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El análisis semántico y su uso en el área de RRHH

La voz y los tratamientos digitales ya no se oponen

Nuestros espacios digitales se pueblan cada vez más de asistentes virtuales que entienden y manejan texto y voz. Gracias a ellos, los servicios de los centros de soporte están disponibles 24 horas/7 días. Facebook ofrece nuevos servicios con más de 11.000 chatbots censados en Messenger. Alexa de Amazon, Siri de Apple, Cortana de Microsoft o Google Home ya forman parte de las nuevas experiencias vocales y digitales de los usuarios.

Los asistentes vocales tienen la ventaja de ‘entender’ la voz o el lenguaje hablado, es decir el más antiguo instrumento humano de intercambio e interacción. Además, gracias al Machine Learning, los recientes avances en reconocimiento vocal son espectaculares. Por ejemplo, en agosto de 2017, Microsoft anunciaba una tasa de error en reconocimiento vocal de tan sólo el 5,1% (audición y transcripción). ¡Esta tasa es similar a la del reconocimiento humano! Por su parte, Google ofrece los modelos de redes neuronales de Google Cloud Speech para convertir el sonido en texto en más de 80 idiomas y variantes. Los nuevos ejes de investigación, muy punteros, están relacionados con la reducción del ruido, la capacidad para entender a interlocutores múltiples, la traducción simultánea o la contextualización.

La semántica entre el lenguaje humano y el lenguaje informático

La comprensión del lenguaje natural se basa en el análisis semántico. Gracias a las técnicas de tipo NLP (Natural Language Processing) o TAL (Tratamiento Automático del Lenguaje), la informática o la máquina hallan el sentido del texto libre introducido o transcrito a partir de la expresión vocal. Estas técnicas consisten en una serie de operaciones que corrigen el texto, encuentran la raíz de las palabras, entienden la estructura de las frases, reconocen los conceptos expresados, analizan las relaciones entre los conceptos, deducen las intenciones o las entidades nombradas como, por ejemplo, fechas, nombres, lugares.

Otro tipo de operaciones permiten captar incluso el sentido humorístico, los sentimientos o las intenciones que van más allá de la expresión formal del lenguaje. Estos tratamientos se basan en un nuevo tipo de conocimientos: el K-Data* (o Knowledge-Data); el K-Data engloba todos los datos brutos o evolucionados, sueltos o ligados, que son consumidos por los sistemas cognitivos. Estos conocimientos adoptan la forma de glosarios, sinónimos, tesauros, ontologías, árboles de intención, escenarios conversacionales, modelos de frases o entidades… El K-Data, movilizado por el análisis semántico, revela en sentido del dato en un contexto determinado que condiciona el campo lexicológico reconocido y define el campo de las acciones posibles.

Del análisis del lenguaje a la acción en la función RRHH

Montones de documentos por leer, transcripciones de informes o entrevistas, órdenes vocales transmitidas al terreno operativo… Las perspectivas de explotación del lenguaje natural son innumerables. En el área RRHH empiezan a aparecer casos de uso concretos: los chatbots ya son una realidad. Ayudan a los usuarios del SIRH a encontrar la información requerida o a navegar. Orientan a los candidatos en su presentación de candidaturas. Ofrecen servicios en respuesta a peticiones expresadas en lenguaje natural como solicitar vacaciones, actualizar datos personales o pedir un certificado.

El análisis semántico permite idear nuevas aplicaciones y aprovechar fuentes de datos RRHH hasta ahora ignoradas por ser demasiado voluminosas y no estar estructuradas. Por ejemplo, ahora se puede enriquecer una base de competencias a partir de fichas de un puesto o de los CV de los candidatos a un puesto. La comprensión semántica del texto permite asimilar competencias similares o añadir competencias emergentes a la base de la empresa, la cual se hace más dinámica.

El análisis semántico resulta también muy interesante para conocer el clima social de una organización. En efecto, permite detectar el estado de ánimo de los colaboradores, sus centros de interés o sus preocupaciones, que se visualizan en nubes de palabras. Los intercambios informales entre colaboradores, los comentarios libres de las encuestas o de las entrevistas pueden convertirse en nuevas fuentes de información cuantificadas, que traducen el pulso de una organización, la percepción del bienestar en el trabajo y la calidad del management. La función RRHH dispone así de nuevos indicadores clave en su acción social y su impacto en el compromiso del colaborador.

El análisis semántico permite aprovechar los nuevos filones de información y descifrar el sentido de los datos. De esta forma, la función RRHH puede liberarse de los procedimientos y formatos impuestos por los SIRH, para centrarse en el impacto y en el valor producido. Al dar sentido a las palabras, el análisis semántico es una nueva baza para la función RRHH.

* K-Data o Knowledge Data: Concepto propuesto por Sopra HR.