Exdirectora de RR.HH. corporativos y actual educadora en RR.HH. analiza lo que se exige a los líderes en un mundo de IA y cómo seleccionar las herramientas de IA adecuadas para una organización
Lydia Wu es la creadora de Oops, Did I Think That Out Loud. Como alguien que revisa tecnología de RR.HH. para ganarse la vida, sostiene que los profesionales de RR.HH. deben dejar de evaluar las herramientas de IA como lo hacían con las herramientas SaaS en el pasado. Según Lydia, este momento de transformación exige […]
Lydia Wu
Creadora de Oops, Did I Think That Out Loud
Evaluación de IA: Las herramientas de IA requieren un enfoque de evaluación distinto al de SaaS tradicional; hay que centrarse en la tecnología subyacente.
Competencia tecnológica: Los líderes de RR.HH. deben volverse más competentes en tecnología, comprendiendo las complejidades de la IA más allá de los requisitos del usuario.
Seguridad de datos: Evaluar herramientas de IA incluye entender los procesos de manejo de datos y la infraestructura tecnológica de fondo.
Alfabetización en IA: Construir alfabetización en IA implica práctica directa y participación de los equipos de RR.HH. en aplicaciones reales de IA.
Transformación empresarial: La IA exige transformar los flujos de trabajo y operaciones empresariales existentes antes de una integración completa.
Lydia Wu es la creadora de Oops, Did I Think That Out Loud. Como alguien que revisa tecnología de RR.HH. para ganarse la vida, sostiene que los profesionales de RR.HH. deben dejar de evaluar las herramientas de IA como lo hacían con las herramientas SaaS en el pasado.
Según Lydia, este momento de transformación exige que nos volvamos expertos en tecnología y entendamos el funcionamiento interno de nuestras herramientas antes de adoptarlas en nuestras organizaciones.
Conversamos con Lydia para descubrir cómo los líderes pueden elegir la tecnología adecuada e integrarla de manera efectiva. Esto es lo que nos contó.
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La Intersección de RR.HH. y la Tecnología de IA en el Lugar de Trabajo
Me considero una observadora de la industria, influencer y educadora. Soy la fundadora y creadora de Oops, Did I Think That Out Loud, una plataforma dedicada a conversaciones sinceras sobre la intersección entre RR.HH. y tecnología.
La plataforma nació hace dos años cuando aún trabajaba en RR.HH. corporativo. Me di cuenta de que hay muchos que yo llamaría "compradores de RR.HH. traumatizados" en el mercado. Son personas que, por una razón u otra, han tenido muy malas experiencias con tecnología de RR.HH.
Hay algunos proveedores realmente, realmente brillantes que quizá han invertido demasiado en el desarrollo y la ingeniería de sus productos, pero no lo suficiente en el lado del marketing. Así que, para mí, con el tiempo se convirtió en un objetivo conectar a los compradores de RR.HH. con soluciones verdaderamente brillantes que están realmente diseñadas para resolver problemas, sin todos los adornos.
Más allá de eso, mi carrera ha abarcado el desarrollo de productos tecnológicos de RR.HH., la estrategia de personas y transformaciones de RR.HH. a gran escala. He evaluado más de 800 soluciones tecnológicas de RR.HH., gestionado una cartera de RR.HH. de $40 millones y liderado la implementación directa de más de 60 soluciones tecnológicas. Y he trabajado con organizaciones de todos los tamaños, desde startups de rápido crecimiento hasta empresas Fortune 500, ayudándolas a navegar el complejo mundo de la tecnología de RR.HH.
Por Qué los Líderes de RR.HH. Deben Volverse Más Expertos en Tecnología en la Era de la IA
Creo que la forma en que RR.HH. ha visto, interactuado y seleccionado tecnología está cambiando rápidamente en un mundo con IA. Ahora tenemos que comprar herramientas de manera diferente.
En los días tradicionales de la nube SaaS, normalmente evaluabas la tecnología en función de los requisitos del usuario, luego veías una demostración y decidías si la herramienta era capaz de satisfacer esos requisitos. Sencillo.
Eso ya no es así. Los componentes digitales y las capas necesarias para crear herramientas de IA son mucho más complejos que las versiones anteriores de la tecnología de software de RR.HH.; no todos los proveedores tienen la capacidad de almacenar y procesar sus propios datos, ni de entrenar sus propios modelos de IA. Esto significa que deben contratar proveedores externos para su propia infraestructura tecnológica.
