¿Cómo automatizas el reconocimiento sin que parezca automatizado?

Tim Fisher: Hola y bienvenidos a El futuro de la IA en Recursos Humanos, una serie en la que vamos más allá de la presentación comercial y analizamos cómo la IA está cambiando realmente la forma en que trabajan los equipos de personas. Hoy presentamos a Motivosity. Si eres líder de Recursos Humanos, de personas o de recompensas totales e intentas utilizar la IA sin perder la conexión humana de la que dependen el reconocimiento y la cultura, esta es la conversación que necesitas escuchar.

Hoy analizaremos el enfoque de Motivosity respecto a la inteligencia de la apreciación: utilizar la IA para eliminar las fricciones relacionadas con los informes, la administración y el seguimiento, manteniendo la apreciación en un plano humano. Nos acompañan Jesse Dowdle, director de Producto de Motivosity, y Dano Gillette, vicepresidente de Ingeniería.

Jesse lidera la estrategia de producto de Motivosity, con especial atención a la creación de tecnología que haga el trabajo más humano. Dano dirige el equipo de ingeniería que está detrás de la Inteligencia de la Apreciación, con el objetivo de utilizar la IA para reducir el trabajo rutinario y facilitar el reconocimiento y la conexión.

Jesse, Dano, es estupendo tenerlos aquí.

Dano Gillette: Me alegra estar aquí.

Jesse Dowdle: Hola, Tim. Es genial estar aquí.

Tim Fisher: Jesse, danos la versión de 30 segundos de Motivosity. ¿Qué hace y para quién está diseñada, para quienes quizá no conozcan todavía su empresa?

Jesse Dowdle: Sí. Gracias. Motivosity es una plataforma de recompensas y reconocimiento basada en la conexión personal. Llevamos 12 años en el mercado y fue fundada por un emprendedor en serie que ya había creado y escalado empresas y que había visto de primera mano lo difícil que puede ser mantener una sensación de conexión humana con el paso del tiempo, especialmente cuando las empresas crecen.

Así que Motivosity nació de la idea de que, al centrarse en la conexión en el lugar de trabajo, se puede ayudar a convertir el trabajo en un lugar mejor, y fue natural invertir en recompensas y reconocimiento como la categoría a través de la cual transmitiríamos nuestro mensaje.

Tim Fisher: Esto va a sonar muy absurdo, especialmente en el año en el que nos encontramos, pero ¿por qué es la IA una prioridad tan importante para Motivosity en este momento de la evolución de la tecnología de Recursos Humanos?

Jesse Dowdle: No creo que sea una pregunta absurda en absoluto. Sin duda está transformando todos los sectores de nuestra economía y la forma en que interactuamos unos con otros. Nunca ha sido más importante crear conexiones humanas reales y significativas y, al mismo tiempo, tenemos que adaptarnos y ajustarnos a las realidades de esta nueva tecnología.

Por eso me entusiasmaba la oportunidad de hablar contigo sobre el futuro de la IA en Recursos Humanos, porque ¿qué hay más humano que la función de una empresa responsable de las personas? Creo que la IA tiene un papel enorme que desempeñar, pero también debemos avanzar con ella de forma deliberada y responsable.

Tim Fisher: De cara al futuro, ¿cómo ves que la IA cambiará el papel de los profesionales de Recursos Humanos y de los líderes de personas, manteniendo al mismo tiempo la autenticidad de esa conexión humana?

Jesse Dowdle: Me encanta esa pregunta. Es algo en lo que pienso casi todos los días: cuál es el futuro y cómo lo manifestamos en el mundo de la conexión humana. Hay algunas cosas para las que la IA todavía no es lo bastante buena como para crear un producto en torno a ellas, pero creo que lo será. Creo que lo será. Ya tenemos algunos modelos iniciales y algunos prototipos tempranos de agentes en los que estos van más allá de mostrarte tus datos y ayudarte a interpretar tus programas y a tus empleados; en realidad pueden gestionar tu programa de reconocimiento por ti.

De nuevo, pueden ayudarte a administrar tu presupuesto, detectar problemas con las aprobaciones y apoyar de forma proactiva la gestión del programa. Cuando hablamos con nuestros clientes sobre su objetivo número uno, siempre hay dos. Les preguntamos: «¿Qué es lo más importante que quieres conseguir?», y siempre hay dos cosas. La primera es que quieren que su gente utilice realmente el programa.

