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¿La Inteligencia Artificial es un mejor reclutador que el patrón?

¿Será mejor contratar con tecnología de Inteligencia Artificial y no con reclutadores?

Liliana Juárez

Publicado

en

La Inteligencia Artificial podría convertirse en una herramienta clave para el proceso de contratación de las empresas, ya que terminaría con los prejuicios y los errores que muchas veces hacen los reclutadores humanos, según aseguran expertos.

De acuerdo con Bloomberg, la Inteligencia Artificial promete hacer de la contratación un proceso imparcial que priorice las características que busca la empresa en una persona.

Con el actual procedimiento de contratación a manos totalmente de humanos existe mucha desigualdad racial y de género. Entre las razones para este fenómeno se encuentra que los reclutadores y gerentes de contratación traen sus propios prejuicios; algunos estudios han encontrado que a menudo la elección de las personas se realiza con base en los nombres que suenan “correctos” o el nivel de educación.

Hoy en día, menos de 5 por ciento de los directores ejecutivos de las 500 principales compañías en la lista de Fortune son mujeres. Además, cuatro de cada cinco personas designadas para puestos directivos son blancos; de hecho, sólo hay tres CEO negros en la lista.

“Identificar candidatos de alto potencial es muy subjetivo, las personas escogen a quienes les gusta basándose en prejuicios inconscientes”, dijo Alan Todd, CEO de CorpU.

Los defensores de Inteligencia Artificial (IA) argumentan que la tecnología puede eliminar algunos de estos sesgos. Las compañías confían en que no sólo podrán encontrar mejores candidatos, sino también identificar aquellos que anteriormente no habían sido reconocidos en el proceso tradicional.

Uno de los software desarrollados para ayudar en el proceso de reclutamiento se llama Unusual Sourcing Mode, de Estelo. El software permite a los reclutadores esconder nombres, fotos, escuelas y marcadores de la edad de la persona, así como reemplazar pronombres específicos de género con el fin de reducir algunos factores que pueden dar cabida a la discriminación.

Por su parte, CorpU se ha asociado con Ross School of Business de la Universidad de Michigan para construir un curso en línea de 20 semanas que utiliza el aprendizaje automático para identificar a los empleados de alto potencial.

Aunque todo suena de maravilla, lo cierto es que aún falta mucho para desarrollar el software “perfecto” para este fin. Aún existe un desacuerdo entre la comunidad de IA acerca de qué algoritmos tienen el potencial de hacer que el proceso de contratación sea más justo.

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Vehículos autónomos no pueden convivir con humanos que no acatan las reglas

Para lograr que los vehículos autónomos lleguen a las calles, los peatones tendrán que reprogramarse y evitar las “bromas” a los autos sin conductor

Carolina Valdovinos

Publicado

en

Luego de que en marzo de 2018 un auto sin conductor de Uber tuviera un accidente que cobró la vida de una mujer en Arizona, la discusión sobre si los vehículos autónomos pueden identificar y evitar correctamente a los peatones que cruzan las calles, se ha intensificado.

El incidente aún está bajo investigación, pero un informe preliminar de los reguladores federales de seguridad dijo que los sensores del automóvil habían detectado a la mujer, pero su software de toma de decisiones descartó los datos del sensor, concluyendo que posiblemente era un falso positivo.

Aún con ello, Waymo de Alphabet ha prometido lanzar un servicio de taxi autónomo que comenzará en Phoenix, Arizona, más adelante este mismo año. No obstante, la capacidad de operar fuera de las áreas designadas o sin conductor de seguridad que asuma el control en caso de emergencia todavía no está claro.

Sin embargo, la compañía Ng dice que hay una forma infalible de conseguir que los vehículos autónomos lleguen a buen tiempo a las calles: persuadir a los peatones a comportarse de forma menos errática.

Ng sostiene que los humanos siempre han modificado su comportamiento en respuesta a la nueva tecnología, especialmente en medios de transporte. El desafío para las compañías de autos sin conductor es que son una novedad en este momento, por lo cual algunas personas no pueden reprimir el impulso de probar los reflejos artificiales de los vehículos.

En teoría, los vehículos autónomos están diseñados para ser extremadamente cautos y, por lo tanto, los vuelve más atractivos para las “bromas”.

En Frisco, Texas, es donde Drive.AI realiza las pruebas de sus vehículos autónomos, están pintados con un distintivo color naranja, además de tener cuatro pantallas LED externas estratégicamente posicionadas.

