La plataforma que conecta a freelance con proyectos en grandes empresas, Shakers, ha desarrollado un algoritmo que
utiliza la inteligencia artificial y machine learning para emparejar las competencias de los freelance, sus intereses y sus capacidades blandas con los proyectos y las empresas que buscan a perfiles para cubrir proyectos específicos. Son los primeros en aplicar esta tecnología al ámbito de los recursos humanos, según la propia startups.
Se trata de la primera solución que aplica modelos de PLN con machine learning para resolver el problema de la valorización del talento y su convergencia con las necesidades de proyectos o empresas concretas, en tiempo real y a partir de fuentes de datos heterogéneos y no estructurados. Shakers cubre una necesidad tecnológica e innova al aplicar IA al emparejamiento de perfiles y empresas a través de cinco objetivos técnicos específicos:
- Una capa de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) para captar datos de empresas y usuarios que favorezca emparejamientos más precisos y modelar el perfil de empresas y usuarios.
- Un algoritmo de Aprendizaje Automático Supervisado para obtener una métrica de compatibilidad entre el perfil social, emocional y profesional del candidato con el proyecto, y una capa de Aprendizaje Automático No Supervisado que se encargará de rastrear un patrón de habilidades comunes en los perfiles de los empleados a partir de LinkedIn.
- La aplicación y desarrollo de otra capa de Deep Learning, entrenada con los datos acumulados de otros emparejamientos realizados y con otros perfiles de empresas y freelance que ya hayan ejecutado proyectos.
- El desarrollo de otra capa final de análisis de voz que identifica y categoriza las capacidades comunicativas del usuario detectando patrones de comportamiento como sinceridad, estado de ánimo, seguridad o autonomía, que permitirán confeccionar el perfil de un talento.
- Todo ello conforma lo que llaman un ‘emparejamiento dinámico’ que propone automáticamente los perfiles idóneos para cada trabajo teniendo en cuenta variables tanto a nivel aptitudinal como actitudinal.
“Buscamos optimizar el proceso de selección de talento para trabajar en proyectos mediante la alineación, no sólo de las habilidades del profesional y las necesidades del cliente, sino del match emocional entre las partes, teniendo en cuenta valores, gustos y personalidad de los candidatos, la empresa y el equipo de trabajo, buscando un incremento exponencial en motivación y en rendimiento, en beneficio del cliente y el trabajador”, explica Héctor Mata, CEO de Shakers.