Quieren sentir que sus programas para empleados involucran a las personas y que marcan una diferencia. La segunda es que quieren ahorrarse algo de tiempo, porque administrar programas para empleados puede consumir muchísimo tiempo si no se cuenta con buenas herramientas. Por eso creo que parte del futuro de la IA en el reconocimiento vendrá de la administración de los propios programas.

Consiste en quitarte cada vez más de esa carga. Y el otro ámbito en el que creo que habrá un impulso real, y en el que sin duda estaremos presentes, es el cambio de las comunicaciones reactivas a las proactivas. El término tecnología de los recordatorios o recordatorios en el software existe desde hace años, pero gracias a la capacidad de la IA para detectar patrones, quizá hayas visto en la demostración de Dano hace un momento, cuando mostró la información sobre las personas, que ese empleado tenía una señal elevada de riesgo de retención.

En lugar de limitarse a indicar que las señales de retención eran elevadas, ofreció dos o tres razones por las que ese empleado necesitaba una conversación de seguimiento con su gerente. La capacidad de la IA para detectar ese patrón y después llegar hasta el gerente en el canal que esté utilizando, ya sea Teams, su correo electrónico o un mensaje SMS en su teléfono, y ayudar a los gerentes a estar presentes en los momentos importantes e intervenir cuando la posibilidad de éxito sea mayor, está llegando.

Eso llegará de nuestra parte muy pronto, pero creo que también será una parte importante del futuro de las plataformas de reconocimiento.

Tim Fisher: Tengo una pregunta con dos perspectivas a partir de eso. Por un lado, es una oportunidad increíble, así que me gustaría conocer su opinión sobre cómo van a cambiar las expectativas de los líderes de Recursos Humanos; es decir, con toda esa información delante de ustedes, qué esperarán las organizaciones de manera diferente.

Y, por otro lado, también está el riesgo de depender demasiado de un enfoque basado en datos para trabajar después con las personas. Puedo imaginar situaciones de las que hemos oído hablar, como cuando las organizaciones hacen despidos y estos se basan en una hoja de cálculo, en cosas como los números y no en las personas, ¿verdad?

Corremos el riesgo de hacer algo parecido con todos estos datos increíbles y confiar en que el sistema haga una pequeña parte de ese trabajo humano: filtrar los datos para transformarlos en una conversación sobre lo que esa persona podría necesitar. Para mí parece una oportunidad increíble, pero también un poco aterradora, y me gustaría conocer su opinión sobre todos esos aspectos.

Jesse Dowdle: Y sobre cómo abordarlo. Las mejores organizaciones de personas, partiendo de sus principios fundamentales, consideran primero la humanidad de sus empleados. Y lo he dicho antes: somos una empresa, no un pasatiempo. Hay accionistas a los que apoyar, probablemente un consejo de administración y ejecutivos, y todas esas cosas son muy importantes.

Pero no podemos perder de vista que son las personas quienes cuidan de nuestros clientes. Las mejores organizaciones tienen una alineación muy clara entre sus valores fundamentales, aquello que celebran y su identidad, ¿verdad? Lo que celebran y recompensan, y la forma en que esperan que su gente se presente y forme parte de ello.

Lo que a menudo nos piden es —y esto ocurre incluso en conversaciones con gerentes de primera línea— apoyar las conversaciones sobre el desempeño a través de una visión tridimensional de ese empleado. En lugar de sentarse en una reunión y decir: «De acuerdo, ¿de qué hablamos la última vez? No estoy muy seguro». O, peor aún: «Tengo que escribir una evaluación del desempeño de esta persona, ¿cómo puedo recordarlo todo?». Una plataforma como Motivosity ayuda a ofrecer una imagen tridimensional de esa persona. Puedes ver en su sistema de gestión de relaciones con clientes, si es representante de ventas, si está alcanzando sus objetivos. Puedes ver en el sistema de gestión del aprendizaje si obtuvo su certificación.

Pero es en una plataforma como Motivosity donde puedes ver cómo se sienten respecto a esa persona quienes trabajan con ella a diario, cuáles son sus fortalezas demostradas, qué es lo que hace mejor y en qué quizá no sea tan buena. Así que, si eres una persona que cree, como yo, en entrenar a partir de las fortalezas en lugar de centrarse en corregir las debilidades, ¿qué es lo que hace mejor?

