• Algoritmos de aprendizaje autónomo: automatización del análisis estadístico
• Aplicaciones y limitaciones de los algoritmos de aprendizaje autónomo: datos, contexto, calidad de la aproximación
• La toma de decisiones: la necesitad de causalidad en el análisis empírico

• Características y calidad de los datos
• Análisis descriptivo y comparación con los resultados de la IA
• Evaluación de la calidad de los resultados de la aplicación de la IA

• Herramientas de búsqueda de talento
• Uso, abuso y extracción de información privada
• Programas de contratación de referidos

• Diseño y uso de encuestas
• Selección automatizada de candidatos para entrevistas (contratación)
• Análisis de entrevistas: la IA vs. los humanos

• Discriminación estadística y por preferencia
• Programas, reglas y políticas como el origen de discriminación
• Detección de los distintos tipos de discriminación

• Selección de métricas y metas
• Efecto de incentivos sobre la motivación, la postulación y la retención
• Efectos de incentivos: inesperados, secundarios y problemáticos

En las clases en vivo se podrá tener la posibilidad de profundizar con cada uno de los expertos sobre temas relevantes.  A su vez, en muchas ocasiones y para hacerlo bien práctico, tendrán la oportunidad de invitar a gerentes o personas relevantes del mundo laboral, para poder aterrizar los conceptos vistos en las diferentes clases.

El trabajo final pone foco en diseñar una estrategia de adquisición y gestión del talento, de modo de aplicar lo aprendido en clases a un escenario contingente a la realidad actual. Este trabajo se prepara en grupo de personas y comienza con la primera clase y se va realizando avances a medida que se va aprendiendo los contenidos en las diferentes clases.

• Orígenes y la necesidad de pasar del reclutamiento saliente al reclutamiento entrante
• Transferencia a adquisición de talentos: Identificar los escenarios de escasez de talentos
• Concepto y características del marketing de reclutamiento
• La estrategia de marca empleadora y la propuesta de valor al empleado como requisitos previos

• El relacionamiento con el ecosistema de talentos
• Audiencia objetivo y candidate personas
• La experiencia y el viaje de los candidatos
• La propuesta de valor del empleador y su difusión

• Transformación digital y adquisición de talentos
• Metodologías: Agile y Lean aplicadas a la adquisición de talento
• Herramientas y tecnologías de reclutamiento entrante
• Desafíos y oportunidades de la era digital

• Evolución de las métricas de recursos humanos
• ¿Por qué y cómo deben implementarse métricas de recursos humanos en las organizaciones
• Desafíos y oportunidades estratégicas en la implementación de indicadores de gestión de personas
• El impacto económico de las organizaciones que implementan métricas de gestión de personas

• Métricas de eficiencia de recursos humanos
• Métricas de efectividad de recursos humanos
• Métricas de generación de valor e impacto de recursos humanos en los resultados económicos de las organizaciones
• Métricas para evaluar las funciones de recursos humanos: planificación de la dotación, reclutamiento y selección, capacitación y desarrollo, compensación y beneficios, calidad de la organización del trabajo y calidad de vida, inclusión y relaciones laborales, eficiencia de recursos humanos
• ¿Cómo evaluar lo soft con métricas duras -y no solo percepciones- y accionables?: confianza, relaciones laborales y otros aspectos complejos de medir

• Aspectos clave del análisis de métricas en recursos humanos
• Importancia del análisis de las métricas de recursos humanos
• Cómo convertir las métricas de recursos humanos en decisiones de negocio accionables

• Origen de las metodologías ágiles en el ámbito tecnológico y su transferencia a la gestión de personas
• Principios de valor, flexibilidad y foco en la experiencia
• Distinción entre reclutamiento tradicional (waterfall) y reclutamiento ágil

•  Kanban, Scrum y Lean en la gestión de procesos de selección
• Uso del backlog para la gestión y priorización dinámica
• Gestión visual del trabajo y transparencia en el proceso

• Principios de trabajo colaborativo y de responsabilidad compartida en un marco de agilidad
• El equipo de reclutamiento ágil: roles y responsabilidades
• Dinámicas de comunicación, ceremonias y sincronización contina

• Definición de la hipótesis de reclutamiento
• Ciclos cortos de trabajo: definición, ejecución y revisión
• Refinamiento y pivoteo de estrategias de reclutamiento según resultados parciales

• IA para organización, priorización y seguimiento de procesos
• Optimización del tiempo del reclutador y foco en tareas de alto valor
• Limitaciones, supervisión humana y criterios éticos en el uso de IA en reclutamiento ágil

• Indicadores clave en reclutamiento ágil
• Revisión de desempeño del proceso en retrospectivas
• Diseño de acciones de mejora continua basadas en datos y analítica

Los estudiantes deben asistir a dos clases en vivo con el docente, donde podrán reforzar conocimientos y resolver dudas. La asistencia a dichas clases es vía streaming o asistiendo presencialmente en los lugares y horarios de realización que se definan si esto es posible.

El curso contempla un trabajo grupal que se entregará en un formato específico.

• Gestión estratégica de personas
• Behavioral economics

• Sesgo por el presente
• El sesgo por el presente en la gestión estratégica de personas
• Sesgo por el presente en la capacitación

• Aversión a la pérdida
• La aversión a la pérdida en la gestión estratégica de personas

• Sesgo de confirmación
• Sesgo de disponibilidad
• Sesgo de sobreconfianza
• People analytics, machine learning y los sesgos cognitivos

• Heurísticas
• Arquitectura de la decisión
• Emociones

• Preferencias sociales