Lo primero, agradecer a la directora
el hecho de estar aquí presentando estas jornadas,
es un placer poder compartir este tipo de eventos.
Evidentemente, agradecer al COIE, a su director, a Miguel,
por darme la oportunidad de estar aquí
y de contaros un poquito lo que es la inteligencia artificial,
cómo afecta evidentemente a la reproducción
de las jornadas, que es la vida.
También a Paula, a Marta, a Elena, a todos los que estamos en el COIE,
por.
Por el trabajo que se está haciendo, sobre todo también,
porque sí que es cierto que muchas veces
nos centramos en la parte académica, que no puede ser de otra forma,
tanto en la parte de docencia como también desde la parte
de los estudiantes, pero es importante también agradecer
ese trabajo que se hace desde el proyecto, que es fundamental,
y una vez que terminemos esa etapa, aunque sigamos en la universidad,
pero desde otra perspectiva, pues topemos con ello.
Todo el trabajo que estéis haciendo para evolucionar nuestras carreras.
Yo lo primero que sí que suelo poner en este tipo de presentaciones
es una pequeña nota al principio.
Tener esta presentación no es un trabajo exhaustivo,
hay muchas herramientas.
La semana pasada tuvimos.
Estar en Aula, además que también estuvo la directora
y pude compartir un café con Miguel y con Paula y hablábamos
de ese primer contacto que me acuerdo cuando Miguel me contactó para ver
si podía participar, una oportunidad espectacular
para dar a conocer las diferentes alternativas
que hay relacionadas con la inteligencia judicial.
Pero es cierto que en estos tres, cuatro meses que han pasado,
pues la tecnología ha cambiado, ¿no?
Han cambiado las aplicaciones,
ha cambiado también incluso la propia tecnología
y por eso es muy difícil ser muy exhaustivo
en cuanto a las herramientas que se pueden utilizar, ¿vale?
Y luego que sobre todo, esto no es un dogma de fe,
lo que os voy a contar, hay muchas alternativas
para poder utilizar diferentes tecnologías
y es importante, y yo lo recomiendo sobre todo,
efectivamente, que leáis los términos y condiciones,
todos esos términos generales que hay en las diferentes aplicaciones
que se pueden usar.
Lo que es importante desde un punto de vista de la privacidad,
de la confidencialidad, etc. Entonces es importante
que, por mucho de lo que hablemos hoy,
pues que tengáis ese especial cuidado a la hora de usar una herramienta,
pues intentar leer qué términos y condiciones
están reflejados en ella.
Esta va a ser un poco la estructura, no me voy a detener demasiado
en el índice.
Y sobre todo en esta parte de introducción,
va a ser una introducción un poco genérica,
que habla de la inteligencia artificial,
porque es importante que conozcamos determinados aspectos,
porque van a influir en la empleabilidad.
Sobre todo también la voy a orientar a la parte
de nuevo reglamento europeo, que sabéis, conmigo el 12 de agosto
del año pasado y también afecta en cierto modo
a lo que vamos a hablar.
Entonces, lo voy a orientar desde esa perspectiva.
Bueno, es la inteligencia artificial
que está recogida dentro del reglamento de la Unión Europea.
Entonces, bueno, es una.
Una definición un tanto canérica, pero es importante que la leamos,
que la entendamos, porque luego el hecho
de que cumplas o no con el reglamento va.
Si tu caso de estudio se considera de inteligencia artificial,
vas a tener que cumplir el reglamento.
Si no se considera de inteligencia artificial,
no vas a tener que cumplir el reglamento.
Por eso
es tan importante la definición de inteligencia categorial
que mostramos a continuación
o lo que vamos a mostrar posteriormente.
Pero si queréis, antes de volver a la definición
y hablar un poco de la regla del europeo,
unas breves pinceladas de lo que es la inteligencia categorial
y sobre todo, al menos bajo mi punto de vista,
porque estamos en este momento de gran.
Un gran auge de la inteligencia artificial.
Evidentemente, desde el entorno académico
y desde.
Hay muchas voces que hablan que estamos en este momento
con la inteligencia artificial especialmente porque hay intereses
de la industria
y, bueno, sin perder de vista esa percepción
de la que podemos estar o no de acuerdo,
Bajo mi punto de vista,
se han ocultado una serie de condicionantes
que hacen que ahora mismo estemos en este momento,
como una evolución lógica de la tecnología.
En ese sentido,
si habéis visto un poco lo que es la inteligencia artificial,
habéis visto presentaciones, sabéis que se habla mucho
de ese momento fundacional que fue la conferencia de.
Se define un poco el término de inteligencia artificial,
pero mucho antes de ese momento, en 1956,
ya se hablaba de inteligencia artificial
en una u otra forma.
A los principios del siglo XX ya hablaba de autómatas,
de una percepción un poco más filosófica,
de una percepción.
No tan técnica,
pero ya se empezaban a tratar temas que hablamos hoy en día,
y evidentemente fue Turing, bueno, con el test de Turing,
que habéis visto mucho en películas, ese test se desarrolló antes incluso
de que se considerase la inteligencia artificial como tal,
a partir de la conferencia de Dartmouth.
¿Vale?
Entonces, para mí, los elementos fundamentales
que nos llevan al momento que estamos hoy, de ese auge
de la inteligencia artificial, es hacer tres pilares,
digamos.
Por un lado, como sabéis,
todo lo que es la inteligencia artificial
tiene una matemática detrás, tiene unas arquitecturas,
todas estas arquitecturas,
estas matemáticas, no son nuevas de ahora,
sino que se iban desarrollando desde hace muchos años.
Si habéis oído las redes bayesianas o si os suena ese nombre,
pues porque es una técnica que se basa
en un teorema que se inició en el siglo XVIII.
O sea, que estamos utilizando, digamos, herramientas o matemáticas
de hace muchos años.
Redes neuronales que se habla mucho ahora en los medios,
se empezaron a desarrollar también en el siglo XX, en los años 60,
en los años 70, se hablaba de los métodos
los métodos simbólicos, que son más relacionados con reglas,
que evidentemente son mucho más explicables
de lo que pueden ser los métodos condicionistas,
que pasan en redes neuronales,
que son más cajas negras, en definitiva,
se lleva mucho hablando de lo que es la inteligencia artificial,
incluso de cosas que ahora parecen como muy nuevas.