¿Cómo podemos colocar a esta persona en una posición que le permita tener éxito? Solo con un tejido social realmente rico, como el que ofrece una plataforma como Motivosity, puedes desarrollar una visión tridimensional de un empleado, y ese trabajo fundamental en primera línea se eleva desde abajo. Es un enfoque ascendente. Tú empezaste tu pregunta preguntando cómo una persona que está arriba puede dar sentido a todos esos datos y tomar buenas decisiones.

Mi respuesta fue: pónselo en manos de tus gerentes de primera línea y deja que la solución funcione desde abajo para desarrollar a tu gente y planificar así tus intervenciones.

Tim Fisher: ¿Dónde crees que existe el riesgo de automatizar en exceso la experiencia del empleado? Has hablado de ello y hemos visto dónde trazas la línea, pero ¿qué te preocupa de la automatización en el mundo de los Recursos Humanos?

Jesse Dowdle: Como los sistemas de seguimiento de candidatos. Todos hemos oído historias de terror, ¿verdad? Son robots con currículos, robots que filtran currículos e intentan encontrar un trabajo, porque parece que hoy en día la conexión humana es la única forma de encontrar un trabajo real. Existe un riesgo del cien por cien de automatizar demasiado en un sector así, en el que intentas encontrar a una persona que encaje excepcionalmente bien con el tipo de organización que eres.

No vas a conseguir eso de una IA. Pero una IA sí puede descartar a un montón de personas increíbles con las que probablemente deberías haber hablado, utilizando criterios que no están alineados con los valores de tu organización. Así que creo que ese es un riesgo. Ya hemos hablado del reconocimiento. Los reconocimientos más impactantes, los que recuerdas durante toda tu carrera, son los que proceden de una persona en la que confiabas, que creía en ti o a la que admirabas; de alguien que te vio de una manera muy personal y significativa y que expresó de forma auténtica y sentida lo que hiciste por esa persona.

Eso te acompaña durante toda tu carrera. Un agradecimiento que parece salido de una carta modelo que dice: «El equipo ejecutivo desea reconocerte por tus 13 años de servicio. Aquí tienes un papel». No quiero ser demasiado despectivo, ¿de acuerdo?, pero eso puede desmotivar si no se gestiona-

Tim Fisher: Sin duda puede hacerlo.

Jesse Dowdle: con tacto. Por eso, utilizar la IA para apoyar lo personal y lo significativo es la clave.

Tim Fisher: Cuando diseñas y construyes cosas, ¿cómo es en la práctica una IA que da prioridad a las personas cuando tomas decisiones dentro de tu...? Hablaremos un poco de hacia dónde os dirigís en el futuro, pero quizá puedas pensar incluso en algo que esté ahora mismo en vuestra hoja de ruta de producto o en lo que estén trabajando vuestros equipos.

¿Qué significa eso cuando estás sentado en una sala pensando en cómo implementar estas cosas en tus herramientas?

Dano Gillette: Se trata de hablar primero con las personas, ¿verdad? Creo que hoy en día es fácil tomar atajos en muchas cosas, y creo que eso es lo que todo el mundo quiere hacer: tomar tantos atajos como sea posible. Pero para llegar a buenas soluciones hay que hablar con la gente.

Y nosotros hacemos mucho de eso. Como comentaba, trabajamos mucho con personas a las que les importa. Y sé que las encuestas son una de las cosas en las que estamos trabajando mucho ahora mismo: la capacidad de comprender realmente a tu gente y obtener información útil. Mucho de eso vuelve a consistir en hablar con las personas y entender en qué situación se encuentran y qué están buscando, y después poder averiguar...

Y también comprender realmente la IA. Se trata de entender a las personas y entender la IA y, cuanto mejor comprendas cómo funciona, mejor entenderás cómo implementarla y dónde resulta útil en general.

Tim Fisher: De acuerdo. No tienes que revelar nada confidencial, pero me encantaría, me encantaría, me encantaría, me encantaría —y estoy seguro de que a todos los que nos escuchan también— saber qué tenéis preparado para nosotros.

¿Qué viene ahora? ¿Qué os entusiasma de vuestra hoja de ruta?

Jesse Dowdle: El final de 2026 será el lanzamiento más importante de la historia de Motivosity. Algunas de estas cosas ya están en marcha. Lo que hemos estado haciendo es incorporar distintos aspectos de la inteligencia de la apreciación a lo largo del año, además de mejoras de usabilidad y una renovación de la experiencia de usuario que está llegando ahora mismo.

