1.      ¿En qué radica las actividades personales y laborales al aterrizar un tema primordial en la Inteligencia artificial?

El desempeño laboral siempre es monitoreado cuando los intereses comunes de la empresa son el motor que determina las relaciones laborales y cuando los empleados aspiran a una vida digna y feliz por su esfuerzo y compromiso con su empleador, quien les paga un salario. Hoy, sin embargo, las relaciones laborales están cambiando y ha surgido un nuevo tipo de "actor". (WEFORUM, 2020)

Las máquinas, tanto analógicas como digitales, se han utilizado a lo largo de la historia para ayudar a los diseñadores en el lugar de trabajo a calcular la eficiencia del trabajo y también para automatizar tareas, un objetivo que se persigue hoy a través de la 'introducción de herramientas y aplicaciones de inteligencia artificial'. Algunas máquinas han adquirido nuevas responsabilidades e incluso autonomía, y se dice que manifiestan diversas formas de inteligencia humana y toman decisiones que involucran a los propios trabajadores. (James Manyika, 2018)

La Figura 1 muestra dónde y cómo se introducen las tecnologías en el lugar de trabajo, los tipos de "inteligencia" que se dice que manifiestan estas tecnologías y, finalmente, cómo exactamente los gerentes Los gerentes de máquinas extraen conclusiones sobre diferentes tipos de inteligencia a partir de la información que reciben.

Ahora que la IA está ocupando un lugar central, los responsables de la formulación de políticas están utilizando los últimos avances de diversas formas. Se almacena información sobre las actividades de los trabajadores y los solicitantes de empleo a lo largo del tiempo: sus llamadas telefónicas, su uso de computadoras y 'tarjetas inteligentes' y, recientemente, cómo se rastrean y rastrean el movimiento físico y emocional, así como la actividad en las redes sociales. (Nicole Krueger, 2020)

En el ámbito de los recursos humanos, la información recopilada, cuando alcanza un volumen suficientemente grande conocido como big data, se utiliza para entrenar algoritmos capaces de realizar predicciones relacionadas con los recursos, capacidad y capacidad de empleados y candidatos; monitorear, evaluar y estimular el desempeño; establecer metas y evaluar los resultados del trabajo; poner a los trabajadores en contacto con los clientes; juicio de estados de ánimo y emociones; proporcionar formación modular en el lugar; para encontrar patrones en la fuerza laboral, como los relacionados con enfermedades, etc. (Darlington, 2021)

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