El problema que pasaba en aquel momento
es que evidentemente no se tenían.
Computadoras, no se tenían ordenadores,
no se tenían máquinas que fueran suficientemente potentes
como para poder trabajar con ese tipo de arquitecturas.
Pero bueno, hemos ido evolucionando tecnológicamente hablando
y, por ejemplo, En los años 60 se adoptó la ley de Moore,
Warren Moore, que era más joven de la foto que está aquí en ese momento,
y que básicamente nos dice que cada 20 y tantos meses
la potencia de cálculo de los ordenadores se duplica.
Y es una ley que hemos seguido desde hace ya
muchos años diciendo que ya no se va a cumplir,
no se va a cumplir, se sigue cumpliendo,
es decir, seguimos teniendo potencia de cálculo
y por eso es uno de los elementos en los que estamos trabajando.
Con lo que la inteligencia artificial ahora suena tanto,
porque tenemos máquinas muy potentes
que nos permiten hacer carteles muy complejos.
Y luego el otro elemento que para mí es fundamental
para explicar el momento en que estamos,
es que todos los que estamos aquí, todos los que estáis conectados,
somos al final factorias de datos.
Estamos generando datos continuamente.
Eso es debido a las tecnologías móviles y a la hiperconectividad.
Entonces, bueno, pues eso ha hecho que tener muchos datos,
tener un fundamento sólido matemático
y poder tener máquinas que nos permitan gestionar todo eso,
pues hace que estemos en un momento.
De la inteligencia artificial como lo hay ahora, ¿no?
Por eso, desde mi punto de vista,
considero que hay una evolución lógica
para explicar el momento en el que estamos en ese grupo,
¿vale?
Volviendo un poco, créeme que es importante
que hablemos de la definición para el tema que vamos a hablar hoy
porque va a impactar tanto en diferentes procesos
que vamos a ir viendo con la entidad, ¿vale?
Entonces, bueno, ahí tenéis el enlace, ¿vale?
Podéis encontrar fácilmente es buscar el reglamento europeo,
están en unas 27 lenguas.
En muchos idiomas y bueno,
es ahí donde viene esa definición de inteligencia artificial.
Pero fijaros que esto se publicó en julio de 2024,
el año pasado, entró en vigor el 1 de agosto
del año pasado.
Y precisamente el 6 de febrero hace nada.
Se publicaban ya las direcciones de la Unión Europea
para definir un sistema de integración de inteligencia.
Hemos estado seis meses para que acotemos un poco
o para que ampliemos lo que se considera o no
un sistema de integración de inteligencia.
Y esto es relevante porque hay diferentes industrias
que han estado utilizando diferentes tecnologías
que podríamos considerar como inteligencia artificial
y han estado presionando a la Unión Europea
para que acotase un poco más o para que decidiese mucho mejor
que es un sistema de inteligencia artificial
porque el hecho de que tu caso de estudio,
tu solución o tu sistema se base o no en inteligencia artificial
hace que tengas que cumplir con eso.
Por ejemplo, esas nuevas directrices que hacen el pago del SEL,
ya se habla de las heurísticas clásicas,
no se consideran como interesantes.
Si yo estoy aplicando dentro de mi organización una heurística clásica,
no se considera una heurística clásica,
no se considera un aprendizaje automático, machine learning.
Entonces, no les interesa el RICAN, por lo tanto,
no tengo que cumplir el reglamento.
Por eso es importante que que entendamos que la definición
de la inteligencia artificial es muy relevante.
Bueno, aquí tenéis una especie de cronología de algunas fechas
y cuando hablamos de reglamento europeo,
yo creo que si habéis leído algo, habéis visto algunas noticias,
es que se basa en una definición del riesgo.
Creo que tiene los diferentes.
Sistemas que pueden ser considerados que usen de incertidumbre.
Hay un riesgo inaceptable o son casos de uso que se consideran prohibidos.
Hay aplicaciones de alto riesgo.
Y ahí, bueno, el riesgo limitado o el riesgo min.
Estas dos últimas no vamos a comentar demasiado, pero bueno,
para que veáis un poco un ejemplo de estos casos que son
de riesgo limitado,
un sistema médico que dé determinada información o un médico
para que trabaje con pacientes o para que le facilite el diagnóstico,
puede ser funcionado con un crédito limitado
y lo único que tiene que cumplir es un principio de transparencia.
Es decir, que esta indicación que te da el sistema
es una indicación basada en diferenciación.
Simplemente, que a NERS
ni siquiera se podía considerar de autoridad.
Pero bueno,
nos vamos a centrar en los otros porque afectan sobre todo al tema
que vamos a ir tratando.
Casos prohibidos, prácticas prohibidas.
Tenemos ocho de esas prácticas prohibidas
que están recogidas dentro del reglamento.
Casi siempre que se habla de ellas, de las prácticas prohibidas,
sobre todo se habla de la biometría y se habla de las emociones,
la detección automática.
Evidentemente hay unos casos de uso o hay una serie de acciones
que se pueden hacer con inteligencia artificial que en principio
están prohibidas desde el 2 de febrero.
Es decir, no puede haber soluciones,
casos de uso que se consideren prohibidos de acuerdo al reglamento.
Que estén ahora en el mercado,
que estén en uso.
Tened en cuenta que todos los casos de uso,
todos los sistemas de inteligencia artificial
deben de ajustarse dentro del marco de la Unión,
deben de ajustarse al reglamento de la Unión Europea,
salvo casos muy contados que son defensa y seguridad nacional.
Ahora bien, yo mi recomendación siempre en estos casos
es que sea un sistema de inteligencia artificial orientado a la defensa
o a la seguridad nacional, por su posibilidad
de que sean tecnologías de doble uso,
que en muchas ocasiones
son tecnologías que se pueden usar también en el ámbito militar.
Desde el principio se asuma que pueden ser,
que luego no se les pueda aplicar al reglamento europeo,
que se asuman desde el principio que puedan ser,
o que tengan que ajustarse en el futuro al reglamento europeo,
en temas de transparencia, legalidad, etc.