Pero, hablando del ciclo de vida completo, del recorrido completo del empleado, hemos hablado mucho del reconocimiento, y realmente creo que es el corazón palpitante. Construyes una cultura de la apreciación y se convierte en una cultura de la conexión. Pero el ciclo de vida del empleado es amplio. Hay muchas comunicaciones que deben realizarse, y esa es una gran oportunidad tanto para aliviar la carga de Recursos Humanos como para aplicar herramientas de IA que permitan comunicaciones más personalizadas e impactantes.

Y Dano se refería hace un momento a escuchar desde el otro lado: poder escuchar a tus empleados de maneras que te permitan entender qué está ocurriendo realmente. Y cuando comprendes de verdad, entonces puedes generar un impacto real. Así que no se trata solo de recopilar información en una encuesta, sino de interpretarla, entender qué hará avanzar la situación y después actuar sobre esas cosas.

Creo que en el futuro verás que Motivosity seguirá haciendo hincapié en un enfoque muy humano de la IA, en la inteligencia de la apreciación y no en la inteligencia artificial, y que impulsará que todo el recorrido del empleado, desde el momento en que llega a tu puerta el primer día y recibe la planta en maceta para su escritorio hasta el día en que lo despides al jubilarse, sea un recorrido en el que sienta que formó parte de algo significativo y considere su tiempo contigo uno de los momentos destacados de su carrera.

Esa sería nuestra máxima aspiración como empresa: apoyarte para conseguirlo con tu gente.

Tim Fisher: Totalmente. Si hay algo en vuestro mundo de la conexión o el reconocimiento de los empleados que creáis que la IA va a eliminar por completo, algo que ahora mismo parezca realmente difícil debido a la tecnología, la hoja de ruta, la mentalidad de las personas respecto a estas herramientas o cualquier otro motivo, ¿qué es?

¿Cuál es esa cosa difícil que creéis que va a desaparecer gracias a la IA?

Jesse Dowdle: ¿La inscripción abierta?

Tim Fisher: Eso sería increíble.

Jesse Dowdle: De nuevo, soy un poco utópico en este sentido. Creo que el mundo laboral va a transformarse de forma tan profunda, y también el mundo de la tecnología de Recursos Humanos y de las tecnologías para las personas, que muchos de los trabajos orientados al cumplimiento, como procesar nóminas o gestionar beneficios, van a desaparecer; esas cosas no están centradas en las personas.

Son males necesarios. Como ir al dentista: tienes que hacerlo. Es importante. Pero nadie está contento por ello, ni siquiera el dentista, al menos los que conozco. Creo que la IA tiene el potencial de hacer que las operaciones de personas se centren más concretamente en la cultura de la organización, y que estas operaciones se conviertan en el socio empresarial que comprende mejor que nadie la calidad tridimensional de los empleados, puede comunicar qué intervenciones producirán el mejor resultado para ayudar a la organización a vivir de acuerdo con sus valores y a dar lo mejor de sí misma en el mundo, porque cuando cuidamos de nuestra gente, ellos cuidan de nuestros clientes, y podemos dedicar el tiempo que pasamos trabajando a las partes exclusivamente humanas de nuestro trabajo.

No creo que un ejército de robots vaya a hacerse cargo de las ventas, por ejemplo. Vender sigue consistiendo en conocer a una persona cara a cara, crear una conexión, entender qué necesita la otra persona y proporcionárselo. Así que será estupendo. Será estupendo cuando lleguemos allí, pero todavía estamos avanzando sobre adoquines.

Durante un tiempo será un camino accidentado antes de conseguirlo.

Tim Fisher: Suelo estar de acuerdo, y me encanta tu perspectiva; comparto tu visión utópica. Ahora mismo resulta muy difícil verlo, creo, para algunas personas, pero estas herramientas están llegando a un punto en el que pueden cumplir su verdadero propósito: ayudar a apartar de nuestro camino un montón de cosas para que podamos hacer el trabajo real que hemos venido a hacer.

Y vosotros habéis construido algo para conseguirlo, así que me parece estupendo. Ha sido un recorrido muy interesante. Muchas gracias. Una perspectiva muy clara sobre cómo puede ayudar la IA. Jesse, quizá podrías decir algo verbalmente, y sin duda contactaremos después con todos para explicarles dónde pueden acudir para saber más sobre Motivosity.

