Introducción a la ontología de habilidades

Nathaniel Plamondon — Senior Product Marketing Manager, Cornerstone

Se acabó eso de pedir a los empleados que elijan por sí mismos sus capacidades de entre una lista de miles de habilidades desorganizadas para crear una base de datos rudimentaria. Ya está aquí la inteligencia artificial (IA) para ayudar a crear sofisticadas ontologías de habilidades que permitan a las organizaciones tomar decisiones mejor informadas sobre el talento. Lo que anteriormente requería miles de horas y, a veces, millones de dólares para implementarse ahora se puede lograr con rapidez y a gran escala.

Hay gente reacia a dejar que la tecnología asuma el control. Pero la tecnología es capaz de gestionar los datos de manera más eficiente que las personas y ayudarnos a tomar decisiones más inteligentes. A continuación se presentan algunos conceptos básicos sobre las ontologías de habilidades y lo que pueden ayudar a lograr a las organizaciones.

En primer lugar, me resulta útil explicar lo que no es una ontología de habilidades. Muchos sistemas de habilidades se basan en una simple base de datos de habilidades, que es poco más que una lista de términos que pueden tener definiciones asociadas. Proporcionan un nivel mínimo de funcionalidad. También existen taxonomías de habilidades que incorporan también las relaciones jerárquicas entre las habilidades. Con estas comenzamos a comprender las relaciones entre las distintas habilidades, pero solo como parte de conceptos rígidos de habilidades.

Y luego está la ontología, que es un "conjunto de conceptos y categorías sobre un tema o dominio que presenta sus propiedades y las relaciones entre ellas". Es decir, en su nivel más básico, una ontología de habilidades es un conjunto de habilidades únicas con conexiones (o relaciones) definidas con otras habilidades o entidades, como cargos. A diferencia de las bases de datos de habilidades o las taxonomías de habilidades, las ontologías de habilidades permiten crear una base de datos de habilidades fluida y dinámica y crean un contexto para la relación entre las distintas habilidades, incluso en temas muy diferentes. Por ejemplo, mientras que una taxonomía es capaz de comprender cómo se relacionan entre sí una serie de habilidades de ventas porque existen dentro de la misma jerarquía de habilidades de ventas, no es capaz de comprender cómo estas habilidades de ventas se relacionan con las habilidades de marketing, administrativas o de otros dominios.

La tecnología es un componente clave para crear una ontología de habilidades precisa. El software utiliza la IA para "facilitar a los líderes de recursos humanos la creación de un inventario en tiempo real más preciso de las habilidades del personal", según la SHRM. Estas herramientas tecnológicas "desglosan los trabajos" en sus distintas habilidades y capacidades "identificando, clasificando y evaluando automáticamente las habilidades de los empleados en una empresa".

Esto es cada vez más importante para las organizaciones. Según un estudio de ManpowerGroup 7 de cada 10 empleadores tienen dificultades para encontrar empleados con las habilidades adecuadas. Esto es tan importante para los empleados que, según el estudio de Gallup, el 48 % se plantea cambiar de trabajo para actualizar sus habilidades.

Las ontologías de habilidades y el software de IA que las respalda ayudan a desarrollar una estrategia de habilidades completa con el siguiente impacto:

Comparar y evaluar: crean perfiles de habilidades basados en IA y elaboran informes sobre ellos, con el apoyo de evaluaciones propias y de compañeros que captan el dominio, el interés y el disfrute de las habilidades.

Salvar las brechas de habilidades: pueden ofrecer un aprendizaje (o formación) que siga un programa para abordar brechas de habilidades en la organización y cumplir expectativas de rendimiento inmediatas.

Empoderar el desarrollo y el crecimiento: proporcionan una experiencia de formación personalizada, social y autónoma para apoyar trayectorias profesionales, intereses y objetivos a largo plazo.

Habilitar la implementación estratégica: permiten a los líderes de recursos humanos y a los directores poner en práctica las habilidades adecuadas, teniendo en cuenta los objetivos, puestos, proyectos y encargos, y proporcionando oportunidades personalizadas de formación y desarrollo.

Las ontologías de habilidades basadas en IA ayudan a redimensionar los programas de desarrollo de habilidades, puesto que eliminan gran parte de la carga administrativa de crear y mantener datos de habilidades de alta calidad. Las que anteriormente eran taxonomías de habilidades rudimentarias creadas manualmente mediante la introducción de datos y el mantenimiento realizado por administradores y empleados, ahora se han convertido en ontologías de habilidades configurables basadas en big data. La tecnología automatiza el trabajo y analiza grandes volúmenes de conjuntos de datos globales a gran velocidad, contextualizando los datos de habilidades de la organización con la información del mundo en general.

Pero una ontología de habilidades no es útil por sí sola; cuando se integra en soluciones de talento como un sistema LMS o de gestión del rendimiento es cuando realmente cobra sentido. Dar protagonismo a las habilidades empodera a los superiores, líderes y empleados para que se interesen en sus propias habilidades, en lugar de confiar en los líderes de formación y desarrollo para que guíen su avance profesional.

Las acciones resultantes de la información descubierta gracias a estas ontologías de habilidades permite salvar brechas de habilidades, tanto en las organizaciones como en el mercado. Esta información puede impulsar las recomendaciones de formación y trasladar la conversación sobre habilidades a las evaluaciones de rendimiento. El uso de ontologías de habilidades como fuente de información para la formación y el desarrollo puede ayudar a las organizaciones a atraer y retener un talento de mayor calidad, así como habilitar la movilidad del talento dentro de una organización para impulsar la innovación y el crecimiento empresarial.

En el sector sanitario, la tecnología de ontología de habilidades ha ayudado a ampliar el alcance de una organización a la hora de atraer el talento. Los candidatos pueden ser personal de enfermería de urgencias, de enfermería de cuidados intensivos, de enfermería especializada y otros 40 cargos más, pero a menudo tienen habilidades similares que se pueden transferir a diferentes puestos de enfermería. Los cargos son adyacentes, pero las habilidades están relacionadas.

El software de IA ha sustituido la tarea que solía llevar miles de horas a los consultores y costar millones de dólares para su desarrollo. Y el resultado es aún mejor, en constante evolución y más inteligente a medida que se sigue recopilando información. Las organizaciones y los empleados se benefician de las ontologías de habilidades, ya que proporcionan datos útiles para tomar decisiones informadas de formación y salvar las brechas de habilidades. Además, las ontologías de habilidades ayudan a los directores de contratación a identificar a nuevos candidatos que pueden haber pasado por alto en el pasado.

Si desea obtener más información sobre cómo las ontologías de habilidades impulsan las estrategias de desarrollo de habilidades y los programas de formación, consulte esta información.