Pero en términos generales,
todas las aplicaciones que usen inteligencia en el marco de la Unión
deben de ajustarse al reglamento.
Igual que veíamos que se entró en vigor
el reglamento el 1 de diciembre, el 1 de agosto del año pasado,
y que se emitieron unas directrices,
se publicaron unas directrices en el 22 de febrero.
El 4 de febrero también se publicaron unas nuevas directrices
relacionadas con aquellos casos de uso que se consideran prohibidos.
El deadline que había era la fecha límite
para poner casos de uso prohibido, eran el 2 de febrero.
El 4 de febrero se publicaron estas directrices.
Y aquí sí que nos importa sobre todo porque se ajusta muy bien
lo que se denomina como entorno de trabajo.
Y en entorno de trabajo,
donde tenemos que evitar que haya unas determinadas prácticas
prohibidas, también se define la entrevista
que podamos tener para un puesto de trabajo.
Esa entrevista también se considerará,
de acuerdo a esta nueva directriz,
como un entorno de trabajo y por lo tanto habrá prácticas
que puedan ser prohibidas.
Por ejemplo, en la parte de detección de emociones,
una práctica prohibida es que se nos deteste la emoción
en nuestro entorno de trabajo de si estamos,
por ejemplo, enfadados.
Eso está prohibido.
Sin embargo, no está prohibido y se considera de alto riesgo
el hecho de que tú uses tu sistema de inteligencia artificial
para valorar si tú eres un teleoperador
o un comercial.
Que está haciendo una interlocución con un potencial cliente,
el hecho de tener un sistema
que detecte las emociones de ese potencial cliente,
eso no está prohibido.
Se considerará de alto riesgo, pero no está prohibido.
Para que veamos un poco la diferencia.
Sí que está prohibido detectar las emociones
en un proceso de reclutamiento.
Lo que tengamos en cuenta es que eso no se puede permitir
y tampoco en el proceso de evaluación que puedas tener en una empresa.
Como sabéis, la carrera profesional no empieza enviando un currículo
ni redactando un currículo, empieza mucho antes,
donde tenemos que analizar realmente
qué posiciones encajan más, qué posiciones.
Nos pueden interesar más,
en qué empresas,
en cuáles son las tareas que suelen hacerse en función
de qué actividad voy a desarrollar, si me gusta ser comercial,
si me gusta hacer negocio, ventas.
En todas esas fases preliminares, a la hora de orientar tu carrera,
pues la interés social te puede ayudar.
Pero luego hay que trabajar con tu vehículo,
mirar ofertas, hacer una entrevista,
hacer roleplays, donde te ponen en una situación
y tienes que afrontar cómo la frontera
es en una situación real,
en el momento en que uno acepta una negociación,
hay un onboarding una vez que firmas el contrato,
hay un onboarding y luego hay un proceso de evaluación.
En todas esas fases,
la inteligencia artificial te puede proporcionar cierta luna,
pero en todas esas fases se considera.
Pero eso no acaba cuando firmas el contrato.
Si adelante un periodo de prueba, pues en esos periodos de evaluación
tampoco se pueden aplicar sistemas de inteligencia artificial
que detecten automáticamente tus errores.
Para que veamos.
Bueno, como decía antes,
el 2 de febrero tenían que estar listas, bueno,
tenían que estar eliminados todos los casos de uso
de inteligencia artificial.
Son bastante limitados, o sea,
no son aplicaciones o soluciones muy comunes,
pero en principio eso ya debería estar eliminado.
Pero como sobre todo esa parte,
nosotros digamos que estamos en esa línea, en la línea punteada,
hago especial hincapié en la parte de alfabetización.
El día 2 de febrero las empresas deberían estar ya listas para cumplir
un requisito de alfabetización, que está relacionado
con el artículo 4 del reglamento europeo.
Yo he preguntado a muchas empresas de diferentes niveles,
prácticamente casi todos han obviado eso de alfabetización.
No lo saben o no lo tienen demasiado en cuenta
o no han prestado demasiada atención, ¿no?
Bueno, es algo importante
y creo que es algo que hay que tener en cuenta.
Digamos que no cumplir el reglamento sí que expone unas sanciones
muy importantes.
Estamos hablando de muchos millones de euros,
de mil millones de euros por 7% de tus beneficios.
Pero bueno,
el tema de la basada de pensión no se considera tan crítico,
ni siquiera por la Unión Europea,
pero es importante que sepamos que hay un tributo
que el 18 de febrero.
Todas las empresas deberían de tener cubierta esa parte.
¿Qué quiere decir?
Pues básicamente deben garantizar un nivel suficiente de conocimiento
y inteligencia artificial, su personalidad,
y deben dar formación e inteligencia artificial.
¿Qué aplica esto?
Sobre todo cuando hagamos el proceso de onboarding,
y se nos diga que vamos a usar una determinada herramienta,
pues evidentemente nos tiene que dar una información específica
en el uso del sistema de inteligencia artificial.
Y no solo en el uso de esas tecnologías,
sino en las implicaciones que tiene el uso
de la inteligencia artificial.
No será la primera vez, y esto no es una ley normal,
y pasa muchas veces, y no sé ni qué nunca el nombre,
pero no será la primera vez que un gran directivo
o directivo que está siempre de viaje y está muy ocupado
con muchas reuniones,
tiene una reunión con la Junta de Accionistas
y tiene que hacer un informe,
y entonces sube toda la información a un informe.
Un gran modelo de lenguaje que podemos conocer,
que entonces le entregamos un informe y que lo ha dicho, perfecto.
Y interlocuimos la edición.
O sea, es competitiva la confidencialidad y la seguridad
de la empresa para hacer un informe.
Entonces, eso ha pasado.
Y bueno, pero activamente pasa
y en ocasiones pasa también por desconocimiento o por.
No negligencia,
sino porque, bueno, pues a veces se cometen también errores.
Eso puede pasar, debemos ser conscientes.
Entonces, también esa alfabetización con un tema de responsabilidad,
de liabilities.
