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Regla de IA: una tercera clase de regla que lee texto libre
Su algoritmo de emparejamiento ya puede leer lo que cada lado escribió sobre sí mismo y puntuar lo bien que encajan.
El algoritmo de emparejamiento tenía dos clases de reglas. Las reglas estándar y las personalizadas comparan valores: la misma ciudad, otro departamento, esta opción frente a aquella. Pero nadie se describe con listas desplegables. El párrafo que un mentee escribe bajo “¿en qué quiere ayuda?” quedaba donde ninguna regla podía leerlo. La tercera clase de regla lo lee. Usted elige un campo de mentor y un campo de mentee, y la regla lee los dos textos y puntúa lo bien que encajan. Esa puntuación entra en el mismo porcentaje que todas las demás reglas.
Dos campos, una comparación
Usted elige un campo de mentor y un campo de mentee. Terreno común: los dos lados son fuertes en el mismo tema. Complementaria: aquello en lo que el mentor es fuerte es lo que el mentee necesita.
El tema fija los ejes
Cada tema tiene unos pocos ejes. En carrera dentro de la empresa son liderazgo, profundidad del oficio, cambio de rol, trabajar en una organización grande y equilibrio. Si lo deja en automático, el tema se elige según el público de su programa.
Dos lados, dos preguntas distintas
En cada eje se pregunta al mentor si muestra experiencia real que pueda transmitir. Al mentee se le pregunta si tiene un objetivo o una necesidad ahí. “Dirigí un equipo” y “quiero dirigir un equipo” no se distinguen con una sola pregunta.
El juicio lo da un modelo de lenguaje
El juicio lo da un modelo de lenguaje que no escribe texto. Devuelve solo una puntuación por pregunta. Las preguntas están en inglés y el texto se juzga en el idioma en que fue escrito.
Cada persona se lee una vez
La lectura es por persona, no por match. Un programa con 200 mentores y 120 mentees necesita 320 lecturas, no 24.000 matches posibles. La puntuación de un match se calcula a partir de esas dos lecturas.
Solo se envía el campo que eligió
Nombres, correos electrónicos y datos de contacto no se envían. El tratamiento ocurre solo cuando usted lanza un cálculo. Las lecturas se guardan, así que el mismo texto no se lee dos veces.
La puntuación entra en el porcentaje, la decisión sigue siendo suya
La regla recibe un coeficiente y puede ser obligatoria. Una regla que no se pudo puntuar no se oculta: el detalle del emparejamiento dice por qué. Nada se empareja sin su aprobación.
Para qué sirve
- Leer el texto de objetivos: lo que un mentee escribe sobre la ayuda que busca ya cuenta en el emparejamiento.
- Temas que no caben en una lista: útil cuando la experiencia es demasiado variada para volverse una lista de opciones.
- Separar el ranking: junto a reglas que casi todos los matches pasan, añade una señal que las distingue.
- Menos lectura a mano: empieza con una lista ordenada en lugar de abrir cientos de perfiles.
Dónde encontrarlo Panel de administración → Emparejamiento → Algoritmo de emparejamiento. El acceso se abre programa por programa y puede solicitarlo desde la tarjeta.