¿Cómo funciona la plataforma?
El objetivo final de la plataforma GESTHUM 4.0., es ofrecer un servicio de gestión integral y automatizada del área de Recursos Humanos de las empresas. Y de forma concreta se pretende desarrollar las siguientes 3 soluciones:
- Sistema cognitivo para la Selección de Personal
- Sistema cognitivo para la Comunicación e Información interempresarial
- Sistema cognitivo para la Gestión y Desarrollo del Talento
En los siguientes apartados se procede a realizar una breve descripción tanto técnica como funcional, del funcionamiento previsto para la Plataforma GESTHUM 4.0.
Arquitectura Funcional de GESTHUM 4.0
La figura siguiente (Figura 1), muestra la arquitectura funcional y las interrelaciones entre los principales componentes del sistema GESTHUM 4.0.
Figura 1: Arquitectura Funcional del sistema GESTHUM
El diseño de la Plataforma GESTHUM, se plantea como una arquitectura genérica que dé respuesta a diferentes áreas del Departamento de Recursos Humanos de cualquier organización. Esta plataforma genérica será la base para construir las soluciones específicas
para cada una de las áreas seleccionadas en el marco del proyecto, y que de forma específica se concretarán en los siguientes sistemas:
- Asistente Selección: Sistema cognitivo para la Selección de Personal
- Asistente Operación: Sistema cognitivo para la Comunicación e Información interempresarial
- Asistente Formación: Sistema cognitivo para la Gestión y Desarrollo del Talento
Cada uno estos sistemas, como se explicitará más adelante, contará con sus propios requerimientos, especificaciones y herramientas, que a la vez serán la base para la construcción de productos de software concretos, con diferentes funcionalidades, para
cada una de las áreas seleccionadas (módulos) dentro del área de Recursos Humanos. A continuación se presenta detalle de los mismos:
Sistema cognitivo para la Selección de Personal:
- Módulo Web de Preselección de candidatos
- Módulo de Filtrado de Candidatos
- Módulo de entrevistas a candidatos
- Módulo panel de mando
- Módulo búsqueda de candidatos
- Módulo Base de Datos
Sistema cognitivo de Operaciones (Comunicación e Información interempresarial):
- Módulo de Información general
- Módulo de Comunicación corporativa
- Módulo de “Onboarding” de nuevo personal
- Módulo de medición clima laboral
Sistema cognitivo para la Gestión y Desarrollo del Talento:
- Módulo de Detección de Necesidades
- Módulo de Perfil Competencial
- Módulo de Formación
- Módulo de Evaluación
El primer nivel de funcionamiento de la Plataforma GESTHUM 4.0. Se inicia a través de diferentes canales de
comunicación, a partir los cuales los usuarios inician la comunicación (conversación) con el correspondiente módulo operativo de sistema. Estos canales de comunicación, podrían ser; desde
la propia web de la empresa, hasta cualquier Red Social, o sistema de mensajería (twitter, telegram, whatsapp, Messenger, etc.)
A través de estos canales, y como de una conversación con humanos se tratará (lenguaje natural), el usuario iniciaría la interacción con el sistema. El sistema mediante el módulo de comprensión del lenguaje natural – NLU comprenderá lo que le dice o pregunta el usuario, y a partir de ahí lanzará todos los procesos (capa de procesamiento) para poder responder al requerimiento del usuario.
El funcionamiento de la NLU (Natural languaje understanding), se basa asimismo en la utilización de diferentes tecnologías y algoritmos de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP). Para la implementación de este tipo de soluciones existen en el mercado
diferentes APIs y librerías (Alexa, Google, Wit.ai, etc.). Las funcionalidades básicas de estas API incluyen a grandes rasgos:
- Reconocimiento de palabras clave: diferencia en una oración que palabras tienen más relevancia y cuales forman solo parte de la redacción
del mensaje
- Extracción de conceptos: utiliza Linked Data para darte más información
- Estructura de las oraciones: separación entre sujeto, verbo y objeto
El módulo de comprensión del lenguaje natural es una de las tareas más complejas del sistema GESTHUM 4.0. A partir de las entradas provenientes del usuario y tras ser procesadas por el NLP, es
necesario inferir dichas entradas y darle sentido a las mismas. Esa es la principal función de la NLU. Es por ello que en el marco del proyecto GESTHUM, será necesario incorporar las especificidades asociadas al lenguaje del área
de “Recursos Humanos”, modelando el lenguaje y entrenándolo de manera específica.
Para optimizar el funcionamiento del módulo NLU, en el proyecto GESTHUM se desarrollarán adicionalmente algoritmos específicos de machine learning, para poder clasificar las frases automáticamente.