Es importante también que las empresas los unan,
porque no es lo mismo que un trabajador
no sepa que lo está haciendo mal, que tú lo hayas formado,
el de la boca haya dicho que sí,
que se ha formado, que ha sido un curso
y que no lo ha formado.
Entonces, por eso es importante todo el tema de alfabetización.
Vale, y aquí voy a poner un poquito de agua.
Están haciendo algunas preguntas sobre la marcha,
a lo mejor las tienes O al final.
Pues si queréis al final,
voy así un poco rápido, de tiempo a tiempo,
y si queréis la dejamos al final, ¿no?
Si hay aquí alguna pregunta, ¿no?
Bueno, lo que hablaba de la alfabetización,
se va a ir por el opositorio vivo,
que se va actualizando.
La última actualización que vi es el 18 de marzo
y hay empresas, por ejemplo,
como tratan este artículo 4 del reglamento, que es la Telefónica,
Ineco, por ejemplo, empresas españolas.
Yo he hablado, por ejemplo, Telefónica
tiene un programa que se llama Telefónica Artificial para Todos,
que es un.
Programa de formación, en base a sus políticas de responsabilidad,
en su identificación digital,
etc. Entonces, es un documento que no es vinculante,
pero es para mostrar, digamos, qué están haciendo las organizaciones
respecto a la fabricación.
O sea, que eso existe y está ahí.
Entonces, ¿qué consideramos, digamos, soluciones o casos de uso
de alto riesgo?
Pues por ejemplo, el hecho de que se evalúen los exámenes
de generada automática con uso de inteligencia artificial,
si considerado una solución está permitido,
pues es una solución de alto riesgo.
También en el empleo en ocasiones pueden solicitar algunas pruebas,
que sepáis que si en esas pruebas
se corrige el generado automático con uso de inteligencia artificial,
además se cohesiona una práctica de alto riesgo,
teniendo en primer lugar la necesidad de requisitos.
Pero sobre todo también un caso que nos afecta mucho
y que nos afecta en el tema de la búsqueda de empleo,
que es el tema de la clasificación automática de currículums
con el uso de sistemas que se basan en inteligencia artificial.
Es una práctica que os hará de autorio.
Por lo tanto, tiene que cumplir una serie de requisitos.
Entonces, pero ahora veremos cómo prácticamente, no es un spoiler,
pero que sepáis que todos los currículos ahora mismo
pasan por un sistema de inteligencia artificial.
¿Vale?
Otros ejemplos de atrofios, porque ya no están tan relacionados con,
pero para que veáis un poco lo que hablábamos de prácticas prohibidas
o lo que significa o no el hecho
de que un sistema sea considerado de inteligencia artificial.
Las aseguradoras y los bancos usan sistemas de calificación crediticia.
Entonces, si ese sistema no se considera
de inteligencia artificial,
no tiene que cumplir con el reglamento europeo.
Pero que sepáis que si se usa de inteligencia artificial,
se considera un sistema de alto riesgo.
Y luego, por ejemplo, la biometría.
Dicho que estaba en una práctica prohibida, bueno,
usaba ciertas circunstancias.
Por ejemplo, se considera de alto riesgo
el hecho de usar un sistema.
Biométricos a base de inteligencia artificial
para la detección de lubrificación retroactiva de labros.
Eso también, que sepáis un poco
la diferenciación de unas aplicaciones y otras.
Vale, cuando se considera algo riesgo hay una serie de obligaciones
de acuerdo a la verdad.
Ahí tenemos un resumen, esto lo podéis ver en la página
de la.
De la Unión Europea,
donde se habla de la regulación en la materia, ¿no?
Y, bueno, algunos dicen que es un sistema
de adecuada regulación, de mitigación de riesgos,
y una parte de nosotros.
Y como una curva de lo que hacemos, que no lo comentaba antes,
que trabajo también en el Centro de Investigación FIU de la UNED,
dirigida a la doctora Olga Santos, nosotros hacemos también,
o estamos haciendo mucha investigación relacionada
con sistemas centrados en el humano.
Por ejemplo, una de las cosas que son obligaciones,
una de las obligaciones que hay en sistemas de alto riesgo
son líneas adecuadas para la suspensión humana.
Es decir, que no tengas el Skynet de turno,
que era el sistema que aparecía en algunas películas,
que iba autónomo y que no había manera de entenderlo.
Siempre tengas la posibilidad de hacer esa intervención humana.
Voy a contar brevemente ya, para acabar con esta primera parte,
la diferencia que hay entre proveedor y desplechador.
Serían que.
El hecho de ser proveedor requiere de unos requisitos de cumplimiento mayor
que el desplegador.
Digamos que el proveedor
es el que desarrolla el sistema de indirección artificial,
el desplegador es la empresa que coge esa solución
y la pone al servicio de sus empleados
para que realicen las tareas.
Por ejemplo, en el caso del proveedor,
pues tiene que seguir un ciclo, pues como veis aquí, ¿no?
Un tanto complejo según qué casos que hace que, bueno,
pues que sea más complicado.
Entonces, esto lo explico sobre todo porque tradicionalmente cuando haces
un proceso para reclutamiento dentro de una empresa,
muchas veces cada una de las empresas tenía su propio sistema, ¿no?
Y su propio sistema de reclutamiento y sus propios.
Porque eran soluciones que hacían dentro de las empresas, etc.
Ahora mismo,
de acuerdo a lo que dentro del marco de la Unión siempre, por lo tanto
también lo creo, esto va a hacer que el mercado se autorevive de tal forma
que las empresas si indican
que la solución que están usando para el tratamiento.
Simplemente cuando pongan su nombre es el sistema X by compañía Y,
solo eso ya les convierte en proveedores de sistemas
en este caso que son considerados de alto riesgo.
Las empresas modifican el sistema de autoridad comercial
o si modifican para que se convierta en autoridad
o no.
Entonces,
esto es importante porque esto va a homogeneizar, digamos,
hasta cierto punto que cuando se evalúen nuestras candidaturas,
se van a usar software que inicialmente van a ser comerciales.
Lo van a ser.
Solver que las empresas con redes,
aunque sean desarrolladores de tecnología,
pero es muy diferente ser proveedor que ser desplegable.
