Curso de IA aplicada a la evaluación de desempeño: estrategias y herramientas éticas

1. Introducción a la inteligencia artificial en RRHH

   • La Inteligencia Artificial en Recursos Humanos: fundamentos conceptuales y evolución aplicada
   • Sesgos, objetividad y límites del análisis algorítmico en RRHH
   • Resumen

2. Herramientas y tecnologías de IA para evaluación de desempeño

   • Tipologías de herramientas de IA aplicadas a la evaluación
   • Plataformas y funcionalidades clave
   • Criterios para seleccionar tecnología adecuada
   • Riesgos habituales al adoptar herramientas de IA
   • Resumen

3. IA en el análisis de datos de evaluación de desempeño

   • El valor estratégico de los datos de desempeño
   • Analítica descriptiva, predictiva y prescriptiva
   • Procesamiento de feedback cualitativo
   • Indicadores inteligentes para la mejora continua
   • Resumen

4. Integración de IA en la toma de decisiones de RRHH

   • Decidir mejor con apoyo algorítmico
   • Casos de uso en promoción y talento interno
   • Límites éticos en decisiones sensibles
   • Modelo híbrido de decisión humana + IA
   • Resumen

5. Implementación de un sistema completo de evaluación con IA

   • Diagnóstico inicial y objetivos del sistema
   • Diseño del modelo de evaluación
   • Piloto, aprendizaje y escalado
   • Seguimiento y mejora continua
   • Resumen

6. IA y el futuro del trabajo

   • Nuevas competencias profesionales en la era de la IA
   • Del control tradicional al desarrollo continuo
   • Nuevos modelos organizativos y colaboración humano-máquina
   • Riesgos laborales y oportunidades estratégicas
   • Resumen

7. Supervisión y auditoría de sistemas de IA

   • La necesidad de supervisar sistemas inteligentes
   • Sesgos algorítmicos y riesgos invisibles
   • Indicadores y métricas de auditoría
   • Modelo de gobernanza y mejora continua
   • Resumen

8. Estrategias para la adopción de IA en la cultura organizacional

   • La adopción de IA es un cambio cultural
   • Liderazgo y patrocinio del cambio
   • Formación, comunicación y reducción de resistencias
   • Consolidar una cultura de aprendizaje e innovación responsable
   • Resumen

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