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 preservar al mismo tiempo el reconocimiento genuino, la orientación y la creación de relaciones.
Diseño del 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 fuerza laboral, identificar patrones significativos y centrar la atención donde la intervención es importante.
Criterio de los gerentes: Una mejor inteligencia sobre los empleados debería capacitar a los gerentes de primera línea para responder de manera reflexiva, no centralizar las decisiones sobre la fuerza laboral 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 alejándose. Cada vez más, también puede decirle a un gerente qué debería hacer a continuación.
La pregunta para los líderes de RR. HH. ya no tiene nada que ver con si la tecnología puede participar en la experiencia del empleado. Se trata de hasta dónde quieres que llegue.
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 sea reemplazar en absoluto la interacción humana. Podría 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 vale 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, los informes y la carga cognitiva que alejan a los líderes de personas de asesorar, orientar y construir relaciones.
Parece una distinción sencilla. Es probable que mantenerla resulte considerablemente más difícil.
Cuando la eficiencia empieza a comerse la experiencia
Gran parte de la primera ola de IA empresarial se ha organizado en torno a una pregunta directa: ¿Qué podemos automatizar?
Eso 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 agradecer 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 premios por antigüedad, programas del empleado del mes, placas y mensajes estandarizados. El problema, argumentó Dowdle, es que la escalabilidad a menudo se ha conseguido a expensas del significado.
“Lo que la IA hace posible es un nivel de reconocimiento personal a 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 reconocimiento, ¿por qué no dejar que lo haga exactamente?
Motivosity probó algo parecido durante el desarrollo.
Al principio, pensamos: oye, creemos un botón que agradezca 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 que sus propios reconocimientos sean más específicos —preguntando qué ocurrió, por qué fue importante o qué impacto tuvo alguien— sin redactar el reconocimiento 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 de completar la tarea. Motivosity decidió deliberadamente detenerla antes.
Gillette describió el objetivo como ayudar a alguien a ser “más específico, más atento y más genuino”, al tiempo que reconocía que la propia autenticidad no es algo que la IA pueda proporcionar.
“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 que ya tiene.
Los equipos de personas rara vez han sufrido por falta de datos. Las puntuaciones de compromiso, la actividad de reconocimiento, los registros de desempeño, los sistemas de aprendizaje y las métricas de retención generan una gran cantidad de ellos. El desafío consiste en determinar qué merece atención.
Durante la demostración, Gillette mostró cómo se utilizaba la IA como interfaz para los datos de reconocimiento y compromiso, permitiendo a un líder de RR. HH. pasar de una vista de toda la empresa a los departamentos, las tendencias y las señales individuales de los empleados.
Pero Motivosity hizo aquí otra distinción deliberada. La IA no calcula las estadísticas subyacentes.
Gillette afirmó que la empresa aprendió pronto que pedir a los modelos de lenguaje 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 importa mucho más allá de una sola plataforma.
Para HR, la promesa de la AI generativa puede tener menos que ver con crear información nueva que con reducir la distancia entre un líder y la información que ya posee.
El sistema puede responder esencialmente: ¿Dónde debería buscar? ¿Qué cambió? ¿Qué patrón podría haber pasado por alto?
Gillette describió el objetivo como ayudar a los líderes a examinar la información para determinar «¿dónde puedo realizar el esfuerzo más significativo?»
Eso constituye potencialmente una aplicación de la AI mucho más trascendental que escribir otro resumen.
Si un líder de HR puede identificar un departamento donde el reconocimiento se ha desplomado, un gerente cuyo equipo se está desvinculando o un empleado cuyo comportamiento ha cambiado repentinamente, la AI puede convertir un océano de datos organizativos en un estímulo para actuar.
Pero entonces una persona todavía tiene que actuar.
Una mejor inteligencia hace que los gerentes sean más importantes
Ahí puede residir el cambio más amplio para HR.
A medida que resulta más fácil sacar a la luz la inteligencia de los empleados, las organizaciones podrían responder centralizando más decisiones. Dar a los líderes sénior un panel, identificar los valores atípicos estadísticos y gestionar la plantilla desde arriba.
Dowdle defendió el enfoque opuesto.
Describió el uso del reconocimiento y 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 colegas de trabajar con esa persona, dónde se manifiestan sus fortalezas y cómo contribuye socialmente a la organización.
Su recomendación fue poner esa inteligencia en manos de los gerentes de primera línea.
Deje que la solución funcione de abajo arriba para desarrollar a su gente.
Esa es una visión considerablemente diferente de la gestión habilitada por AI que la de un algoritmo que toma decisiones cada vez más trascendentales sobre los empleados.
La tecnología detecta. El gerente interpreta. La persona responde.
Y HR sigue siendo responsable de diseñar el sistema en el que suceden las tres cosas.
La AI no elimina la responsabilidad
A medida que los sistemas de HR pasan de simplemente sacar información a la luz a recomendar acciones, la responsabilidad sigue siendo un aspecto importante de cómo se diseña el 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 AI podría detectar un patrón que sugiera un riesgo de rotación y pedir proactivamente a un gerente que se ponga en contacto con un empleado a través de Teams, correo electrónico u otro canal.
El objetivo, dijo, es ayudar a los gerentes a «estar presentes en los momentos que importan» mientras la intervención todavía puede marcar la diferencia.
Hay un potencial enorme en esa idea. También existe 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 que ya existe. La automatización puede hacer que la contratación sea más eficiente, pero también puede descartar a candidatos sólidos mediante heurísticas que tienen poca relación con lo que una organización realmente valora. Del mismo modo, el reconocimiento automatizado puede transformar algo profundamente personal en otra carta corporativa genérica.
La solución es preservar la responsabilidad.
«En última instancia, alguien es responsable», dijo Dowdle. «Incluso cuando la AI realiza el trabajo subyacente, una persona todavía tiene que respaldar el resultado».
Para los líderes de HR, argumentó, eso significa conservar la responsabilidad de decidir si una acción respaldada por AI 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 AI: saber cuándo aceptar la recomendación de la máquina, cuándo cuestionarla y cuándo ignorarla por completo.
El objetivo no es una HR menos humana
Existe una versión del futuro de la AI en la que HR se vuelve mucho más pequeña porque el software se encarga de la contratación, los beneficios, la nómina, las preguntas de los empleados, el análisis del desempeño y las decisiones sobre la plantilla.
Existe otra posibilidad.
La AI elimina suficiente trabajo administrativo como para que HR se concentre más en el aspecto que históricamente les ha costado sistematizar a las organizaciones: comprender a las personas.
Dowdle es decididamente optimista respecto a ese futuro. Imagina que la IA se encargará de gran parte del trabajo transaccional y orientado al cumplimiento relacionado con las nóminas, los beneficios y la administración de personal, lo que permitirá que Operaciones de Personas se concentre más directamente en la cultura y la eficacia organizativa.
Que esa visión se materialice 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 útil.
La IA ya puede generar el agradecimiento. Pronto, quizá sepa quién necesita uno, cuándo lo necesita y qué debería decir un gerente.
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.