Ser proveedor tiene unos requisitos de cumplimiento más exigentes
en determinadas situaciones.
Vale, entonces, cosas que sabéis, ¿no?
¿Cómo se puede utilizar la inteligencia artificial?
Se puede usar mucho para potenciar toda la parte del.
Profesionales para utilizar y mejorar el mercado de las empresas
que pueden ser y como como.
Siempre que se habla de inteligencia artificial y empleo,
digamos, el debate es si va a restar o no empleo.
De acuerdo al World Economic Forum, aquí tiene,
digamos, supervisión al año 2030.
Y el impacto de la inteligencia artificial,
según ellos, va a suponer un interés del 7% en la ampliación.
Va a haber unos empleos, cada cuadro de interés del 7%.
Un millón de trabajos, no haber unos empleos que puedan
ser la parte izquierda, la parte violeta,
pues se van a destruir.
Va a haber otros par de empleos, los verdes en la parte derecha,
que se van a generar.
Por tanto, según este informe, va a haber un crecimiento del 7%.
Como podéis imaginar, la mayor parte de los trabajos que van
a tener una mayor tasa de crecimiento están relacionados con tecnología,
pero también hay una parte de la tabla que son los empleos
para tener un mayor crecimiento.
Son técnicos en su mayor parte,
porque existe en la entrada de la tabla, justamente,
hay una parte de él con discursos, claro,
con discursos de cambio de criterios y sistemas de logística,
entre otros, lo cual es potencialmente curioso,
sobre todo porque eso va a ser la tecnología de empleos
que se van a destruir.
Muchos de ellos van a ser de servicios postales.
Es curioso, ¿no?
Además, sabéis, recientemente esta semana,
creo que era, Dinamarca, el gobierno de Dinamarca
ha dicho que su servicio postal, su servicio público,
desaparece en un año, en dos años o algo así.
Y bueno,
pues realmente eso es un elemento que está impactando, ¿no?
Vale, voy a ir allí un poquito más rápido.
Bueno, pues esto es una estadística, el SACO, que es una empresa
radicada en Puerto Rico.
Por lo tanto, las estadísticas están relacionadas
sobre todo con el mercado estadounidense.
Entonces, para que emplean inteligencia artificial,
la encuesta dice lo que ha estado usando en el año 2024
y lo que va a usar en el año 2020.
Entonces, como veis, luego pone otra tabla
donde otras estadísticas de otra empresa que coinciden,
básicamente, la mayor parte de las empresas,
toda la parte de revisión del currículo en relación
con inteligencia artificial, entre otras cosas.
Y luego, para la parte de las entrevistas,
es para qué estamos usando la inteligencia científica,
sobre todo para preparar preguntas,
pero otros elementos que también quieren usar
la inteligencia científica.
Entonces, si vemos, por ejemplo, aquí en la parte de la tabla
vemos la parte de reconocimiento de datos, reconocimiento facial.
En Estados Unidos ya están queriendo aplicar inteligencia científica
para reconocimiento facial.
No he visto que en el mundo europeo eso no se haga.
Entonces.
Que sepáis también que si participáis en un proceso de selección
de una empresa fuera de la Unión Europea,
pero para un trabajo dentro de la Unión Europea,
debe de cumplir el reglamento.
Y si en un proceso de selección de un cliente de Estados Unidos
llega a salir, va a hacer la entrevista,
muy bien, va a dar la entrevista,
le vamos a reconocer su aplicación para trabajar en la Unión Europea,
no se puede hacer.
Vale, sin embargo,
también dentro de este trabajo que suelta esta empresa,
vemos que las empresas asumen que hay sesgos en los sistemas
de inteligencia artificial.
Seguimos usando, queremos usarlos más,
pero sabemos que hay sesgos.
Esta es otra de Merced, que es una consultora,
más o menos coincide, 81% de las.
De las empresas utilizan inteligencia artificial para la selección.
Y una cosa curiosa es que prácticamente el 40%
de los encuestados dicen
que usan la inteligencia artificial dentro de sus organizaciones
para sistemas considerados de alto riesgo.
El 40% de los sistemas de inteligencia artificial
de las empresas,
según esta encuesta, serían sistemas de alto riesgo
los que impactan en el reclutamiento.
¿Vale?
Algunas herramientas.
Bueno, ya he comentado al principio de la presentación,
que se está trabajando para el Interim,
y voy a dar algunas pautas del Interim,
como estamos hablando de la inteligencia artificial,
porque es la red profesional más grande a nivel global.
En España eso no son, de mi opinión,
son las últimas que se han encontrado.
Finales del año pasado, que está en día 25,
y en España con 21 millones de usuarios.
Además es una red de los usuarios, aproximadamente el 60%
suele ser usuarios que son activos.
Entonces, bueno, eso de contar con tantos usuarios,
las empresas también lo utilizan.
No es la principal, es una de las herramientas
que utilizan las empresas para el reclutamiento,
pero también trabajan otras, ¿vale?
Por ejemplo, una de las estadísticas que ellos ponen
es que siete personas son contratadas a la virtual interior,
relacionadas con un proceso digital.
Por lo tanto, creo que es importante valorar el uso de esta herramienta.
Esto es una funcionalidad, nada más que ha ido incorporando LinkedIn,
tiene una pega, la comentaré, tiene dos pegas,
pero bueno, esto es un áudio de.
Yo veo una oferta en Linkedin,
sabéis que en Linkedin se publican las ofertas,
cuando yo paro de la oferta ya se empiezan
a publicar en Linkedin, casi inclusivamente en Linkedin.
Sí.
Entonces, yo le doy a esa oferta
y me dice que si quiero subir mi currículum en PDF,
para que me lo valore.
O sea, ya hace esa,
lo que vamos a ver ahora del Application Tracking System,
del ATS, que habéis oído,
no sé, ahora explicaremos un poquito después,
que es un sistema de inteligencia artificial
para hacer el seguimiento de los potenciales candidatos.
Pues ya te hace una evaluación inicial
de ese currículum adaptado a esa oferta con PDF.
Entonces, tú lo subes
y automáticamente te da una información.
En la parte derecha,
lo que pone en Taylor, en la versión,
te está diciendo tus puntos buenos a la parte de arriba.
