Con esta Experto universitario 100% online, dominarás el uso de IA para personalizar planes de desarrollo profesional, lo que incrementará el potencial de cada empleado al ajustar su trayectoria a sus fortalezas y necesidades” 

La Inteligencia Artificial está desempeñando un papel crucial en la evaluación y mejora del desarrollo profesional y la satisfacción laboral. De hecho, las empresas están adoptando herramientas de IA para automatizar procesos de reclutamiento y evaluación del desempeño, lo que no solo ahorra tiempo, sino que también permite una mejor personalización de la experiencia del empleado.

Así nace este Experto Universitario, en el que los profesionales podrán personalizar los planes de desarrollo profesional mediante el uso de IA, adaptando el crecimiento de los empleados a sus necesidades y habilidades individuales. También se analizarán las técnicas para identificar talentos clave dentro de las organizaciones, diseñando estrategias de retención más efectivas y enfocadas en el crecimiento a largo plazo.

Asimismo, se profundizará en la implementación de evaluaciones de desempeño precisas y continuas, apoyadas en sistemas de IA que proporcionan feedback en tiempo real. En este sentido, se desarrollarán habilidades para analizar grandes volúmenes de datos de rendimiento, identificando patrones y áreas de mejora que son esenciales para el crecimiento organizacional. Esto permitirá ofrecer una retroalimentación más oportuna y relevante.

Finalmente, se abordará el análisis y mejora del clima laboral utilizando herramientas de IA que monitorean el bienestar de los empleados, a través de análisis de sentimientos y otras métricas clave. De esta forma, se podrán identificar posibles problemas laborales antes de que escalen, mejorando la comunicación interna y promoviendo una mayor satisfacción laboral.

De este modo, TECH ha creado un exhaustivo programa completamente en línea, que solo necesitará de un dispositivo electrónico con acceso a Internet para disponer de todos los materiales educativos, eliminando inconvenientes como el traslado a un lugar físico o la necesidad de ajustarse a un horario fijo. Adicionalmente, estará fundamentado en la revolucionaria metodología de aprendizaje Relearning, que se enfoca en la repetición constante de conceptos clave para facilitar una asimilación natural y eficiente de los contenidos.

Controlarás herramientas para realizar evaluaciones de desempeño más precisas y en tiempo real, mejorando la toma de decisiones basadas en datos, de la mano de la mejor universidad digital del mundo, según Forbes: TECH”

Esta Experto universitario en Evaluación y Mejora del Desarrollo Profesional y la Satisfacción Laboral mediante Inteligencia Artificial contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Inteligencia Artificial aplicada a los Recursos Humanos
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a Internet

Identificarás problemas laborales de manera proactiva, implementando soluciones que mejoren la comunicación interna y la satisfacción general del equipo, gracias a una amplia biblioteca de innovadores recursos multimedia”

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Utilizarás la IA para identificar a los talentos clave dentro de la organización, facilitando el diseño de estrategias de retención eficaces, cruciales para mantener a los empleados más valiosos”

Desarrollarás habilidades en el análisis de grandes volúmenes de datos de rendimiento, permitiéndote detectar patrones y áreas específicas de mejora, a través de los mejores materiales didácticos del mercado académico”

Los profesionales examinarán conceptos clave de la Inteligencia Artificial y su aplicación en la evaluación del desempeño y la gestión del talento humano. Así, se incluirán temas sobre metodologías de análisis de datos, técnicas de medición de la satisfacción laboral y el desarrollo de programas de formación y mejora continua. Además, se abordarán estrategias para fomentar el bienestar organizacional y la cultura del feedback, así como el diseño e implementación de encuestas y herramientas de evaluación. También se prestará atención a las técnicas de análisis predictivo y aprendizaje automático, esenciales para identificar patrones y tendencias en el comportamiento laboral.

Los contenidos de esta Experto universitario abarcarán una variedad de temas fundamentales, que integran la teoría y la práctica en el ámbito laboral”

Módulo 1. IA y su Aplicación en la Gestión del Talento y Desarrollo Profesional

1.1. Introducción a la aplicación de IA en gestión del talento y desarrollo profesional

1.1.1. Evolución histórica de la IA en la gestión del talento y cómo ha transformado el sector
1.1.2. Definición de Inteligencia Artificial en el contexto de recursos humanos
1.1.3. Importancia de la gestión del talento y el desarrollo profesional. Glint

1.2. Automatización de procesos de gestión del talento

1.2.1. Uso de IA para la automatización de tareas administrativas en la gestión del talento
1.2.2. Implementación de sistemas de gestión de talento basados en IA
1.2.3. Evaluación de la eficacia operativa y reducción de costes mediante la automatización con IA

