Cómo la IA está transformando las evaluaciones del desempeño de los empleados
La Inteligencia Artificial (IA) está cambiando rápidamente nuestra forma de vivir y trabajar. Desde los asistentes inteligentes hasta el análisis avanzado de datos, la IA ha llegado a casi todos los ámbitos de las empresas, y las evaluaciones del desempeño no son una excepción.
En este artículo, analizaremos cómo la IA está transformando el proceso tradicional de evaluación de los empleados, sus ventajas e inconvenientes, y qué buenas prácticas deberías tener en cuenta si estás pensando en utilizar evaluaciones del desempeño basadas en IA en tu empresa.
Cómo está influyendo la IA en las evaluaciones del desempeño
Las evaluaciones del desempeño solían ser acontecimientos anuales (y a menudo temidos) en los que los empleados se reunían con sus responsables para analizar lo que había salido bien y mal durante el año anterior. En los últimos años, se ha replanteado considerablemente este enfoque de la gestión del desempeño, y las empresas han comenzado a realizar evaluaciones semestrales y trimestrales con mayor regularidad.
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Ahora, la IA está alterando aún más el enfoque tradicional al ofrecer información continua basada en datos, más objetiva y que requiere menos tiempo.
Las herramientas de evaluación del desempeño basadas en IA están empezando a demostrar que pueden analizar los datos de los empleados en tiempo real y ofrecer comentarios basados en métricas reales, en lugar de en los sesgos o la memoria humanos.
Por ejemplo, la IA puede evaluar los tiempos de finalización de los proyectos, los patrones de comunicación e incluso los niveles de productividad mediante diversas herramientas integradas con sistemas de trabajo como Slack o plataformas de gestión de proyectos.
Un ejemplo práctico de ello es el uso que IBM hace de su sistema "Watson" para predecir el desempeño de los empleados a partir de una combinación de datos como el compromiso, el sentimiento y los indicadores clave de rendimiento (KPIs).
El sistema proporciona a los responsables evaluaciones más objetivas, lo que les permite tomar mejores decisiones sobre ascensos, aumentos salariales o planes de mejora del desempeño.
Ventajas de la IA para las evaluaciones del desempeño
El uso de la IA en las evaluaciones del desempeño ofrece muchas ventajas potenciales que los métodos tradicionales no consiguen igualar.
Veamos algunas de ellas.
1. Mayor precisión y objetividad
En teoría, la IA podría ayudar a eliminar los sesgos y errores humanos. Pero no nos equivoquemos: no está libre de sesgos por naturaleza, ya que se entrena con datos históricos y con los conocimientos de las personas que la desarrollan. Sin embargo, si se hace correctamente, podría tener un impacto positivo en este ámbito.
Las evaluaciones tradicionales del desempeño pueden verse distorsionadas por factores como el sesgo de actualidad (cuando los responsables solo se centran en acontecimientos recientes) o el favoritismo. Con la IA, las evaluaciones se basan en datos recopilados a lo largo del tiempo, lo que proporciona una valoración más completa y justa del trabajo de un empleado.
2. Comentarios continuos
Los comentarios continuos permiten a los trabajadores adaptarse y mejorar a lo largo del año, en lugar de apresurarse justo antes de una evaluación. Además, con la IA, esos comentarios se producen en tiempo real a medida que surgen problemas de desempeño.
Según un estudio de Gallup, los empleados que reciben comentarios diarios de sus responsables están tres veces más comprometidos que aquellos que reciben comentarios una vez al año.
Con las evaluaciones basadas en IA, los comentarios que respaldan la gestión continua del desempeño no solo son posibles, sino también escalables en toda una organización.
3. Información basada en datos
La IA puede procesar enormes cantidades de datos, algo que los seres humanos simplemente no pueden hacer a la misma velocidad. Esto permite ofrecer comentarios más personalizados. Por ejemplo, la IA podría revelar tendencias que indiquen que un empleado rinde mejor en proyectos colaborativos o destaca durante tareas de alta presión, ayudando a los responsables a ofrecer consejos más adaptados sobre cómo puede aprovechar al máximo sus fortalezas.
4. Reducción de la carga administrativa
Los profesionales de RR. HH. y los responsables dedican incontables horas a recopilar información, programar reuniones y rellenar formularios para las evaluaciones del desempeño. La IA tiene el potencial de automatizar gran parte de este proceso, lo que permite a los equipos de RR. HH. centrarse en iniciativas estratégicas en lugar de en el papeleo.
Inconvenientes de las evaluaciones del desempeño basadas en IA
A pesar de las ventajas evidentes, también existen desafíos que afrontar en la era de la IA, especialmente al implementarla en las evaluaciones del desempeño. No es un sistema perfecto y, como cualquier herramienta, tiene sus limitaciones.
Falta de inteligencia emocional
La AI es excelente procesando números, pero no puede evaluar los matices de la interacción humana ni la inteligencia emocional. Por ejemplo, podría señalar a un empleado por bajo rendimiento basándose en métricas sin tener en cuenta circunstancias personales como emergencias familiares o problemas de salud mental.
Riesgo de dependencia excesiva
Aunque la AI puede proporcionar información valiosa, es importante no depender únicamente de ella. La intuición humana, el contexto y la empatía siguen siendo fundamentales al evaluar la contribución general de un empleado a la empresa.