Decir, oye, pues sí encaja, no es algo que encaja en tu perfil.
Y abajo te da una serie de sugerencias.
Pues mira, trata de poner esto de una manera,
trata de ponerlo.
A la izquierda de la pantalla te aparecería tu resumen,
como lo has subido,
pero, digamos, maquetado de una forma un poco más amigable.
Y, por ejemplo, en una experiencia
que podría ser esta de arriba, en la parte superior,
en esa estrellita de aquí, le daríamos esa experiencia,
que la ha cogido directamente el micrófono MDF,
ya que automáticamente lo que vemos en el digital es una modificación
que se ajusta específicamente a esa oferta.
En las que el personal sexual.
Más formal, más corta,
más larga, etc. Allá te dará determinadas herramientas
para que decudes tu currículum a esa oferta que te prefiere.
Sobre todo para pasar ese primer filtro
y luego para que, evidentemente, quien le dé ese currículum
pueda decir si este encaja.
Esa es una de las dos pegas que tiene.
Bueno, la primera, evidentemente, que es solo para Premium.
Entonces, bueno, pues ahí hay que valorar si merece o no la pena.
LinkedIn, como muchas otras, luego si sales del ecosistema de LinkedIn
también tienes que pagar.
Yo en este caso lo que digo, mira, prueba ese mes gratis
que normalmente dan, úsalo todo lo que puedas,
con toda la parte de formación que también tienen,
y luego valoras si te merece o no la pega,
porque es bastante importante.
Entonces, esa es una primera pega, pero luego el siguiente es que,
como es un todavía están en pruebas,
yo, por ejemplo, intenté descargarme ese currículum, ¿vale?
, para poder usarlo, para poder apuntarlo,
y no me dejaba.
Entonces, bueno, sepáis también que en muchas ocasiones.
Hay muchas pruebas, hay nuevas funcionalidades
que se introducen.
Bueno, todavía yo el otro día lo probé
y todavía no me dejaba descargar ese currículum
modificado para mostrarlo y para verlo.
Pero bueno, ellos también inciden sobre todo en el proyecto.
Ojo que lo que yo te estoy dando lo tienes que revisar
porque a lo mejor tiene errores.
Entonces, os hablaba del Application Tracking System,
que son los sistemas que recogen principalmente los currículums.
Entonces, bueno, hay una serie de recomendaciones.
Tradicionalmente, yo me acuerdo, al principio de mi carrera,
pues hacías un currículum y prácticamente ese currículum
era el que acababas distribuyendo en los parques.
No pensabas que tenías que ajustarlo tanto,
una manera de trabajar distinta.
Y sobre todo que iba a ser filtrado de una manera automática.
Es decir, tú siempre asumías que se lo iba a leer una persona.
En esos casos,
asumiendo que se lo va a leer una máquina,
tienes que hacérselo fácil a la máquina.
Porque si no, al final te puedes descartar que no lo pueda leer bien.
Entonces, bueno, esto es lo que es ATS Strategies
o algo así, ¿no?
Veréis que hay mucha información
de cómo tienes que hacer el currículo precisamente
para que ese sistema automático lo pueda filtrar de manera adecuada.
Ah, vale, pues voy a ponerlo aquí.
Bueno, espero que se haya oído bien.
Entonces, nada,
pues algunas recomendaciones para el uso de los ATS.
Evidentemente, si en ocasiones no afectan PDF,
pues tienes que subirlos en DOC o en otro formato,
en el formato que quieras.
Entonces, eso siempre hay que tenerlo claro.
Respecto a la foto,
yo creo que la gente que hoy os puede recomendar mejor,
yo en su momento sí que vi que en función
de si es en mercado nacional o si es un mercado fuera de España,
pues sí se recomienda poner la foto.
Al final, si vas a redirigir a tu perfil profesional,
invento una red como puede ser LinkedIn,
al final vas a tener la foto, ¿no?
Entonces, bueno, no ponerlo en el currículum,
pero luego al final siempre van a ver tu foto, ¿no?
Con lo cual, bueno, ahora veremos que la foto
también es importante, ¿no?
Y estas son herramientas, aquí he puesto dos,
esta es Jobscan, habrá muchas más, no sé los términos y condiciones,
no me ha dado tiempo a verlos,
pero sí que hay muchas aplicaciones donde tú subes el currículum
y automáticamente te dice.
¿Cómo te ve un potencial
ATS tu perfil?
Te da un porcentaje.
El 91% encajas en esa oferta.
Y te da ciertas recomendaciones, etc. También he puesto Skills Insight,
que también hace algo para activo.
Hay más.
Es importante que si al final vais a entregar un currículum,
que pases con una de estas herramientas,
teniendo siempre las.
Los términos y condiciones de ellas para saber si hay algún problema
en el currículum que no se pueda leer bien por parte
de los sistemas automáticos.
Y luego el currículum es algo fundamental,
sobre todo para cumplir la parte de protección de datos.
Siempre te van a pedir un currículum,
pero es importante también tener una buena red de contactos,
porque al final.
Creo que tengo puesta por ahí una estadística,
el 70% de las contrataciones se suelen orquestar, digamos,
cercanas a tu red, ¿no?
Y eso es importante, trabajar el tema de la red.
En este caso, yo soy muy líquido en inglés de la red profesional,
lo explico en España,
en la Unión Europea también, menos en Alemania quizás, en algún otro país,
es la red principal, ¿no?
Por lo tanto, lo centraba ahí, pero.
Es similar a cualquier otra red que se pueda usar.
Foto profesional, bueno, pues aquí la inteligencia artificial.
Aquí he puesto una empresa que es iSelfie, iSelfie.
es.
Bueno, he puesto el enlace, pero bueno,
hay muchas.
Pagando una, no sé exactamente cuánto era,
metes 20 fotos que puedas encontrar por ahí tuyas y yo, madre mía,
te tapé un poco.
Profesional.
Eso ya lo hay.
Pero es importante, bueno, a veces vas a un fotógrafo profesional
y tampoco te gusta el resultado, pero bueno, al final es importante
tratar esa parte de la imagen y la inteligencia artificial,
ya la tenemos ahí.
