Business Case: HEROES es una solución basada en inteligencia artificial generativa que ayuda a las organizaciones a identificar, estructurar y aprovechar su conocimiento interno. A partir de información como currículos, experiencia en proyectos, certificaciones y otras fuentes corporativas, HEROES facilita el acceso a las personas expertas, agiliza el proceso de onboarding y mejora la gestión de las capacidades y necesidades de formación.

Objetivos:

• Optimizar el proceso de onboarding: Facilitar la integración de nuevas incorporaciones, minimizando las barreras para pedir ayuda y reduciendo la necesidad de intervención constante de los mentores.
• Impulsar la gestión del conocimiento ágil: Estructurar, gestionar y mantener actualizada la matriz de conocimiento dentro de la organización.
• Mejorar la gestión de la formación: Identificar necesidades adicionales de formación como complemento a la evaluación del desempeño.
• Automatizar la gestión de CVs: Actualizar automáticamente los CVs, extrayendo y destacando habilidades clave y experiencias relevantes.

Use Case: Heroes es una solución que utiliza IA Generativa y modelos de lenguaje a gran escala (LLM, como GPT) para extraer y transformar información de los CVs de los empleados, creando una base de datos enriquecida y estructurada. Este sistema permite realizar consultas en lenguaje natural, como «¿Quién puede ayudarme con la integración de una base de datos on-prem con una aplicación en Azure?», y obtener respuestas precisas junto con una lista ordenada de expertos internos.

El asistente virtual facilita la conexión directa entre el empleado que necesita ayuda y el experto más adecuado, permitiendo incluso abrir un chat en tiempo real. Además, el sistema se adapta a la tecnología y plataformas preferidas por la organización, asegurando accesibilidad y facilidad de uso.

Infraestructura: Cloud, On premise.

Tecnologías Utilizadas: IA Generativa, Machine Learning, NLP (Procesamiento del Lenguaje Natural), Modelos LLM (como GPT).

Datos Utilizados:

• Currículos y datos personales de los empleados.
• Información de proyectos (ERP, GitHub).
• Publicaciones en medios y otras fuentes de conocimiento internas.

Recursos Utilizados:

• Equipo multidisciplinar compuesto por científicos de datos, desarrolladores y expertos en gestión del conocimiento.

Dificultades y Aprendizaje:

• La necesidad de estructurar y gestionar grandes volúmenes de información no estructurada y su transformación en datos útiles y accesibles.
• Adaptación continua de la herramienta para mejorar la precisión y relevancia de las respuestas y recomendaciones.

KPIs (Impacto en el Negocio y Métricas del Modelo):

• Reducción del tiempo de integración de nuevos empleados.
• Aumento en la eficiencia de la gestión del conocimiento y la formación.
• Mejora en la identificación y acceso a expertos dentro de la organización.
• Mayor precisión en la extracción y actualización de información relevante de los CVs.

Colaboradores: EHU-UPV.