1.3. Identificación y retención del talento con IA

1.3.1. Utilización de algoritmos de IA para identificar y retener talento en la organización
1.3.2. Análisis predictivo para la detección de empleados con alto potencial de crecimiento
1.3.3. Integración de IA con sistemas de gestión de Recursos Humanos para seguimiento continuo del desempeño y desarrollo

1.4. Personalización del desarrollo profesional. Leader Amp

1.4.1. Implementación de programas de desarrollo profesional personalizados basados en IA
1.4.2. Uso de algoritmos de recomendación para sugerir oportunidades de aprendizaje y crecimiento
1.4.3. Adaptación de los itinerarios de desarrollo profesional a las predicciones de evolución del mercado laboral utilizando IA

1.5. Análisis de competencias y gaps de habilidades

1.5.1. Utilización de IA para analizar las competencias y habilidades actuales de los empleados
1.5.2. Identificación de brechas de habilidades y necesidades de formación mediante análisis de datos
1.5.3. Implementación de programas de capacitación en tiempo real basados en las recomendaciones automáticas de IA

1.6. Mentoría y coaching virtual

1.6.1. Implementación de sistemas de mentoría virtual asistidos por IA. Crystal
1.6.2. Uso de chatbots y asistentes virtuales para proporcionar coaching personalizado
1.6.3. Evaluación de impacto del coaching virtual mediante análisis de datos y feedback automatizado de IA

1.7. Reconocimiento de logros y rendimiento

1.7.1. Utilización de sistemas de reconocimiento de logros basados en IA para motivar a los empleados. BetterUp
1.7.2. Análisis automático del rendimiento y la productividad de los empleados utilizando IA
1.7.3. Desarrollo de un sistema de recompensas y reconocimientos basado en IA

1.8. Evaluación del potencial de liderazgo

1.8.1. Aplicación de técnicas de IA para evaluar el potencial de liderazgo de los empleados
1.8.2. Identificación de líderes emergentes y desarrollo de programas de liderazgo personalizados
1.8.3. Uso de simulaciones dirigidas por IA para entrenar y evaluar habilidades de liderazgo

1.9. Gestión del cambio y adaptabilidad organizacional

1.9.1. Análisis predictivo para anticipar las necesidades de cambio y promover la resiliencia organizacional
1.9.2. Planificación del cambio organizacional mediante IA
1.9.3. Utilización de IA para gestionar el cambio organizacional y fomentar la adaptabilidad. Cognician

1.10. Ética y responsabilidad en la gestión del talento con IA

1.10.1. Consideraciones éticas en el uso de IA en la gestión del talento y desarrollo profesional. Reflektive
1.10.2. Garantía de equidad y transparencia en los algoritmos de IA utilizados en la toma de decisiones de gestión del talento
1.10.3. Implementación de auditorías para supervisar y ajustar los algoritmos de IA a fin de asegurar prácticas éticas

Módulo 2. Evaluaciones de Desempeño

2.1. Introducción a la aplicación de IA en las evaluaciones de desempeño

2.1.1. Definición de Inteligencia Artificial y su papel en las evaluaciones de desempeño. 15Five
2.1.2. Importancia de utilizar IA para mejorar la objetividad y eficiencia de las evaluaciones
2.1.3. Limitaciones de la IA en evaluaciones de desempeño

2.2. Automatización de procesos de evaluación

2.2.1. Uso de IA para automatizar la recopilación y análisis de datos en las evaluaciones de desempeño. Peakon
2.2.2. Implementación de sistemas de evaluación automatizados basados en IA
2.2.3. Estudios de éxito en automatización con IA

2.3. Análisis de datos y métricas de desempeño

2.3.1. Utilización de algoritmos de IA para analizar datos de desempeño y tendencias
2.3.2. Identificación de métricas clave y KPIs utilizando técnicas de análisis de datos avanzadas
2.3.3. Capacitación en análisis de datos de IA

2.4. Evaluación continua y feedback en tiempo real

2.4.1. Implementación de sistemas de evaluación continua asistidos por IA. Lattice
2.4.2. Uso de chatbots y herramientas de retroalimentación en tiempo real para proporcionar feedback a los empleados
2.4.3. Impacto del feedback basado en IA

2.5. Identificación de fortalezas y áreas de mejora

2.5.1. Aplicación de IA para identificar las fortalezas y debilidades de los empleados
2.5.2. Análisis automático de competencias y habilidades utilizando técnicas de aprendizaje automático. Workday Performance Management
2.5.3. Conexión con desarrollo profesional y planificación