Por ejemplo, puede extraer un propio profile,
porque si busca un propio profile en LinkedIn,
van a salir infinidad de vídeos de cómo mejorar tu perfil en la red.
Entonces, con consejos,
con vídeos además impulsa directamente también la propia cabeza
o sea que es importante que si queréis mejorar busquéis
y veáis aquí solo son algunos consejos
pues la foto de fondo.
La presentación,
que sea contundente, con un lenguaje simple,
con los verbos de acción también acerca de las experiencias,
también cuantificarlo muchas veces.
Yo me he dedicado a ventas, crecimiento de ventas,
dando cierto tiempo, etcétera.
Poner cifras también ayuda mucho a que valoren el perfil.
Y sobre todo la parte principal, una red social,
es la parte de contenido.
Es decir, el hecho de que generes contenido,
el hecho de que un reclutador te pueda encontrar
por el contenido que generas, por tu perfil,
o que si ya estás dentro de un proceso,
ya te tiene, digamos, en seguimiento,
pues todo lo que vas produciendo como contenido,
pues le pueda servir para adaptar tu perfil como perfil comercial.
Candidatura a un puesto de trabajo, etc. Entonces es importante también
si se decide optar por LinkedIn, apostar por ella,
pues entonces trabajar mucho también la parte de contenido, ¿no?
Aquí hay algunas reglas igual,
ahí también hay mucha documentación que podéis encontrar
y que al final a través de internet artificial
te va a ayudar a que puedas generar ese contenido
de una manera mucho más eficiente, ¿no?
Y luego aquí he puesto simplemente otra herramienta que no sé
si la conocéis, que es bastante popular también,
que es Notbook LM.
Es fundamental, subes uno de tus documentos
y automáticamente le puedes hacer preguntas
y te van a ir a los documentos que tú has encontrado, te va una referencia
y además te puede generar un podcast.
Para que tú puedas bueno pues a través de ese podcast
pues leer mejor o entender mejor los documentos que puedas subir
¿no?
o sea está muy bien entonces distinguir entre privacidad
y confidencialidad.
La privacidad es que ellos te están diciendo, oye,
no usolo que tú subes aquí, yo no lo uso para entrenar
mis sistemas, ¿vale?
Y yo te digo, bueno, según ellos te lo garantizan.
Sin embargo, ellos siempre cuando tú subes algo
y te da una respuesta, tú le puedes decir si está bien
o está mal.
Por ejemplo, es un comentario.
En el momento que tú queriendo o sin querer
le das a ese botón arriba, le das a ese dedo arriba,
a ese dedo abajo, automáticamente rompe
las confidencialidades del documento,
porque automáticamente pasa a potencial,
a que sea potencialmente chequeado por una persona.
Pues si tú subes una información
y le das al botón de arriba para abajo,
una persona puede coger y decir, oye,
pues si no le ha gustado o si le ha gustado, ¿por qué?
Acceder a ese documento que tú has subido y leerlo
y ver si se corresponde.
Y ya aquí lo dejo porque hay una parte de conclusiones para tema
de anonimización de currículums.
Bueno, esto es un poco más técnico porque es un proceso
para ayudarte a descargar la información de LinkedIn
y poder hacer una serie de preguntas como.
Sobre tu perfil y sobre tu red profesional que te ayude precisamente
a posicionarte a posicionar tu candidatura
y luego el tema de agentes para dar unas pinceladas
de lo que son los agentes pero bueno,
creo que hay preguntas lo vamos a dejar aquí
voy a poner mi perfil voy a mover esto.
Bueno, muchas gracias Miguel.
Y ya está, ya las preguntas,
lo que queráis.
Sí, muchas gracias.
La verdad que ha sido, es un lujo.
Yo creo que tenemos muchas preguntas y yo creo que tengo ganas de más,
de profundizar en todo el impacto de eso.
No sé si hay preguntas en el chat.
Había una pregunta, pero no tengo claro
a qué se refiere.
Porque estabas hablando de una ley que regula la Unión Europea,
pero dice que la inteligencia artificial
es originaria de Estados Unidos y de China.
¿Les afectan nuestras leyes?
A ver, si quieren, dentro de la Unión Europea,
sí que les afecta.
No deben cumplir el reglamento.
Había una directriz que al final la han echado para abajo,
que tenía que ver con la responsabilidad.
Es decir, quién era responsable en el caso de que hubiese un problema
en el desarrollo del sistema de inteligencia artificial.
Y esto venía sobre todo dirigido a que si un fabricante.
De Estados Unidos o de China,
implante aquí la solución cumpliendo el reglamento,
porque lo tiene que cumplir, pero había algún problema
quién era responsable,
si el desplegador que hablábamos antes
o el proveedor en ese caso.
Entonces, eso no está claro cómo se va a resolver,
pero evidentemente cumplir con el reglamento para lo que es el.
Vale, gracias.
Y luego también pregunta Laura, si no tenemos experiencia laboral,
¿cómo podríamos poner nuestro perfil.
Bueno, esa es una muy buena pregunta también.
Hay muchos en Rob Your Profile, por ejemplo,
si es tema de LinkedIn para potenciar tu perfil.
Hay muchos trucos también
como primera experiencia profesional que te pueden ayudar.
Y seguro que ahí para mejorar ese perfil lo puedes hacer
con ese tipo de búsquedas.
Y luego el currículum, pues aquí quizás más dentro
del COIE, que seguro que podéis orientar muy bien
a cómo en esas primeras fases de experiencia,
cómo ayudar a destacar aquellas cosas que sean más relevantes
y poder posicionarte como candidato.
Ándale un poquito.
En el COI sí que analizamos el perfil que tienen
y les decimos, pues esto ponlo,
porque aunque no es un contrato laboral en sí,
pero sí que aporta mucho, ¿no?
Así que creo que hay que analizarlo.
Una pregunta.
Ah, sí.
Bueno, muchas gracias, Miguel.
Ha sido una experiencia muy interesante y.
Aparte que hay muchas cosas que no sabía
y que no me han sido gustables.
Entonces, muchas gracias por esa parte.
