La persona de recursos humanos en su próximo trabajo puede ser en realidad un bot

La próxima vez que lo contraten, es posible que obtenga información sobre la nómina, las vacaciones y los gastos hablando con un chatbot en lugar de consultar un manual para nuevos empleados o hablar con alguien de recursos humanos.

Una startup llamada Talla , con sede en Boston, está trabajando en chatbots diseñados para ayudar a los nuevos trabajadores a ponerse al día y ser más productivos. La compañía está utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural en un esfuerzo por crear un software que sea más inteligente que el bot promedio.

Talla lanzó recientemente un prototipo de bot simple para administrar listas de tareas pendientes en la plataforma de comunicaciones del lugar de trabajo Slack. Hasta el momento, unas 600 empresas han agregado el chatbot a su canal de Slack y lo están utilizando. También se lanzará una versión del chatbot en las próximas semanas en HipChat, un competidor de Slack.

Ilustración de Aisha Franz

Y, en octubre, Talla se actualizará para incluir capacidades de recursos humanos mucho más sofisticadas. Si vinieras a trabajar para nosotros, en lugar de darte un montón de información, diríamos: 'Aquí hay un bot, Talla, y ella te guiará a través de él', dice el CEO de Talla, Rob May.

May dice que la visión es que Talla pase de ser un ayudante de la lista de tareas pendientes a un asistente integral en el lugar de trabajo. Talla planea ofrecer una versión gratuita de su tecnología y cobrar por versiones más avanzadas. Todos los días ella te dirá en qué debes concentrarte; ella te hará preguntas y te dará retroalimentación, dice. Y si tiene preguntas, 'Oye, Talla, ¿cuándo nos pagan?', '¿Tenemos el viernes libre?', '¿Cómo cambio mi dental?', esas son todas las cosas que el bot podrá hacer.

Aunque los primeros bots conversacionales se desarrollaron hace décadas, el auge continuo de la IA ha renovado el interés por ellos y ha despertado la esperanza de que una nueva generación de bots pueda ser mucho más inteligente y útil. Todo tipo de empresas están lanzando bots en plataformas como Facebook y WhatsApp, y la popularidad de los sistemas de chat en el lugar de trabajo como Slack significa que más bots de chat pronto podrían abrirse camino en muchos espacios de oficina.

Microsoft se ha comprometido a respaldar el desarrollo de chatbots en su software, y Apple ha anunciado que permitirá a los desarrolladores externos utilizar su asistente personal controlado por voz, Siri. Gartner, una empresa que brinda análisis de mercado, predice que para 2019, el 25 por ciento de los hogares usará asistentes inteligentes para acceder a diferentes servicios en línea.

Sin embargo, el gran desafío con todos los chatbots es asegurarse de que entiendan lo que la gente quiere decir cuando dice algo. Ha habido un progreso espectacular en muchas áreas de la IA últimamente, pero la comprensión del lenguaje sigue siendo un gran desafío (ver Una prueba de Turing más dura expone la estupidez de los chatbots).

Talla está utilizando algunas de las últimas técnicas de procesamiento de lenguaje y aprendizaje automático en un esfuerzo por construir un sistema más inteligente. Por ejemplo, su tecnología utiliza un clasificador de aprendizaje profundo, una red grande y algo tosca de neuronas simuladas matemáticamente que pueden entrenarse para reconocer entradas, para determinar si un mensaje es una pregunta o un comando.

Talla también usa incrustaciones de palabras, una forma de representar el significado de palabras y frases usando vectores matemáticos con muchas dimensiones, para identificar el significado de un comando o pregunta, incluso si está expresado de una manera desconocida. May dice que la versión básica de Talla tiene aproximadamente un 97 por ciento de precisión en la comprensión de los comandos que debería poder ejecutar. Talla entrenó la aplicación de tareas pendientes utilizando sus propios datos. Lo más probable es que una empresa necesite alimentar la información del sistema desde un manual de recursos humanos y es posible que deba realizar alguna capacitación y prueba.

Noé Smith , profesor asociado de la Universidad de Washington que desarrolla algoritmos informáticos diseñados para comprender el lenguaje, dice que el aprendizaje profundo y las incrustaciones de palabras se utilizan cada vez más para crear sistemas de procesamiento de lenguaje natural.

Smith dice que un chatbot de recursos humanos parece interesante y vale la pena intentarlo, pero agrega que podría ser difícil lograr uno completo debido a la complejidad del lenguaje requerido. El reclutamiento me parece un problema difícil para una máquina, ya que la mayoría de los modelos de generación de lenguaje aún no integran todo lo que saben y hacen los humanos para ser persuasivos, pero podría ser un desafío emocionante, dice.

Smith dice que los sistemas de lenguaje natural generalmente se mejoran mediante el uso continuo, y el interés actual en los chatbots podría alimentar eso. Creo que es emocionante ver tantos laboratorios y empresas explorándolos y consumidores usándolos, dice. Creo que proporcionarán una gran plataforma para explorar nuevas capacidades y descubrir qué quiere la gente, qué es fácil de hacer y qué necesita más inversión en investigación.

Sin duda, cada vez es más fácil crear un chatbot para realizar tareas específicas. Dharmesh Shah , cofundador y CTO de Hubspot, una plataforma de software de marketing, está desarrollando un chatbot para profesionales de marketing. Su software, llamado GrowthBot, se conecta a varios servicios en línea y utiliza tecnología de procesamiento de lenguaje natural proporcionada por Wit.ai, una empresa adquirida por Facebook en 2015. Pero Shah dice que su bot no intenta hacer nada demasiado sofisticado.

Proporciona una interfaz rápida, conveniente y natural para lo que los especialistas en marketing deben hacer todos los días, dice Shah. Por ejemplo, un usuario puede preguntar CrecimientoBot , ¿Cómo fue el tráfico al sitio web la semana pasada? o ¿Cómo fue el tráfico orgánico al sitio el mes pasado? para recuperar información del software de análisis de la empresa.

May dice que Talla eventualmente podría ayudar a decidir quién debería ser entrevistado para una oferta de trabajo. Los ingenieros de su empresa diseñaron un sistema de aprendizaje automático que busca similitudes entre los currículos de los posibles empleados y los de los empleados existentes que han tenido éxito. Funciona muy bien, dice. Es genial.

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