La Directora de Personas en una Startup de IA Explosiva Comparte Sus Aprendizajes Sobre la Implementación de IA en Entornos de Hipercrecimiento
Katie Burke es la Directora de Personas en Harvey, una empresa de inteligencia artificial que está cambiando la forma de trabajar en el mundo legal y de los servicios profesionales. Antes de eso, fue CPO en HubSpot, así que liderar equipos de Personas en entornos de hipercrecimiento es su especialidad.
Katie Burke
Directora de Personas en Harvey
Impacto de la IA: La IA cambia el enfoque de la planificación de plantilla hacia la eficiencia y la transformación con una aproximación centrada en el trabajo.
Infraestructura tecnológica: Harvey utiliza una infraestructura tecnológica centrada en la IA para optimizar operaciones y mejorar la eficiencia interna.
Rol del liderazgo: La adopción exitosa de la IA comienza con el liderazgo, asegurando que los altos ejecutivos integren la IA en sus estrategias.
Planificación flexible: Adaptarse a los rápidos avances en IA requiere un enfoque flexible y ágil en la planificación organizacional.
Alfabetización en IA: Fomentar la alfabetización en IA dentro de una organización implica educación, compartir conocimientos y aplicaciones prácticas.
Nos reunimos con Katie para entender cómo está aprovechando la IA para hacer precisamente eso. Esto es lo que nos contó.
De directora de personas en HubSpot a liderar el equipo “pegamento” en Harvey
Soy la Chief People Officer en Harvey. Dirijo lo que llamamos internamente el equipo "pegamento", que incluye reclutamiento, recursos humanos, marketing, tecnología empresarial y compromiso con el cliente.
Harvey es IA para el mundo legal y los servicios profesionales, y llevo aquí alrededor de un año. Antes de eso, fui Chief People Officer en HubSpot y trabajé allí casi doce años. Durante ese tiempo, HubSpot tuvo la suerte de ser reconocida globalmente por nuestra cultura.
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Soy una líder de personas un poco poco convencional porque empecé mi carrera en marketing, así que ahora puedo hacer un poco de ambos roles. En cuanto a liderazgo, el denominador común en todas las organizaciones en las que he trabajado es la rapidez — prospero en un mundo donde puedes añadir un poco de estructura y proceso a las empresas y equipos en hipercrescimiento.
En el área de Personas, el mayor cambio fundamental en un mundo primero de IA es cambiar el enfoque de «planificación de personal» a «trabajo a realizar» y repensar las unidades para llegar allí. Ya no se trata de qué combinación de trabajo a tiempo completo, por contrato y de agencia permitirá cubrir este alcance; se trata más de qué trabajo están haciendo los humanos, dónde vemos eficiencias con la IA y qué funciones se transformarán fundamentalmente en el nuevo modelo.
Por qué la planificación de personal está cambiando en un mundo primero de IA — y cómo adaptarse
En el área de Personas, el mayor cambio fundamental en un mundo primero de IA es cambiar el enfoque de "planificación de personal" a "trabajo a realizar" y repensar las unidades para llegar allí. Ya no se trata de qué combinación de trabajo a tiempo completo, por contrato y de agencia permitirá cubrir este alcance; se trata más de qué trabajo están haciendo los humanos, dónde vemos eficiencias con la IA y qué funciones se transformarán fundamentalmente en el nuevo modelo.
En ese sentido, parte de nuestro trabajo es ayudar a la organización a ser realista sobre cuándo la adopción obtiene mejoras modestas en eficiencia — y cuándo veremos cambios fundamentales en la dotación de personal necesaria.
Creo que la cuestión del horizonte temporal probablemente es la más difícil de acertar. Hay que ser realista y predecir basándose en el desempeño del modelo, la iteración y la adopción organizacional de la IA, ya que depende de esos tres factores.
Hace diez años, normalmente solía definir un plan de personal para tres años. Por supuesto, lo adaptaba a lo largo del año y ajustaba cosas según era necesario en intervalos regulares — pero el punto es que era factible hacer un cálculo aproximado de planificación de personal a tres años. Mientras que ahora, creo que todo el mundo está haciendo la planificación de personal de una forma más ágil,
En Harvey, actualmente trabajamos con finanzas en un plan aproximado de un año, pero siendo realistas, la mayor parte del trabajo duro se realiza en intervalos trimestrales. Y vemos el mismo cambio en nuestros clientes. Antes planificaban a tres años, pero ahora ajustan los planes con mayor regularidad.