Yo considero que soy un poco estético con la inteligencia artificial,
bueno, con el uso de la inteligencia artificial.
Claro, cuando una persona.
Ya no hablo de mí mismo, pero sobre todo de la gente más joven
que pertenece con la inteligencia privada y asesoría.
Están presenciando sus trabajos en.
A la inteligencia artificial, mejoran sus trabajos,
desarrollan su currículum también con inteligencia artificial.
Luego, ¿qué queda?
Cuando contratas a una persona que básicamente lo que ha hecho
ha sido usar una tecnología y su propia agenda
ha perdido la capacidad de análisis, ha perdido la capacidad de síntesis,
Luego, sigue en esta línea, ¿cómo puedes saber
si en un proceso de selección para una candidatura
están utilizando inteligencia artificial para ti, sobre todo?
¿Cómo saber de qué manera están utilizando tus datos
y hasta dónde llegan esos datos?
¿Qué hacen esos datos y cómo los utilizan?
Cuando, en realidad no te preguntan,
simplemente para adaptar a un puesto de trabajo.
Ya estábamos hablando de que hay que hacerlo
a través de contrarios de empleo, de LinkedIn.
Entonces, ¿qué perspectiva te queda?
¿Cómo sabes qué es el cliente en su caso?
Sí, sin ser experto en GDPR,
que es de lo que hablamos de privacidad y protección de datos,
normalmente cuando tú envías tu currículum
hay una política de cumplimiento de GDPR.
Pues lo puedes leer y ver y siempre podrás ratificar
o decir que tus datos no ponen parte de su base de datos, etc.
O sea, siempre todas las empresas deben de cumplir con la ley
en ese sentido.
Saber si están usando inteligencia artificial o no es preguntar.
Es preguntar, oye, ¿qué hacéis esto?
¿Cómo hacéis?
¿Cuál es el proceso?
También para que te den un poco de feedback,
sobre todo para eso lo puedes hacer cuando tienes una determinada
interlocución.
Pero intentar investigar la empresa, analizar la empresa.
Normalmente yo también recomiendo si tienes acceso al reclutador.
En LinkedIn, por ejemplo, cuando publican una oferta
y te la ha publicado, Quien sea, ¿no?
Contactarle.
Oye, mira, me interesa mucho.
Seguirle.
La empresa.
Seguir.
Hacer ese seguimiento, ¿no?
Y en ese sentido, luego,
cuando ya estableces cierto contacto,
si entras dentro del proceso, ya puedes hacer ese tipo de preguntas
para ver cómo se gestiona o no ese uso
de la inteligencia artificial.
Respecto a la privacidad,
todas deben cumplir con las políticas de privacidad
y con GDPR.
Entonces, A ver, siempre hay por haber de todo, ¿no?
Pero yo en ese sentido estaría más o menos tranquilo hasta cierto punto
en el sentido de archivar.
Porque además, si tú, por ejemplo, envías por un mensaje,
un currículum a un reclutador,
es decir, no lo puedo usar, escríbete en la oferta,
acepta las políticas de privacidad y seguimos en el proceso.
O sea.
En ese sentido, deben de cumplirlos.
Había sanciones importantes, además,
para las empresas que no han cumplido con GDPR,
con lo cual yo ahí no creo que se la jueguen.
La cosa es que haya alguna vigencia, algún problema.
En principio, no debería del todo.
Tenemos para una más.
Me echa una pregunta que dice el tema de las funciones en marketing
que dices.
Y hago la siguiente, y ya.
Claro, a ver, en la última, el tema de transparencia.
Open source, el hecho de que el código
esté abierto, te garantiza la transparencia hasta cierto punto,
pero no es tampoco, por mucho que tú tengas acceso
a determinada parte del código, al código completo,
bueno, es transparente, es lo más transparente posible.
Bueno, es un elemento de transparencia,
pero también se puede conseguir la transparencia
desde otras perspectivas.
Y al final,
no solo la transparencia, que es muy importante,
para mí más relevante es la explicabilidad.
Es decir,
que te expliquen directamente la respuesta que te están dando,
de dónde la están dando.
Entonces, eso también es
un elemento que es fundamental y que hay que cumplir.
Por lo tanto, bueno, hay diferentes.
Si al final estas empresas van a proporcionar sus servicios
y sus soluciones, hay que cumplir lo que diga el reglamento, ¿no?
Entonces, independiente de que sean open source o no,
lo podrían cumplir de alguna manera.
Lo que hay que explicar por qué considero yo que un sistema
es transparente de acuerdo al reglamento, etc. Y lo otro era.
El tema de la información que hay en el marketing,
¿no resulta tan difícil en la línea?
¿Cómo funciona?
Totalmente.
O sea, evidentemente, además hemos visto, ¿no?
El reglamento se publica en Tres Migores el 9 de agosto
y empiezan a salir directrices, han salido ahora en febrero, ¿no?
Por ejemplo, el tema prohibido, ahí se detalla mucho,
con mucho más detalle todo el tema de las emociones,
qué es una emoción
o qué se puede considerar una emoción,
o cómo ahí se detalla mucho más el hecho
de que pueda estar considerado como práctica prohibida, ¿no?
Entonces, sí, evidentemente, el hecho de que tú tengas
una tecnología que te permite hacer muchas cosas
que están siendo reguladas,
pues hay determinadas líneas que son un poco más delgadas
y que es complicado a veces definir si se está cumpliendo o no,
si se está disminuyendo o no, etc. Sí, bueno, yo me imagino
que todo lo accederá a Maratón.
Sí, estoy diciendo que nos envían las preguntas por email
y que las vamos a entregar.
Por eso, gracias.
Gracias por dedicarnos un poquito esta mañana,
que siempre la semana pasada es que se acercan a ir en aula
y en el instituto estaréis también con muchas tareas acumuladas.
Y yo creo que seguiremos contando con ella a lo largo del mejor
porque, de verdad, ha salido todo un velón.
Hablando con los generales de Equipo de Empresa para muchas cosas,
desde la perspectiva del reclutador, la perspectiva del candidato,
del que busca empleo, los aspectos éticos,
o sea, hay infinidad de posibilidades.
Así que un saludo a todos y muchas gracias a todos.