Además, si el sistema falla o experimenta dificultades, es importante que las personas sigan teniendo las habilidades necesarias para poder continuar con las tareas críticas para el negocio. Al final, será una colaboración entre las personas y la AI la que conduzca al éxito.
Posible sesgo en los algoritmos
Aunque la AI pretende reducir los sesgos, es importante recordar que los sistemas de AI solo son tan buenos como los datos con los que se entrenan. Si los datos históricos están sesgados (por ejemplo, favorecen a un género o grupo racial frente a otro), la AI puede reforzar estos sesgos involuntariamente. Un ejemplo famoso es la herramienta de selección de personal basada en AI de Amazon, que fue retirada porque mostraba sesgos contra las candidatas.
Buenas prácticas para implementar evaluaciones del desempeño con AI
Si estás considerando adoptar la AI para las evaluaciones del desempeño, tendrás que abordar la implementación de forma meditada. Estas son algunas buenas prácticas que te servirán de guía:
La herramienta de AI adecuada para tus necesidades
No todas las herramientas de AI para la gestión del desempeño son iguales. Algunas son más completas que otras, mientras que algunas son rentables y ayudan con aspectos específicos. Evalúa las necesidades concretas de tu empresa antes de seleccionar una herramienta.
Por ejemplo, algunas herramientas se centran en los comentarios continuos, mientras que otras ofrecen análisis de datos más completos. Asegúrate de que la herramienta se integre con tu software de RR. HH. y tus plataformas de comunicación actuales.
Garantiza la privacidad de los datos
Los datos de los empleados son sensibles y cualquier sistema basado en AI que implementes debe cumplir las leyes de privacidad de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) o la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA). Comunica claramente a los empleados qué datos se recopilan y cómo se utilizarán.
Forma a tus responsables
La AI solo es útil si las personas saben cómo utilizarla. Forma a los responsables sobre cómo interpretar la información generada por la AI y cómo combinarla con su propio criterio. En el entorno laboral hay muchos responsables excelentes que no necesitan ser sustituidos por una experiencia automatizada.
Una vez más, el objetivo es complementar, no sustituir a las personas en el proceso de gestión del desempeño.
Audita los sesgos
Audita periódicamente tu sistema de AI para comprobar si existen indicios de sesgo. Si el sistema toma decisiones que favorecen desproporcionadamente a un grupo frente a otro, tendrás que ajustar los algoritmos o los datos de entrada.
Al implementar un sistema de AI en un proceso existente que funciona en gran medida para tu organización, también deberás revisar las buenas prácticas de gestión del desempeño en torno a las cuales desarrollaste tus procesos actuales, para asegurarte de que la inclusión de la AI se adapta al proceso y no al contrario.
Indicaciones que pueden probar los responsables
A los responsables puede resultarles difícil integrar la información de la AI en conversaciones reales. Estas son algunas indicaciones que ayudan a combinar los comentarios sobre el desempeño basados en AI con la interacción humana:
- "La AI ha señalado que los tiempos de finalización de tus proyectos han mejorado un 15 % en los últimos seis meses. ¿Puedes contarnos qué cambios has realizado para mejorar tu eficiencia?"
- "Según los datos de los comentarios, tus puntuaciones de colaboración son constantemente altas. ¿Cómo podemos aprovechar esa habilidad en los próximos proyectos del equipo?"
- "Los datos de la AI muestran un ligero descenso en las métricas de comunicación durante el último trimestre. ¿Qué dificultades has afrontado y cómo podemos apoyarte?"
Cómo pueden los responsables prevenir los sesgos en las evaluaciones del desempeño realizadas con AI
Los sesgos en AI son una preocupación real. Pueden estar presentes en cualquier etapa, desde el análisis hasta las preguntas de la evaluación del desempeño que planteas a los empleados. Para garantizar la equidad, los responsables pueden contribuir a ofrecer una buena experiencia de evaluación del desempeño siguiendo unos sencillos pasos:
Supervisar y ajustar los algoritmos
Comprueba los algoritmos periódicamente para asegurarte de que no presenten sesgos involuntarios. Es posible que los miembros de tus equipos de TI/tecnología deban participar en este proceso, así que mantén el apoyo de las personas adecuadas de ese departamento.
Algunas herramientas de AI ofrecen transparencia sobre cómo se toman las decisiones, lo que facilita que Recursos Humanos detecte posibles problemas.
Combinar AI y el criterio humano
Si parece que me estoy repitiendo, así es. Y con razón. La dependencia excesiva de AI no consiste únicamente en que las personas utilicen AI demasiado y demasiado rápido; también es el impacto a largo plazo por el que las personas pierden parte de sus habilidades debido a la falta de desafío cognitivo.
También es, como demuestra un estudio de la Universidad de Stanford, un problema relacionado con la disposición de las personas a aceptar el análisis o la decisión de AI incluso cuando es incorrecto.
AI puede proporcionar datos, pero no puede captarlo todo. Los responsables siempre deben tener en cuenta la situación particular, las habilidades y las contribuciones del empleado, más allá de lo que indique el sistema de AI.
La AI en Recursos Humanos, ya sea en la gestión del desempeño o en la selección de personal, sigue requiriendo un toque humano.
Datos de entrenamiento diversos
Cuanto más diversos sean los datos con los que se entrena el sistema de AI, menos probabilidades habrá de que desarrolle sesgos. Asegúrate de que tu proveedor de AI se comprometa a utilizar conjuntos de datos diversos y representativos.
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