CATEGORY: Negocios

IA en evaluaciĆ³n de desempeƱo: Maximiza el potencial de tu equipo

Course Access: Lifetime
Course Overview

ĀæSabĆ­as que una evaluaciĆ³n de desempeƱo efectiva puede mejorar la satisfacciĆ³n laboral, la lealtad y la retenciĆ³n de tus colaboradores? ĀæTe has preguntado quĆ© pasarĆ­a si pudieras aprovechar el poder de la inteligencia artificial para obtener una visiĆ³n mĆ”s completa del desempeƱo de tus colaboradores en tiempo real?

En este curso, Alan de Crehana te guiarĆ” paso a paso para que puedas aplicar la IA en los procesos de evaluaciĆ³n de desempeƱo en tu organizaciĆ³n, y asĆ­ asegurar la toma de decisiones informadas respecto a promociones y desarrollo de carreras de tus colaboradores.

Al finalizarlo:

  • IdentificarĆ”s las ventajas de utilizar la IA en el proceso de evaluaciĆ³n de desempeƱo.
  • ReconocerĆ”s los diferentes tipos de herramientas de IA que se utilizan para la evaluaciĆ³n de desempeƱo.
  • ComprenderĆ”s cĆ³mo implementar y utilizar de manera efectiva la IA para mejorar el proceso de evaluaciĆ³n de desempeƱo.
  • AnalizarĆ”s casos de Ć©xito sobre cĆ³mo aplicar la IA en el proceso de evaluaciĆ³n de desempeƱo.

Nivel del curso

Este curso es de nivel avanzado y tiene una serie de requisitos para llevarlo. EstĆ” dirigido a personas con experiencia trabajando en Ć”reas de recursos humanos y llevando a cabo procesos de evaluaciĆ³n de desempeƱo. Sin embargo, tambiĆ©n estĆ” orientado a personas interesadas en aprender sobre cĆ³mo la inteligencia artificial (IA) puede ser aplicada de manera eficaz para tomar mejores decisiones al momento de evaluar el rendimiento de los colaboradores, como un gerente, supervisor o director de RRHH.

ĀæQuĆ© necesitas?

  • Experiencia laboral en psicologĆ­a organizacional y recursos humanos.
  • Conocimiento sobre los procesos de evaluaciĆ³n de desempeƱo en una empresa u organizaciĆ³n.
  • Manejo de mĆ©tricas de desempeƱo, como la tasa de rotaciĆ³n, el tiempo de contrataciĆ³n, la productividad y la satisfacciĆ³n del colaborador.
  • Familiaridad sobre herramientas y tĆ©cnicas de anĆ”lisis de datos utilizadas en evaluaciĆ³n de desempeƱo.
  • Nociones previas sobre inteligencia artificial (tipos, herramientas e implicaciones Ć©ticas).
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