Requisitos para realizar el curso.
Dirigido a: Trabajadores de cualquier sector, Trabajadores de la Administración Pública, Autónomos y Desempleados.
Requisitos: Formación para trabajadores prioritariamente ocupados. El alumno deberá de tener manejo básico de ordenador.
Finalidad y Programa.
Adquirir los conocimientos necesarios para trabajar con las operaciones básicas y funciones habituales de las hojas de cálculo Excel contenidas en la aplicación Microsoft office.
PROGRAMA
MÓDULO DE FORMACIÓN 1: FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN RECURSOS HUMANOS
- Comprensión de los conceptos básicos de inteligencia artificial:
- Identificación de los principales algoritmos de IA:
- Redes neuronales
- Árboles de decisión
- Máquinas de soporte vectorial
- Conocimiento de las aplicaciones de IA en sectores como la salud, finanzas y recursos humanos.
- Aplicación de la IA en la gestión de recursos humanos:
- Identificación de las áreas de RRHH donde se puede aplicar IA:
- La selección de personal
- La evaluación del desempeño
- La retención de empleados
- 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.
- Comprensión de los principios de ética y privacidad en el uso de IA en el ámbito laboral:
- Identificación de los principios éticos en el uso de IA, tales como la transparencia, la equidad y la responsabilidad.
- Conocimiento de las medidas de privacidad y protección de datos, abarcando el cumplimiento del GDPR y la anonimización de datos.
MÓDULO DE FORMACIÓN 2: ANÁLISIS DE DATOS Y MACHINE LEARNING EN LA SELECCIÓN DE PERSONAL
- Entendimiento de las técnicas de análisis de datos aplicadas a RRHH:
- Identificación de las fuentes de datos relevantes para la selección de personal, tales como:
- Currículums
- Perfiles de redes sociales
- Evaluaciones de desempeño
- Conocimiento de los métodos de análisis de datos, abarcando el análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo.
- Conocimiento de los algoritmos de machine learning utilizados en la selección de personal:
- Identificación de los algoritmos más comunes, tales como regresión logística, k-means y bosques aleatorios.
- Entendimiento de los pasos para implementar un algoritmo de machine learning, desde la recopilación de datos hasta la evaluación del modelo.
- Recopilación y análisis de datos en el contexto de RRHH:
- Identificación de las técnicas de recopilación de datos, tales como encuestas, entrevistas y análisis de documentos.
- Conocimiento de los métodos de análisis de datos en RRHH, desde el análisis de regresión hasta el análisis de componentes principales.
MÓDULO DE FORMACIÓN 3: AUTOMATIZACIÓN DE PROCESOS DE RECLUTAMIENTO Y SELECCIÓN
- Conocimiento de las herramientas de automatización en RRHH:
- Identificación de las herramientas más utilizadas:
- Sistemas de seguimiento de candidatos (ATS)
- Chatbots
- Plataformas de entrevistas en video
- Utilización de las funcionalidades de cada herramienta, tales como la filtración de currículums, la programación de entrevistas y la evaluación de candidatos.
- Beneficios de la automatización en el proceso de selección:
- Identificación de las ventajas y desventajas, tales como el ahorro de tiempo, la reducción de sesgos y la mejora en la experiencia del candidato.
- Conocimiento de los casos de éxito, desde empresas que han implementado la automatización hasta los resultados positivos obtenidos.
- Implementación de sistemas de reclutamiento automatizado:
- 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.
- 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.
MÓDULO DE FORMACIÓN 4: GESTIÓN DEL DESEMPEÑO Y EVALUACIÓN DEL TALENTO CON IA
- Técnicas de evaluación del desempeño:
- Identificación de los métodos de evaluación más utilizados:
- Evaluación 360 grados
- Evaluaciones basadas en competencias
- Evaluaciones de objetivos
- Conocimiento de los indicadores de desempeño, tales como la productividad, la calidad del trabajo y la satisfacción del empleado.
- Aplicación de IA en la evaluación del talento:
- Identificación de las herramientas de IA para la evaluación del talento, tales como plataformas de análisis de personas y sistemas de gestión del rendimiento.
- 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.
- Desarrollo de estrategias basadas en IA para la gestión del talento:
- Identificación de las estrategias más efectivas, tales como la personalización de los planes de desarrollo y la optimización de la asignación de recursos.
- Implementación de estrategias basadas en IA, desde la recopilación de datos hasta la toma de decisiones informadas.