La valorización del conocimiento en la era de los recursos humanos digitales

¿Cómo aprovechar los múltiples y preexistentes conocimientos en RRHH?

¿Cómo definir el «conocimiento», para los humanos y para la informática…?

En las primeras líneas de Wikipedia sobre el término ‘conocimiento’, podemos ver que es un concepto con múltiples significados, utilizado en el lenguaje cotidiano y también objeto de extensos estudios por parte de las ciencias cognitivas y los filósofos contemporáneos. La rama de la filosofía que estudia o que relaciona el conocimiento es la epistemología o teoría del conocimiento

Se puede hacer referencia al filósofo y epistemólogo francés Michel Serres, que distingue el conocimiento de la información por su aplicación, combinando cierta maestría o experiencia con la información, para convertirla en un activo. La expresión base de conocimientos también se utiliza en los sistemas expertos informáticos. La siguiente definición aplicada a la Inteligencia Artificial: «conjunto de información integrada en un sistema de inteligencia artificial«.

El concepto de conocimiento es vago e intangible. Su definición se basa principalmente en lo que queremos hacer con él. Es cierto que la mayoría de las veces el conocimiento se asimila a la información, pero también existe el concepto de explotabilidad.

La revolución digital y la aceleración de las necesidades de acceso y circulación de la información, nos presionan  para hacer que el conocimiento sea explotable en los Sistemas de Información de Recursos Humanos (SIRH).

El conocimiento, gestionado, clasificado y disponible, está en el corazón del SIRH. Se compone de todos los textos reglamentarios aplicables, los procedimientos de gestión normalizados de la empresa, la ayuda o las FAQ a disposición de todos los usuarios, y de las normas de gestión aplicadas en el SIRH. La calidad de la información disponible para todos los usuarios es, por tanto, un gran desafío para las funciones RRHH.

‘K-Data’ o ‘Knowledge-Data’: un sistema para gestionar tanto el conocimiento como los datos

En los sistemas de información RRHH, se considera que el conocimiento no está estructurado y se denomina K-Data (Knowledge-Data). Esto lo distingue de los datos (o información) estructurados, que pueden ser explotados directamente por las soluciones informáticas de gestión. Algunas personas llaman a estos datos de gestión C-Data (Core-Data), en el universo de Smart Data, que también incluye el X-Data (relacionado con la eXperiencia de usuario) o el O-Data (relacionado con las Operaciones del Sistema). Los K-Data representan información expresada en lenguaje natural, que deseamos explotar en nuevos servicios de búsqueda o asistentes virtuales integrados (chatbots).

Para que el conocimiento o la información no estructurada sean explotables, se les debe dar un mínimo de estructura y se debe explicitar su significado, como en el diagrama que figura a continuación.

Así, una nueva generación de plataforma de RRHH «cognitiva» permite activar y manipular el conocimiento desde múltiples fuentes.

Así pues, dejemos que los expertos RRHH gestionen los conocimientos ahí donde suelen hacerlo y los K-Data permitirán el acceso centralizado, la recuperación de los conocimientos sin moverlos ni duplicarlos, la transferencia de conjuntos de conocimientos (o «Corpus»), el enriquecimiento, la personalización y el mantenimiento.

Es posible acercar entre sí los conocimientos por similitud, mezclar los conocimientos entre sí, como normas, artículos de ley, procedimientos RRHH o bases de datos de FAQ de RRHH… e incluso vincularlos a personas u objetos de nómina gestionados como datos (o C-Data) en los SIRH.

Los distintos usuarios finales, colaboradores, directivos, expertos en recursos humanos, candidatos… pueden acceder a ellos de forma fluida y oportuna, según las características de su perfil y en situaciones operacionales, para aprovechar al máximo un conocimiento que se ha convertido en accionable.

Esta plataforma, especializada en el campo léxico y la semántica de los recursos humanos, aprovecha las posibilidades del aprendizaje supervisado y del e-learning para un enriquecimiento permanente. Facilita la labor de creación y conservación de los conocimientos, que sigue siendo una cuestión de experiencia y especialización humana.

El análisis semántico, un puente entre el lenguaje humano y el lenguaje informático

La comprensión del lenguaje natural del conocimiento implica un análisis semántico. Técnicas como la PNL (Procesamiento del Lenguaje Natural) o el TAL (Tratamiento Automático del Lenguaje) permiten a los ordenadores actuales encontrar el significado de un texto que ha sido introducido, digitalizado o transcrito a partir de la expresión vocal.

Estas técnicas consisten en una serie de operaciones informáticas para corregir el texto, encontrar el radical de las palabras, comprender la estructura de las frases, reconocer los conceptos expresados, analizar las relaciones entre conceptos, deducir intenciones o entidades nombradas como fechas, nombres, lugares… Llegan a captar y analizar el estado de ánimo o los sentimientos de las expresiones, en texto o en voz, en lenguaje natural…

Por tanto, el conocimiento de los recursos humanos entra ahora en el ámbito de los sistemas de información de los recursos humanos. Los K-data movilizados por el análisis semántico permiten la explotación de las bases de conocimientos RRHH y de nuevas fuentes de información RRHH, hasta ahora descuidadas por ser demasiado voluminosas y desestructuradas.

El conocimiento interfiere en los procesos de RRHH de la empresa y esclarece la acción de los usuarios al tiempo que informa, guía y educa a todos los actores de la empresa.

Se ha asignado a la función de recursos humanos una nueva misión relacionada con la emisión y circulación de conocimientos, al servicio de la estrategia corporativa, la eficiencia operacional y el desarrollo de los colaboradores.