El objetivo de BL.Formation
Cada año, los agentes territoriales pueden solicitar cursos de formación y sus responsables también pueden solicitar cursos de formación para el departamento. En los municipios medianos y grandes, estas solicitudes se envían a los responsables de formación del departamento de RRHH. Puede haber una cantidad importante de solicitudes de formación que compilar y clasificar. Los responsables de formación agrupan las solicitudes similares para formar fácilmente grupos de formación (intra o sindicales), con el fin de optimizar sus recursos de formación. Este proceso de agrupación es una tarea repetitiva sin valor añadido real para los responsables de formación. La automatización de estas tareas puede permitir a los responsables de formación centrarse en las compensaciones presupuestarias, las necesidades específicas de los agentes y la información adicional necesaria para elaborar y seguir el plan de formación anual. Esta automatización puede lograrse mediante inteligencia artificial.
El objetivo de este proyecto de Máster 2 en Interacción Persona-Ordenador es diseñar y desarrollar una interfaz para inspeccionar, manipular y supervisar los resultados de una IA que agrupa las solicitudes de formación. Las principales preocupaciones son garantizar que la automatización sea un beneficio y no una carga para el usuario, y que éste mantenga la confianza en los resultados de la IA.
Garantizar la colaboración entre el ser humano y la inteligencia artificial
El campo de la Interacción Persona-Ordenador pretende comprender las capacidades de los seres humanos y los sistemas para encontrar la mejor interacción posible entre ellos. Por ello, nos planteamos la siguiente pregunta ¿Cómo garantizar la colaboración entre el ser humano (responsable de la formación) y la IA (algoritmo de agrupación)? Esta cuestión guió nuestro trabajo de diseño centrado en el usuario, así como la comunicación con los expertos en IA del DRIT para aprovechar al máximo las tecnologías existentes. Esta reflexión con las partes interesadas nos llevó a diseñar varios conceptos de visualización de datos y gestión del espacio en pantalla (Figura 1) para mejorar la colaboración entre el ser humano y la IA.
Esta interfaz permite al usuario visualizar los resultados de la IA: a la izquierda puede consultar los detalles de los clusters en una "vista de árbol" (abierta en la Figura 2), y a la derecha puede tener una visión general de todos los clusters en una visualización de "empaquetamiento en círculos". Los clusters se organizan por temas (color) cuyo nombre puede editar libremente el usuario.
El usuario puede consultar los detalles de un cluster de entrenamiento en una vista de hoja de cálculo (Figura 3) haciendo clic en el icono de la hoja de cálculo. El minimapa plegable siempre puede desplegarse para ver todos los clusters en cualquier momento y manipularlos a través de la barra de herramientas.
Para mejorar los clusters propuestos por la AI, el usuario puede:
- Compara los detalles de dos clusters (Figura 4)
- Fusionar dos clusters, si son demasiado similares (Figura 5)
- Pedir a la IA que divida un grupo en varios subgrupos, si el número de solicitudes de un grupo es demasiado grande o está demasiado diversificado (Figura 6).
En cualquier momento, el usuario puede exportar el contenido de su elección, ya se trate de un solo cluster o de todos los clusters, en un archivo Excel para constituir el plan de formación anual.
Valor añadido de BL.Formation
Los archivos de solicitudes de formación pueden tener miles de líneas, BL.Formation ahorra al gestor la molestia de revisar todo el archivo de solicitudes y filtrar los títulos para encontrar títulos similares una y otra vez. La aplicación facilita la gestión de los grupos de formación de varios agentes y, por tanto, ahorra mucho tiempo en el proceso de trabajo de los gestores.
Gracias a la interactividad de la visualización de datos y a la posibilidad de modificar directamente los resultados, la colaboración entre humanos e IA es muy fluida. El complejo algoritmo de IA puede procesar una gran cantidad de datos y facilitar la labor del profesional, ya que está bien integrado en su proceso de trabajo habitual.
Conclusión
La misión de BL.Formation es facilitar la agregación de solicitudes de formación similares para la constitución del plan anual de formación de los municipios. Estas tareas repetitivas están automatizadas por un algoritmo de IA. La supervisión y el control del usuario sobre la IA se establecen a través de la interfaz de BL.Formation, que permite observar, manipular y modificar las agrupaciones así constituidas.
Por ahora, BL.Formation es un prototipo independiente, pero está previsto que pase a formar parte de BL. Assistant, un mercado de robots inteligentes interactivos. Ayudarán a los gestores urbanos en todas las tareas cotidianas que requieran un equilibrio entre automatización y cierto nivel de experiencia humana.
