nivel de adopción actual. 2. Definir fases, responsables y recursos necesarios. 3. Seleccionar herramientas y áreas piloto. 4. Establecer métricas de éxito y mecanismos de seguimiento.
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