La decisión más importante sobre IA que tomará RR. HH. es qué no automatizar
Proteger los momentos humanos: La IA en RR. HH. debería eliminar la carga administrativa y, al mismo tiempo, preservar el reconocimiento genuino, la orientación y la creación de relaciones.
Diseñar el reconocimiento: En lugar de redactar elogios, la IA puede orientar a los empleados para que expresen un reconocimiento más específico, personal y significativo.
Encontrar señales: La IA ayuda a los líderes de RR. HH. a interpretar datos fiables de la plantilla, identificar patrones significativos y centrar la atención donde la intervención es importante.
El criterio de los managers: Una mejor inteligencia sobre los empleados debería permitir que los managers de primera línea respondan de manera reflexiva, no centralizar las decisiones sobre la plantilla por encima de ellos.
Asumir la responsabilidad: Las recomendaciones de la IA requieren supervisión humana porque la eficiencia puede reproducir sesgos, debilitar la confianza y convertir el criterio en automatización.
La IA puede redactar el mensaje de reconocimiento, resumir la encuesta de compromiso e incluso señalar a un empleado que parece estar desvinculándose. Cada vez más, también puede decirle a un responsable qué debería hacer a continuación.
La pregunta que se plantean ahora los responsables de RR. HH. no tiene nada que ver con si la tecnología puede participar en la experiencia del empleado. Tiene que ver con hasta dónde se quiere llegar.
Esa tensión estuvo presente en nuestra reciente conversación sobre el futuro de la IA en RR. HH. con Jesse Dowdle, director de Producto de Motivosity, y Dano Gillette, vicepresidente de Ingeniería. Su argumento fue que el papel más útil de la IA en RR. HH. quizá no consista en sustituir la interacción humana. Puede consistir en eliminar todo lo que la rodea y que dificulta una interacción significativa.
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«Las partes humanas del trabajo son las que merece la pena proteger», afirmó Dowdle.
Según él, la IA debería reducir el tiempo que RR. HH. dedica a las «partes no humanas» del trabajo: la administración, la elaboración de informes y la carga cognitiva que alejan a los responsables de personas de la labor de asesorar, orientar y establecer relaciones.
Parece una distinción sencilla. Probablemente será mucho más difícil mantenerla.
Cuando la eficiencia empieza a perjudicar la experiencia
Gran parte de la primera oleada de IA empresarial se ha organizado en torno a una pregunta directa: ¿Qué podemos automatizar?
Tiene sentido cuando el trabajo en cuestión consiste en conciliar hojas de cálculo o generar análisis e informes. Se vuelve más complicado cuando la tarea consiste en dar las gracias a un empleado, interpretar señales de descompromiso o decidir quién merece una conversación sobre su futuro.
El reconocimiento es un buen ejemplo.
Un programa genérico de reconocimiento de empleados es relativamente fácil de ampliar. Las empresas llevan décadas haciendo exactamente eso con los premios por antigüedad, los programas del empleado del mes, las placas y los mensajes estandarizados. El problema, según Dowdle, es que la escalabilidad a menudo se ha conseguido a costa del significado.
«Lo que hace posible la IA es un nivel de reconocimiento personal a gran escala que antes nunca había sido posible», afirmó. «La oportunidad consiste en convertir el tipo de reconocimiento individual que las personas recuerdan en algo que ocurra todos los días en una organización, incluso en una muy grande y distribuida».
Pero aquí hay una trampa evidente. Si la IA puede redactar el agradecimiento, ¿por qué no dejar que lo haga exactamente?
Motivosity probó algo parecido durante el desarrollo.
Al principio pensamos: oye, vamos a crear un botón que dé las gracias a las personas por ti. La gente no quería recibir mensajes de un robot.
En su lugar, la empresa creó un orientador de IA que anima a los empleados a hacer más específico su propio reconocimiento —preguntándoles qué ocurrió, por qué fue importante o qué impacto tuvo alguien— sin redactar el agradecimiento en su nombre. Gillette afirmó que este enfoque ha dado lugar a reconocimientos aproximadamente un 20% más largos dentro de la plataforma.
Lo interesante no son las palabras adicionales. Es la decisión de producto que hay detrás.
La IA tenía la capacidad técnica para completar la tarea. Motivosity decidió deliberadamente que no llegara hasta el final.
Gillette describió el objetivo como ayudar a alguien a ser «más específico, más atento y más auténtico», al tiempo que reconocía que la autenticidad en sí misma no es algo que la IA pueda aportar.
«La IA puede orientarte en la dirección correcta», afirmó.
El mejor uso de la IA podría ser decidir dónde mirar
Hay otro ámbito en el que la propuesta de valor de la IA parece considerablemente más sólida: ayudar a RR. HH. a comprender la información de la que ya dispone.
Los equipos de personas rara vez han sufrido por falta de datos. Las puntuaciones de compromiso, la actividad de reconocimiento, los registros de rendimiento, los sistemas de aprendizaje y las métricas de retención generan una gran cantidad de información. El reto consiste en determinar qué merece atención.
Durante la demostración, Gillette mostró cómo se utiliza la IA como interfaz para los datos de reconocimiento y participación, lo que permite a un responsable de RR. HH. pasar de una visión de toda la empresa a los departamentos, las tendencias y las señales de cada empleado.
Pero Motivosity estableció aquí otra distinción deliberada. La IA no calcula las estadísticas subyacentes.