La mayoría de las organizaciones incluyen un supuesto de productividad y eficiencia con IA en sus enfoques. Pero es más difícil evaluar realísticamente no solo dónde verán aumentos de eficiencia, sino también dónde equipos enteros o necesidades empresariales cambiarán completamente debido a la IA.
Así que, mi recomendación es incorporar flexibilidad en el enfoque general y adoptar una metodología de planificación mucho más ágil en toda la organización. De esta forma te beneficias de las principales mejoras reflejadas en la tecnología, pero no terminas quedándote muy atrás en tus necesidades de contratación o de negocio.
Mi recomendación es incorporar flexibilidad en el enfoque general y adoptar una metodología de planificación mucho más ágil en toda la organización. De esta forma te beneficias de las principales mejoras reflejadas en la tecnología, pero no terminas quedándote muy atrás en tus necesidades de contratación o de negocio.
Por dentro de la pila tecnológica interna de IA de Harvey para escalar operaciones
Esta es nuestra pila tecnológica interna en Harvey:
- Google Workplace como una herramienta de colaboración en línea para correos electrónicos, etc.
- Slack como una herramienta de comunicación interna
- Zoom para reuniones
- Notion como una herramienta de gestión de proyectos para documentación
- Ashby para reclutamiento
- Glean para buscar documentos y como un software de gestión de personal
- AIR para identificar y etiquetar activos de marca
- Tenor como un software de gestión del rendimiento para seguimientos
- Harvey para traducción, investigación profunda, redacción y almacenamiento de documentos críticos como un sistema de gestión documental
Estamos en proceso de añadir algunas herramientas adicionales específicas de IA a nuestro stack mientras hablamos. Y como somos una empresa multimodelo, usamos Gemini, Claude y ChatGPT, tanto por separado como para probar los resultados de Harvey a través de nuestro equipo de Investigación Legal.
Y nuestro equipo de reclutamiento está realizando muchos experimentos para definir su stack tecnológico futuro para el año próximo; próximamente les contaremos más sobre cómo innovamos en ese ámbito.
Flujos de trabajo de IA del mundo real que ahorran tiempo y escalan equipos en pleno hipercrecimiento
Uno de mis flujos de trabajo favoritos, que se basa en una combinación de automatización e IA, ayuda a cerrar nuestros canales internos de Slack que usamos para la colaboración interna cuando un candidato firma oficialmente su carta de oferta en Ashby.
Ese evento desencadena varias acciones, incluyendo poner la fecha de inicio en el calendario de su gerente, informar a TI sobre el candidato, la ubicación y la fecha de inicio, y automatizar algunos de los flujos de trabajo del candidato para ayudarle en su incorporación. Esto hace que algo que hacemos con mucha frecuencia —contratar en hipercrecimiento— sea notablemente más fácil de escalar a nivel global.
Aquí van algunos ejemplos más de cómo estamos utilizando nuestra pila tecnológica interna:
El cambio más grande que hemos hecho ha sido agregar Glean a nuestro conjunto de herramientas. Estamos creciendo súper rápido en Harvey, así que la capacidad de que los empleados busquen rápidamente en Slack y Google Docs eso que necesitan en cuestión de segundos era fundamental. Ha supuesto un gran ahorro de tiempo.
- Glean: El cambio más grande que hemos hecho ha sido agregar Glean a nuestro stack. Hicimos un pequeño despliegue para asegurarnos de que el caso de uso funcionara para nosotros y nos ahorrara tiempo. Estamos creciendo súper rápido en Harvey, así que la capacidad de que los empleados busquen rápidamente en Slack y Google Docs eso que necesitan en cuestión de segundos era fundamental. Ha supuesto un gran ahorro de tiempo. Personalmente, ya he notado una gran diferencia al buscar archivos entre equipos y ubicaciones o tratando de obtener contexto sobre algo rápidamente sin molestar a alguien en una reunión.