Uber ha llevado esta idea aún más lejos, presentando patentes para un sistema que incluye una variedad de señalización externa y hologramas proyectados en frente del automóvil para comunicarse con conductores humanos y peatones.

La compañía de Pindeus quiere que aquellos que construyen autos que se conducen a sí mismos se concentren más en comprender las señales no verbales y los gestos con las manos que las personas usan para comunicarse. Eventualmente, mejores sistemas de visión por computadora y una mejor Inteligencia Artificial pueden resolver este problema.

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Wi-Fi puede detectar armas explosivas y otros objetos peligrosos

Dinorah Navarro

Publicado

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El Wi-Fi se utiliza regularmente para conectar un teléfono inteligente, una computadora u otro dispositivo electrónico a la red mundial. Pero esa tecnología también podría utilizarse para detectar objetos que amenazan la seguridad de una persona en las áreas públicas.

De acuerdo con un estudio realizado por la Universidad de Rutgers en Nueva Brunswick, el Wi-Fi disponible en el mercado puede detectar fácilmente armas, bombas o productos químicos explosivos ocultos en bolsas.  

Detección de peligro

Según el documento, la mayoría de los objetos peligrosos contienen metales o líquidos que interfieren con las señales de Wi-Fi de una manera que los especialistas pueden detectar; además, el equipaje está hecho de materiales como papel o fibra a través de los cuales las señales de Wi-Fi pasan fácilmente.

Para su estudio, los investigadores construyeron un sistema de detección de armas que puede analizar lo que sucede con las señales de Wi-Fi al encontrarse con un objeto o material peligroso.  

Probaron el sistema en 15 tipos de objetos y seis tipos de bolsas. Descubrieron que 99 por ciento de las veces podían reconocer los objetos peligrosos, 98 por ciento para metales y 95 por ciento para líquidos.

Si el objeto estaba en una mochila estándar, el sistema podría detectar el objeto explosivo con una precisión de 95 por ciento, pero si estaba envuelto en algo más la cifra de detección es de 90 por ciento.

Seguridad pública

“En áreas públicas grandes, es difícil establecer costosas infraestructuras de inspección como la tecnología que hay en los aeropuertos”, dijo el coautor del estudio, Yingying Chen, en un comunicado de prensa. “Siempre se necesita mano de obra para verificar las bolsas, y queremos desarrollar un método complementario para tratar de reducir la mano de obra”.

Por ahora, el equipo planea enfocarse en mejorar la precisión de su sistema de detección de armas Wi-Fi para objetos y modificarlo estimando el volumen de líquidos contenidos en las bolsas.

Eventualmente, podría convertirse en una medida de seguridad estándar en festivales y eventos deportivos.

El estudio revisado por pares le valió a los investigadores el premio al mejor papel en la Conferencia IEEE de 2018 sobre Comunicaciones y Seguridad de Red, que se centró exclusivamente en ciberseguridad.

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INTERNET

Los tweets de usuarios ayudan a mapear la propagación de incendios

Liliana Juárez

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Sonya Sachdeva y Sarah McCaffrey, dos investigadoras del Servicio Forestal de Estados Unidos, le dieron un uso muy productivo a todos los tweets que emiten los usuarios de la red social cuando hay un incendio cerca de sus hogares: crearon un mapa y modelaron con precisión la forma como se mueve el humo.

Las investigadoras publicaron un estudio donde analizaron cerca de 39 mil tweets publicados entre mayo y septiembre de 2015 en California y seleccionaron los tweets de acuerdo con temas como “humo”, “cenizas”, “niebla”, etc., de las personas que vivían las consecuencias de un incendio.

Con los tweets, las investigadoras hicieron un mapa que modela el comportamiento del humo más exacto que las cifras de los monitores de calidad del aire que funcionan actualmente.

El estudio demostró que, si bien aún es incipiente, el uso de las redes sociales para estudiar los eventos ambientales representa un campo en crecimiento.

“Las redes sociales están en todas partes”, dijo Sachdeva. “Los monitores físicos de cualquier tipo, en virtud de que sean físicos, no pueden hacer eso”.

De acuerdo con Wired, la temporada de incendios forestales de 2015, incluidos los incendios de Rough y Butte, quemaron casi 900 mil acres sólo en California.

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