Ventajas de las nuevas metodologías y estrategias de formación

29 octubre, 2019

Son numerosas las metodologías de formación y técnicas de capacitación efectivos para preparar a los empleados para que hagan mejor su trabajo. De hecho, en ocasiones ocurre que con tantas opciones disponibles, resulte desalentador elegir el método a usar y cómo hacerlo.

Por ello, la forma más efectiva para ayudar a los empleados a aprender y retener información es emplear varias metodologías a la vez. En esta ocasión nos vamos a centrar en el machine learning y behavorial economics.

Pros y contras de la formación en machine learning

En medio de todo el jaleo que se ha formado en torno al Big Data, aún seguimos escuchando el término de “Machine Learning“. No solo ofrece una carrera remunerada, sino que promete la resolución de problemas. Además, también beneficia a las empresas pues, al hacer predicciones, les permite tomar mejores decisiones.

Ha llegado el momento de descubrir las dos caras del machine learning. Una herramienta muy poderosa que tiene el potencial de revolucionar la forma en que funcionan las cosas.

5 Ventajas del machine learning

1. Identifica fácilmente tendencias y patrones

El machine learning puede revisar grandes volúmenes de datos y descubrir tendencias y patrones específicos no detectables a simple vista por el ser humano. Por ejemplo, para un sitio web de comercio electrónico como Amazon, sirve para comprender los comportamientos de navegación y los historiales de compra de sus usuarios. De esta forma, se les puede ofrecer productos, ofertas y recordatorios personalizados para ellos. Utiliza los resultados para mostrar anuncios relevantes para cada usuario.

2. No se necesita intervención humana (automatización)

Gracias al machine learning no se necesita cuidar cada paso del proyecto. Esto se traduce en dotar a las máquinas de la capacidad para aprender, lo que les permite hacer predicciones y mejorar los algoritmos por sí mismas. Un ejemplo muy común de esto es el software antivirus; aprenden a filtrar nuevas amenazas a medida que las reconocen. El machine learning resulta también bueno para reconocer spam.

3. Mejora continua

A medida que los algoritmos de machine learning adquieren experiencia, siguen mejorando en precisión y eficiencia. Esto les permite tomar mejores decisiones. A medida que aumenta la cantidad de datos de la máquina, los algoritmos del machine learning aprenden a hacer predicciones más precisas y mucho más rápido.

4. Manejo de datos multidimensionales y de variedades múltiples

Los algoritmos de machine learning son buenos para manejar datos multidimensionales y de gran variedad. Además, pueden hacerlo en entornos dinámicos o inciertos.

5. Amplias aplicaciones

Tanto si se trata de un vendedor electrónico o un proveedor de atención médica, el machine learning puede trabajar en su favor. Independientemente de dónde se aplique, tiene la capacidad de ayudar a ofrecer una experiencia mucho más personalizada a los clientes, al tiempo que se dirige a los usuarios correctos.

Desventajas del machine learning

A pesar de todas sus ventajas, el machine learning no es perfecto. Estos son los factores que lo limitan:

Toma de datos

El machine learning requiere conjuntos de datos masivos para practicar, y estos deben ser inclusivos / imparciales y de buena calidad. Además, habrá momentos en los que se haya que esperar para generar nueva información.

Tiempo y recursos

Toda estrategia de machine learning necesita suficiente tiempo para permitir que los algoritmos aprendan y se desarrollen para cumplir su propósito con precisión y relevancia. También necesita recursos masivos para funcionar. Esto puede traducirse en la necesidad de adquirir equipos informáticos más potentes.

Interpretación de resultados

Otro desafío importante es la capacidad de interpretar con precisión los resultados generados por los algoritmos. Además, se deben elegir cuidadosamente los algoritmos para que cumplan su propósito.

Alta susceptibilidad a errores

El machine learning es autónomo pero altamente susceptible a errores. Supongamos que entrenamos un algoritmo con conjuntos de datos lo suficientemente pequeños como para no ser inclusivos. Terminamos con predicciones sesgadas provenientes de un conjunto de entrenamiento sesgado. Esto lleva a mostrar anuncios irrelevantes para los clientes. En el caso del machine learning, estos fallos pueden desencadenar en cadenas de errores indetectables durante largos períodos de tiempo. Y cuando se notan, lleva bastante tiempo localizar el origen del problema, incluso mucho más que corregirlo.

Pros y contras de la formación en behavorial economics

Behavioral economics o economía conductual es la disciplina con principios de psicología, economía y sociología que estudia la relación de los procesos en la toma de decisiones económicas de individuos e instituciones. La economía del comportamiento a menudo se relaciona con la economía normativa.

Los críticos de la economía conductual ofrecen varios argumentos en contra de la aplicación del behavorial economics a las políticas públicas. En primer lugar, el uso de pequeños avisos podría no ser tan efectivo como las políticas tradicionales más contundentes, incluyendo la subida de impuestos para disuadir comportamientos no deseados.

Los pequeños avisos del behavorial economics no son suficientes

Existe una corriente de pensamiento que considera que las políticas económicas bien establecidas a las que reta la economía conductual proporcionan métodos para modificar el comportamiento más efectivos. Por ejemplo, son muchos los profesionales que argumentan que aplicar impuestos más elevados a los combustibles produce un mejor resultado frente a los pequeños avisos del behavorial economics para que se tomen mejores decisiones ambientales. Otros críticos sostienen que gran parte del impacto de la economía conductual es a corto plazo, de modo que no provocará cambios duraderos en el comportamiento de los usuarios.

Otra crítica bastante extendida a tener en mente es que las intervenciones sugeridas por los resultados de experimentos de laboratorio controlados pueden que no sean tan efectivas en el mundo real. Los pequeños avisos del behavorial economics pueden funcionar bien en condiciones controladas, pero estarán sujetos a muchas más variables cuando se apliquen en situaciones reales.

Podría darse el caso de que los efectos de la economía conductual sean tan pequeños que los gobiernos tengan que invertir mucho más en ellas que en las políticas convencionales.

A pesar de las críticas hacia la práctica del behavorial economics, lo que queda claro es que los experimentos controlados son imprescindibles antes de implementar ninguna iniciativa política. Además, para muchos la economía conductual ha devuelto el interés hacia la economía y la política económica de los países, por lo que ha provocado un gran impacto en ambos aspectos.

Dado que el mercado laboral está fuertemente influenciado por las nuevas metodologías de formación, se debe fomentar que los trabajadores se especialicen en el aprendizaje continuo.

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