Desde la perspectiva del comprador de RR.HH., esto añade más complejidad y riesgo en la protección y seguridad de los datos, ya que puede que no siempre sepas quién está manejando los datos de tu organización o dónde se están procesando.
Por eso, la capa de fondo de la tecnología, que realmente es la inteligencia que impulsa la plataforma, también debe ser evaluada.
Cómo Evaluar Herramientas de IA para RR.HH. Antes de Implementarlas
Para lograrlo, primero tienes que entender el propósito de una herramienta y alinearlo con los problemas de tu negocio.
- La IA basada en automatización automatiza procesos existentes. Es útil cuando el negocio solo necesita hacer algo más rápido y de manera más limpia.
- La IA asistencial ayuda a las personas a completar flujos de trabajo. Es buena cuando quieres que tu organización haga las cosas de manera más consistente.
- La IA predictiva anticipa resultados. Es útil cuando quieres entender patrones y prevenir riesgos.
- La IA adaptativa ofrece experiencias personalizadas al adaptarse a los individuos. Es útil cuando necesitas escalar la cultura y el crecimiento.
Una vez que has encontrado una coincidencia, recomiendo hacer tres preguntas al proveedor de software, y ver si están dispuestos a responder:
- Entre el ingreso de los datos de mi organización y la recepción de resultados, ¿a dónde va mi información, quién la maneja y dónde se procesa?
- ¿Qué utilizas como tu backend LLM?
- ¿Qué entrenamiento adicional recibe tu modelo, y cómo se realiza ese entrenamiento?
Cómo los Profesionales de RR.HH. Pueden Mejorar su Comprensión de la IA
También es más importante que los profesionales de RR.HH. se formen mucho más y se pongan al día sobre la variedad de sistemas de backend habilitados por IA que existen.
¿Cómo puedes mejorar tu formación? Siguiéndome a mí, jajaja. Fuera de bromas, hay algunas cosas que puedes hacer:
- Siente curiosidad. El hecho de que algo suene técnico no significa que ChatGPT no pueda desglosarlo en componentes más fáciles de entender.
- No tengas miedo de hacer preguntas. Los buenos socios tecnológicos siempre están dispuestos a desempeñar el papel de educadores. Si tus preguntas quedan sin respuesta, eso dice mucho sobre la solución.
- Habla sobre ello. Al compartir tus retos y mejores prácticas en comunidades pequeñas, puedes obtener una perspectiva mucho más integral de tus pares y conectar con quienes tienen experiencias similares.
- Pon manos a la obra. No puedes aprender sobre IA solo estudiando teoría y conceptos en línea. Debes experimentarla de manera práctica para realmente comprenderla.
Por Qué Los Líderes de RRHH Deben Analizar Sus Flujos de Trabajo Antes de Implementar IA
Pero recuerda, la IA es solo otra pieza de tecnología. Estamos en medio de una transformación, pero hemos visto transformaciones similares muchas veces en el pasado. La IA es simplemente una tecnología distinta que está impulsando la transformación.
Algunos principios fundamentales que se han usado en transformaciones previas aún se aplican en este caso. Que sea una nueva tecnología no significa que tengamos que desechar todo lo que sabemos. Aún necesitamos poder:
- Comprender y diagnosticar los procesos actuales
- Definir cómo se genera valor para el negocio
- Y colaborar con otros actores clave de distintas funciones y trabajar juntos como uno solo para impulsar a la empresa hacia el futuro.
Creo que muchas personas se saltan este primer paso de examinar el estado actual y realmente entender cómo opera el negocio a nivel de flujos de trabajo—y por qué ciertos pasos del flujo se hacen de esa manera.
Si eres un líder que busca transformar una organización con IA, pero sientes que no sabes lo suficiente al respecto, te diría que es hora de volver a lo básico. Entiende cómo se hace el trabajo actual antes de intentar rediseñar el futuro del trabajo. Luego, encuentra oportunidades dentro de esos flujos de trabajo. Y trabaja dentro de la cultura de tu organización para ejecutar la transformación.
Redefiniendo el Valor Empresarial y el ROI en la Era de la IA
No solo se trata de cómo funciona la organización; también debemos reconsiderar cómo generamos valor.