De esta manera, y lugar de codificar manualmente grandes conjuntos de reglas, el aprendizaje automático aprenderá estas reglas automáticamente analizando un conjunto de ejemplos y haciendo una inferencia estadística. En general,
cuanto más datos y ejemplos de la casuística se incorporen al sistema GESTHUM, más preciso será el modelo.
Sin duda alguna la pieza más importante y el “cerebro” del sistema GESTHUM 4.0. será el gestor del diálogo. Es el módulo que otorga la “inteligencia” al sistema. Para que el asistente cognitivo
(módulo cliente), se comporte de la manera más inteligente, y que la conversación con el usuario sea los más natural posible, tendremos que gestionar el diálogo. Este módulo es el que se encarga, una vez entendida la pregunta,
de buscar la mejor respuesta a la misma.
El gestor del dialogo será el verdadero cerebro de los 3 asistentes cognitivos planteados en GESTHUM 4.0. (Selección, Operación y Formación). Este gestor contará con un motor de reglas, que le permitirá la toma de decisiones acerca de las respuestas y
acciones que debe seguir el asistente cognitivo.
Estas respuestas (el conocimiento) estarán almacenadas en Bases de Datos específicas. En nuestro caso, el sistema GESTHUM 4.0, plantea la existencia de 3 Bases de Datos diferentes, una para cada
uno de los Dominios de Conocimiento del Sistema (Selección, Operación y Formación). Está claro que el tanto el “conocimiento”, como la manera de generarlo, así como las posibles respuestas a devolver por parte del asistente cognitivo,
será totalmente diferente en cada uno de los casos. Adicionalmente dichas Bases de Datos, en algunos casos estarán albergadas dentro de la propia empresa, y en otros fuera (modelo cloud)
El sistema GESTUM 4.0, también dispondrá de memoria y será capaz de entender el contexto de los intercambios de información, de tal manera que nos permita asistir
y adaptar la conversación a cada uno de nuestros usuarios. En esencia, se trata de programar un conjunto de reglas que ayudarán a modelar la conversación y el comportamiento del asistente cognitivo.
Los diferentes asistentes (productos software) planteados en GESTHUM, estarán conectados a través de la Inteligencia de Negocio del Gestor de Diálogos, con diferentes herramientas que darán soporte
a sus diferentes funcionalidades.
Por ejemplo en el caso de módulo de formación del sistema cognitivo de desarrollo del talento, el mismo estará conectado a un módulo de learning analytics, en el caso del módulo del clima laboral
del sistema cognitivo de operación, a un módulo de people analytics, etc.
Dicho gestor de dialogo, estará también conectado mediante con diferentes servicios externos al sistema, tales como ERP, ATS u otros sistemas de la empresa, de las cuales extraerá también información
para construir la respuesta a dar al usuario.
Cada paso del diálogo tiene miles de posibles respuestas por parte del usuario, por muy buen trabajo de Diseño del Diálogo que se haga… es imposible conocer todas las respuestas, por ello es vital registrar qué responde el usuario en
qué pasos, a fin de re-programar (educar, entrenar) nuestros asistentes cognitivos para que puedan procesar esas
respuestas y tomar decisiones (añadirla a la lista de posibles respuestas, crear un nuevo paso del diálogo, volver a un estado anterior…). A tal efecto en GESTHUM se desarrollará un motor de Inteligencia Artificial especifico que nos ayudará en dicho proceso.
Asimismo el estado de la conversación se guardará en cada una de las 3 bases de datos (BD) en memoria de tipo clave
valor. Y no guardaremos únicamente el texto, sino el contexto completo de un mensaje, el análisis del lenguaje natural, la respuesta, etc. De esta manera, los diferentes asistentes cognitivos de GESTHUM podrán diseñar secuencias
o acciones, y no solo responder a preguntas directas.
Por otro lado, utilizamos un sistema de persistencia consistente, en la que guardamos información estructurada y organizada, como las preferencias del usuario y cualquier información que queremos
persistir a largo plazo y no necesitamos que el tiempo de consulta sea ultra rápido. Este método de memoria se utiliza bajo demanda, cuando en nuestra lógica es necesaria.
El core del código estará en NodeJS. La cual se encargará de parsear los eventos y ofrecer una api de mensajes estandarizados para los distintos canales de comunicación que tuviésemos conectadas.
O por el contrario, personalizar los mensajes para cada uno de los agentes, intervinientes en el proceso.
Finalmente, el módulo de generador de respuestas será el responsable de gestionar las salidas del sistema al usuario final. Una vez que se ha generado la respuesta que cada asistente cognitivo,
necesita responder al usuario, entra en acción el módulo de generación de respuestas. Se trata del bloque funcional que construye los mensajes, integra recursos gráficos o simplemente elige una frase aleatoria entre una lista de
opciones. Se trata de unas clases en Javascript que
adaptan el formato final del contenido, ya sean botones, textos, imágenes, eventos, GIFs, etc, a cada plataforma de comunicación.