Gillette afirmó que la empresa aprendió pronto que pedir a los propios modelos lingüísticos que realizaran operaciones aritméticas podía producir resultados poco fiables. En su lugar, las cifras se generan mediante sistemas convencionales y pueden verificarse mediante API o datos exportados. La IA se utiliza para interpretar los resultados.
Esa separación es importante mucho más allá de una sola plataforma.
Para RR. HH., la promesa de la IA generativa puede tener menos que ver con crear nueva información que con reducir la distancia entre un responsable y la información que ya posee.
El sistema puede responder básicamente: ¿Dónde debería mirar? ¿Qué ha cambiado? ¿Qué patrón podría haber pasado por alto?
Gillette describió el objetivo como ayudar a los responsables a analizar la información para determinar «¿dónde puedo realizar el esfuerzo más significativo?»
Se trata potencialmente de una aplicación de la IA mucho más trascendental que escribir otro resumen.
Si un responsable de RR. HH. puede identificar un departamento en el que el reconocimiento se ha desplomado, un mánager cuyo equipo está perdiendo el compromiso o un empleado cuyo comportamiento ha cambiado repentinamente, la IA puede convertir un océano de datos organizativos en un estímulo para la acción.
Pero después alguien tiene que actuar.
Una mejor inteligencia hace que los mánagers sean más importantes
Ahí puede residir el cambio más importante para RR. HH.
A medida que resulta más fácil sacar a la luz la inteligencia sobre los empleados, las organizaciones podrían responder centralizando más decisiones. Dar a los altos directivos un panel, identificar los valores atípicos estadísticos y gestionar la plantilla desde arriba.
Dowdle defendió el enfoque contrario.
Describió el uso del reconocimiento y de otros datos de los empleados para crear lo que denominó una «imagen tridimensional» de una persona. No se trata simplemente de saber si un vendedor alcanzó su cuota o si un empleado completó una certificación, sino de saber qué valoran sus compañeros de trabajar con él, dónde aparecen sus fortalezas y cómo contribuye socialmente a la organización.
Su recomendación fue poner esa inteligencia en manos de los mánagers de primera línea.
Deje que la solución funcione de abajo arriba para desarrollar a sus empleados.
Se trata de una visión de la gestión basada en la IA considerablemente distinta de la de un algoritmo que toma decisiones cada vez más trascendentales sobre los empleados.
La tecnología detecta. El mánager interpreta. La persona responde.
Y RR. HH. sigue siendo responsable de diseñar el sistema en el que suceden las tres cosas.
La IA no elimina la responsabilidad
A medida que los sistemas de RR. HH. pasan de limitarse a mostrar información a recomendar acciones, la responsabilidad sigue siendo un aspecto importante del diseño del sistema en su conjunto.
Dowdle espera que las plataformas de experiencia del empleado sean cada vez más proactivas. En lugar de esperar a que alguien abra un panel, la IA podría detectar un patrón que sugiera un riesgo de retención y pedir proactivamente a un mánager que se ponga en contacto con un empleado a través de Teams, el correo electrónico u otro canal.
El objetivo, afirmó, es ayudar a los mánagers a «estar presentes en los momentos importantes» mientras la intervención todavía puede marcar la diferencia.
Esta idea tiene un potencial enorme. También encierra un peligro bastante evidente.
Cuanto más convincentemente identifica un sistema un problema y recomienda una respuesta, más fácil resulta confundir una recomendación con una decisión.
Dowdle señaló la contratación como una advertencia ya existente. La automatización puede hacer que la contratación sea más eficiente, pero también puede descartar a candidatos excelentes utilizando heurísticas que guardan poca relación con lo que una organización realmente valora. Del mismo modo, el reconocimiento automatizado puede transformar algo profundamente personal en otra carta corporativa estereotipada.
La solución es preservar la responsabilidad.
«En última instancia, alguien es responsable», afirmó Dowdle. «Aunque la IA realice el trabajo subyacente, una persona todavía tiene que respaldar el resultado.»
Para los líderes de RR. HH., eso significa mantener la responsabilidad de decidir si una acción respaldada por IA es adecuada, en lugar de tratar al sistema como la parte responsable.
Esto se está convirtiendo en una de las capacidades definitorias de la gestión en la era de la IA: saber cuándo aceptar la recomendación de la máquina, cuándo cuestionarla y cuándo ignorarla por completo.
El objetivo no es una gestión de RR. HH. menos humana
Existe una versión del futuro de la IA en la que RR. HH. se vuelve mucho más pequeño porque el software se encarga de la contratación, los beneficios, las nóminas, las preguntas de los empleados, el análisis del rendimiento y las decisiones sobre la plantilla.
Existe otra posibilidad.
La IA elimina suficiente trabajo administrativo como para que RR. HH. se centre más en el aspecto que históricamente ha resultado difícil sistematizar para las organizaciones: comprender a las personas.
Dowdle es decididamente optimista respecto a ese futuro. Imagina que la IA asume gran parte del trabajo transaccional y orientado al cumplimiento normativo relacionado con las nóminas, los beneficios y la administración de personal, lo que permite que Operaciones de Personas se concentre más directamente en la cultura y la eficacia organizativa.
Que esa visión se haga realidad dependerá menos de lo que la IA llegue a ser capaz de hacer que de lo que las organizaciones decidan delegar en ella.
Porque la capacidad es un límite cada vez menos fiable.
La IA ya puede generar el agradecimiento. Pronto podría saber quién necesita recibirlo, cuándo lo necesita y qué debería decir un responsable.
La verdadera decisión de diseño es si la organización quiere que la IA sustituya ese momento o se asegure de que un ser humano no lo pase por alto.