- Slack: Nuestro VP de marketing configuró un GPT personalizado para redactar comunicaciones de líderes, de modo que aprendamos de iteraciones pasadas para crear mejores versiones en el futuro. Nos ahorramos horas en los primeros borradores en todo nuestro equipo.
- Tenor: Actualmente estamos en medio de las evaluaciones de desempeño y usamos una herramienta llamada Tenor para ayudar a preparar las conversaciones de retroalimentación. Puedes subir contexto y practicar en vivo para recibir comentarios en tiempo real, lo que permite chequeos más efectivos y, idealmente, mejores retroalimentaciones para tu equipo.
- AIR: AIR ha sido increíblemente útil para identificar y etiquetar rápidamente nuestros activos internos de marca.
- Harvey: Usamos nuestra propia plataforma Harvey para traducción, investigación profunda, redacción, y también para almacenar documentos críticos que facilitan consultarlos y acceder a ellos de manera segura. Nuestra función Vault ha sido útil para cosas como saber cuántos de nuestros contratos de cliente se renuevan en X fecha o cuántos acuerdos de empleados tienen la provisión Y. Esto le ahorra al equipo, y al legal, horas si no días cada mes. Del mismo modo, para la toma de decisiones, a menudo uso Harvey para conocer qué argumentos en contra podrían tener las personas acerca de un cambio antes de implementarlo. ¡Si es lo suficientemente bueno para litigantes, sin duda puede hacer que los procesos de gestión de cambio internos sean más efectivos antes de lanzarlos!
La pregunta adecuada no es: "¿Dónde puedes añadir IA a procesos existentes?" Sino: «¿Cómo puedes replantear los procesos actuales para que el trabajo sea notablemente más sencillo?»
La pregunta adecuada no es: «¿Dónde puedes añadir IA a procesos existentes?» Sino: «¿Cómo puedes replantear los procesos actuales para que el trabajo sea notablemente más sencillo?»
Cómo mejorar la alfabetización en IA en toda la organización
La alfabetización en IA es un poco diferente en nuestro caso, porque Harvey es una empresa de IA, así que solemos dedicar mucho tiempo en el proceso de entrevistas a personas que tengan cierto nivel de manejo, comodidad e interés en IA. Pero vale la pena señalar que algunas de las formas en que aumentamos la alfabetización en IA internamente son las mismas que recomendamos a nuestros clientes:
- Tenemos desayunos organizados por nuestro equipo de investigación en IA, donde nos enfocamos en inteligencia artificial. Se especifica explícitamente que no hace falta ser experto para asistir y puedes aprender en un ambiente relajado.
- Tenemos abogados en nuestro equipo llamados Especialistas en Desarrollo de Negocios Estratégicos y Especialistas en Producto Legal — ellos organizan sesiones intensivas sobre áreas de práctica o geografías con ejemplos concretos de cómo usar mejor Harvey en sus áreas de experiencia. También han tenido la amabilidad de realizar almuerzos formativos para nuestro equipo de reclutamiento y operaciones ejecutivas para que ambas áreas tengan mejor contexto sobre el uso de Harvey para facilitar sus trabajos.
- Compartimos casos concretos de prompts que se usaron para obtener resultados — la semana pasada, nuestro CEO compartió conmigo uno que usó para Investigación Profunda y nuestro VP de Producto compartió uno que su equipo de Operaciones de Producto utilizó para gestionar consultas internas en nuestro sistema de gestión del conocimiento. Compartir lo que funciona sin duda ayuda y también normaliza pedir ayuda si la necesitas.
Lecciones aprendidas sobre la adopción de la IA en empresas de rápido crecimiento
Por qué la adopción de la IA debe comenzar con el liderazgo
Existe la percepción de que la IA se utiliza más o es más efectiva con personal de nivel junior. Pero eso no es lo que yo veo.
Alrededor del 20 % de las personas que usan Harvey semanalmente son socios, y cada vez está más claro que las organizaciones que priorizan que las personas con cargos altos adopten la IA y la integren en su sistema operativo como organización tienen mucho más éxito que aquellas que intentan hacer cambios incrementales o dependen de la adopción desde niveles bajos.
Si vas a implementar herramientas de IA, tómate el tiempo para que tu equipo de liderazgo se suba primero al barco, o en paralelo al resto de la organización. El éxito con la IA depende tanto de una buena gestión del cambio como de la tecnología.