Anteriormente, al construir casos de negocio y cálculos de ROI, asumíamos un camino increíblemente lineal entre las acciones y los resultados. Por ejemplo, cuando adoptábamos una plataforma digital, asumíamos que habría ganancias en eficiencia, ya fuera por reasignación de personal o por una reducción general del gasto.
Sin embargo, con la IA, el camino hacia el ROI no es tan lineal.
Por ejemplo, cuando el área de RRHH adopta ciertas soluciones de IA, puede que no veas un resultado directo en el PNL general del equipo de RRHH, pero comenzarás a notar una diferencia en cómo el equipo de atención al cliente, el equipo de ventas, etc., están desempeñándose en términos de tasas de cierre de casos y asuntos similares.
Así que, en la era de la IA, se trata más de que toda la organización trabaje unida y colabore de manera transversal para definir y generar valor para toda la empresa, en lugar de que cada área lo haga por su cuenta, como sucedía en el pasado.
Por Qué Las Empresas No Pueden Tratar la Era de la IA Como la Era de Internet
No podemos dirigir las empresas en la era de la IA de la misma manera que lo hicimos en la era de Internet. Esta tecnología exige una transformación fundamental en cómo pensamos sobre nuestras operaciones, flujos de trabajo y generación de valor.
No podemos dirigir las empresas en la era de la IA de la misma manera que lo hicimos en la era de Internet. Esta tecnología exige una transformación fundamental en cómo pensamos sobre nuestras operaciones empresariales, nuestros flujos de trabajo y nuestra generación de valor.
Esa es la gran desconexión. Seguimos esperando que la IA genere valor sobre procesos anticuados diseñados para la era de Internet. Y sí, colocar herramientas de IA sobre procesos existentes dará ciertos resultados, pero también crea desafíos sobre por qué las empresas no pueden escalar más allá de pruebas piloto hacia operaciones más grandes, ya que la tecnología nunca fue diseñada para esos procesos anteriores.
Una transformación en la era de la IA requerirá que todos volvamos a examinar el núcleo de cómo se gestionan nuestros negocios. Así podremos cambiar procesos anticuados antes de aplicar la IA sobre los principios fundamentales.
Desarrollando competencias en IA mediante experiencias prácticas y breves en RRHH
Como mencioné antes, la competencia en IA se adquiere mediante la práctica y el aprendizaje táctico y práctico. Es necesario que toda la plantilla se anime a involucrarse directamente.
La competencia en IA se adquiere mediante la práctica y el aprendizaje táctico y práctico. Es necesario que toda la plantilla se anime a involucrarse directamente.
He visto algunos casos en los que esto se implementó realmente bien, y todos tenían algo en común: empezaron en pequeño y lograron que la IA fuera muy táctica e impactante.
Por ejemplo, una organización de RRHH inició un "prompt-a-thon" donde el equipo global de RRHH se reunió para crear prompts, probarlos en un entorno real, y luego recopilaron los mejores en una biblioteca de prompts que ahora puede usar toda la organización.
Otro ejemplo es un equipo de RRHH que se anima entre sí a pensar en cómo usan la IA en su vida personal y compartir las mejores prácticas extraídas de esas experiencias. A partir de ahí, tratan de averiguar cómo aplicarlas en el entorno profesional.
Es importante recordar que los equipos de RRHH no tienen que convertirse en expertos en IA de la noche a la mañana. La confianza con la IA surge a partir de experiencias y prácticas graduales y en pequeñas dosis.
El modelo operativo de RRHH cambiará en los próximos 12 meses
Si miramos atrás en el tiempo, la función de RRHH desde los años setenta y ochenta prácticamente no ha cambiado estructuralmente. Es decir, usamos diferentes nombres—reclutamiento, adquisición de talento, servicios operativos o servicios compartidos—pero la realidad es que el trabajo se sigue realizando en diversos compartimentos funcionales.
Pero la tecnología de IA está a punto de transformar el modelo operativo de RRHH — en los próximos 9 a 12 meses.
Para realmente aprovechar el valor y los beneficios de la IA, necesitamos reorganizar la forma en que se realiza el trabajo en RRHH y romper los compartimentos funcionales. Tenemos que centrarnos en los resultados finales.
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