2.6. Detección de tendencias y patrones de desempeño

2.6.1. Utilización de IA para detectar tendencias y patrones en el desempeño de los empleados. TAlentSoft
2.6.2. Análisis predictivo para anticipar posibles problemas de desempeño y tomar medidas proactivas
2.6.3. Visualización avanzada de datos y dashboards

2.7. Personalización de objetivos y planes de desarrollo

2.7.1. Implementación de sistemas de establecimiento de objetivos personalizados basados en IA. Reflektive
2.7.2. Uso de algoritmos de recomendación para sugerir planes de desarrollo individualizados
2.7.3. Impacto a largo plazo de objetivos personalizados

2.8. Eliminación de sesgos en las evaluaciones

2.8.1. Aplicación de IA para identificar y mitigar sesgos en las evaluaciones de desempeño
2.8.2. Implementación de algoritmos imparciales y equitativos en los procesos de evaluación
2.8.3. Formación en ética de IA para evaluadores

2.9.  Seguridad y protección de datos en las evaluaciones con IA

2.9.1. Consideraciones éticas y legales en el uso de datos personales en las evaluaciones de desempeño con IA. LEver
2.9.2. Garantía de la privacidad y seguridad de la información del empleado en los sistemas de evaluación basados en IA
2.9.3. Implementación de protocolos de acceso a los datos

2.10. Mejora continua y adaptabilidad del sistema

2.10.1. Utilización de feedback y análisis de datos para mejorar continuamente los procesos de evaluación
2.10.2. Adaptación de los sistemas de evaluación a medida que cambian las necesidades y objetivos de la organización
2.10.3. Comité de revisión para ajuste de métricas

Módulo 3. Monitorización y Mejora del Clima Laboral con IA

3.1. Aplicación de la IA en la gestión del clima laboral

3.1.1. Definición y relevancia del clima laboral
3.1.2. Panorama de la IA en la gestión del clima laboral
3.1.3. Beneficios de usar IA para monitorizar el clima laboral

3.2. Herramientas de IA para la recolección de datos laborales

3.2.1. Sistemas de feedback en tiempo real con IBM Watson
3.2.2. Plataformas de encuestas automáticas
3.2.3. Sensores y wearables para la recogida de datos físicos y ambientales

3.3. Análisis de sentimientos con IA

3.3.1. Fundamentos del análisis de sentimientos
3.3.2. Uso de Google Cloud Natural Language para analizar emociones en comunicaciones escritas
3.3.3. Aplicación del análisis de sentimientos en emails y redes sociales corporativas

3.4. Machine Learning para la identificación de patrones de comportamiento

3.4.1. Clustering con K-means en Python para segmentar comportamientos laborales
3.4.2. Reconocimiento de patrones en datos de comportamiento
3.4.3. Predicción de tendencias en el clima laboral

3.5. IA en la detección proactiva de problemas laborales

3.5.1. Modelos predictivos para identificar riesgos de conflictos
3.5.2. Sistemas de alerta temprana basados en IA
3.5.3. Detección de acoso y discriminación mediante el análisis de texto con spaCy

3.6. Mejora de la comunicación interna con IA

3.6.1. Chatbots para la comunicación interna
3.6.2. Análisis de redes con IA para mejorar la colaboración utilizando Gephi
3.6.3. Herramientas de IA para personalizar comunicados internos

3.7. Gestión del cambio con soporte de IA

3.7.1. Simulaciones de IA para prever impactos de cambios organizacionales con AnyLogic
3.7.2. Herramientas de IA para gestionar la resistencia al cambio
3.7.3. Modelos de IA para optimizar estrategias de cambio

3.8. Evaluación y mejora continua del clima laboral con IA

3.8.1. Sistemas de monitoreo continuo del clima laboral
3.8.2. Algoritmos para el análisis de la efectividad de intervenciones
3.8.3. IA para la personalización de planes de mejora del clima laboral

3.9. Integración de IA y Psicología Organizacional

3.9.1. Teorías psicológicas aplicadas al análisis de IA
3.9.2. Modelos de IA para entender la motivación y satisfacción laboral
3.9.3. Herramientas de IA para apoyar el bienestar emocional de los empleados

3.10. Ética y privacidad en el uso de IA para monitorizar el clima laboral

3.10.1. Consideraciones éticas del monitoreo laboral
3.10.2. Privacidad de los datos y conformidad con regulaciones
3.10.3. Gestión transparente y responsable de los datos

Obtendrás una visión integral y actualizada que te permitirá desarrollar soluciones innovadoras para mejorar el desarrollo profesional y la satisfacción en el trabajo”