Por qué los líderes deben inspirar la adopción de IA con incentivos, no con amenazas
Asegúrate de pensar más en incentivos que en castigos. Creo firmemente que las organizaciones más exitosas demuestran lo que es posible con la IA, entregando resultados y liderando con el ejemplo, en lugar de apostar por el miedo. Tú, como líder en la organización de personas, tienes la responsabilidad de impulsar ese cambio.
Por qué crear momentos “¡Ajá!” es clave para una adopción exitosa de la IA
En este momento, uno de los mayores retos de la adopción de la IA es lograr que las personas lleguen a su primer momento "¡ajá!". Esto es cierto internamente, y también lo vemos cuando implementamos Harvey en las organizaciones. Los empleados necesitan llegar a un momento en el que la realización no sea "La IA es genial", sino más bien "Así es como la IA puede ayudarme a hacer mejor mi trabajo".
En este momento, uno de los mayores retos de la adopción de la IA es lograr que las personas lleguen a su primer momento «¡ajá!».
Eso implica ayudar a las personas a identificar casos de uso relevantes para sus áreas específicas de práctica y geografías. Una vez se experimenta ese momento de impacto, es mucho más fácil generar confianza para probar cosas nuevas.
Por qué las organizaciones deben superar las narrativas de miedo en torno a la IA
Igual de importante es asegurarnos de dejar atrás la narrativa del miedo.
Mucha gente tiene miedo de probar la IA porque teme perder su trabajo. Creo que debemos trabajar más para resaltar cómo la IA puede realmente ayudar a mejorar los trabajos de las personas. Tenemos que crear espacios para más formación y mentoría.
Mucha gente tiene miedo de probar la IA porque teme perder su trabajo. Creo que debemos trabajar más para resaltar cómo la IA puede realmente ayudar a mejorar los trabajos de las personas. Tenemos que crear espacios para más formación y mentoría.
He visto algunos ejemplos que realmente ayudan a conseguirlo:
- Crear espacios para que las personas aprendan lo básico sobre cómo generar prompts y vean casos de uso que les ayuden en sus roles específicos.
- Hacer las capacitaciones más divertidas y atractivas en lugar de obligatorias y anticuadas. Las implementaciones más exitosas que vemos suelen lograr que el lanzamiento de Harvey se perciba relevante para toda la organización y cuente con el apoyo de la dirección.
- Crear una cultura de experimentación. Es importante normalizar que el objetivo es probar cosas nuevas, no hacerlo perfecto al primer intento.
- Utilizar mentoría inversa. A menudo aprendo mejores prompts o casos de uso gracias a los empleados más jóvenes, y se lo agradezco mucho.
Evita los enfoques incrementales en la adopción de la IA
Y finalmente, resiste la tentación del incrementalismo en tu enfoque hacia la adopción de la IA.
Cómo la IA puede restaurar el sentido y el propósito en nuestro trabajo
En realidad, no me gusta hacer predicciones audaces; no creo que sea especialmente buena en ello. Sin embargo, me gusta elegir fundadores que sí hacen predicciones audaces, y he tenido cierto éxito con ello, así que en su lugar, compartiré una de las creencias fundamentales sobre las que Harvey está construida, gracias a nuestros fundadores.
Ellos creen que, bien utilizada, la IA debe devolvernos a lo que deberían ser la mayoría de las carreras: más tiempo para el aprendizaje práctico, el mentorazgo y el aprendizaje en el trabajo, en lugar de una interminable secuencia de tareas, revisiones y flujos de trabajo donde no sientes que estás aportando mucho valor.
Así que mi esperanza es que, con el tiempo, la IA nos devuelva más tiempo para dar significado a nuestros trabajos y sentirnos más realizados en nuestro día a día.
Mi esperanza es que, con el tiempo, la IA nos devuelva más tiempo para dar significado a nuestros trabajos y sentirnos más realizados en nuestro día a día.
Sigue el hilo
Puedes seguir a Katie mientras transforma la manera en la que operan los equipos en entornos de alto crecimiento en X y LinkedIn. Y echa un vistazo a Harvey, IA para el mundo legal y de servicios profesionales.
¡Pronto habrá más entrevistas con expertos en People Managing People!