Jesse Dowdle: Sí, por supuesto. Puedes visitar nuestro sitio web, Motivosity.com, www.motivosity.com. Como puedes imaginar, hay botones por todas partes para solicitar una demostración. Solo tienes que completar un formulario breve indicando quién eres y cómo podemos ponernos en contacto contigo, y lo haremos sin falta. En el sitio también hay mucho contenido interesante.

Si quieres saber más sobre la inteligencia de la apreciación o sobre todas las capacidades de una plataforma social para el reconocimiento, Motivosity.com es el lugar al que debes acudir.

Tim Fisher: Muchas veces he estado en el lugar del público para programas como este, así que hay varias preguntas que la gente suele hacer y que yo también he hecho, y voy a planteároslas.

Una de las grandes preguntas que suele surgir con programas como este es cuántos datos... Esto es para alguien que acaba de conocer Motivosity. Imagina que se registran la semana que viene y están muy entusiasmados con todo lo que habéis mostrado hoy. ¿Cuándo pueden empezar a aprovecharlo? ¿Son seis meses, un año, dos años, cinco años?

¿Qué tamaño debe tener la empresa? Es decir, ¿cuántos datos necesitas en el sistema, cuánto tiempo lleva eso y qué dificultad tiene obtener valor de estas herramientas de IA si vienes de otra solución?

Jesse Dowdle: Es cierto que necesitas establecer algún tipo de referencia inicial, aunque nosotros disponemos de parte de ella de forma inmediata porque contamos con cientos de miles de personas. Todo eso es completamente anónimo, por supuesto, pero al menos podemos decirte cómo es un buen resultado para una empresa de tu tamaño y de tu sector.

No puedo exagerar la importancia de realizar un buen lanzamiento para algo así. Contamos con todo un equipo de éxito del cliente obsesionado con conseguir que los primeros 90 días de cualquier persona que adopte Motivosity sean lo más eficaces posible, porque es entonces cuando se forman los hábitos. Esta es una herramienta pensada para que los empleados la utilicen a diario.

Por eso, acostumbrarse a ver a quién agradecer, consultar los anuncios publicados y saber qué aspectos destacados existen es una dimensión muy importante de todo lo demás de lo que hemos hablado. Una vez que consigues una buena participación —y por buena participación me refiero a que el 70, 80 o 90 % de tus empleados acceda con mucha regularidad—, no pasa mucho tiempo antes de que haya suficiente información en el sistema para empezar a desarrollar una visión real.

Si alguien recibe reconocimiento o reconoce a otras personas con regularidad y eso disminuye sustancialmente, ese es uno de los indicadores de retención más sólidos que existen. Incluso en un periodo de noventa días, si consigues establecer esos hábitos pronto, puedes imaginar que un empleado participa durante varias semanas seguidas y después deja de hacerlo de repente. Ese es un riesgo de retención que aparecerá en tus primeros meses de uso de Motivosity.

Sí, no es algo que lleve varios años.

Tim Fisher: ¿Cómo explicarías la diferencia entre utilizar una herramienta como la vuestra con sus funciones de IA, por supuesto, y simplemente volcar todos los datos de tus empleados en ChatGPT y hacerle preguntas sobre ellos?

Dano Gillette: Creo que, en general, descubrirás que lo que tenemos en Motivosity, junto con no solo... Creo que una de las cosas que pierdes al utilizar únicamente ChatGPT es que ChatGPT es un lugar estupendo para recopilar datos y obtener datos de vuelta, ¿verdad?

Le das datos y recibes datos. Cuando acudes a Motivosity, algo que queremos dejar muy claro es que queremos ayudarte a actuar sobre tus datos. Eso es algo que nos importa profundamente: que no te limites a revisar y recopilar un montón de datos, algo que cualquiera puede hacer, sino que, cuando entres y observes cómo trabaja tu gente, cómo interactúa, cómo se relaciona entre sí y qué información puedes obtener de algunas encuestas que hayas realizado, puedas saber qué hacer después como administrador.

Eso es lo que intentamos hacer durante todo este proceso: ofrecerte acciones e información útil. Algo que no mostramos hoy es lo que llamamos acciones inteligentes. Cuando entras en la plataforma, intentamos indicarte cuál es la mejor acción siguiente que puedes realizar hoy. No una lista con un montón de cosas, sino cuál es esa única cosa que, si entraras hoy, podría generar un impacto en tu cultura.

Y eso es algo que nos entusiasma mucho. Invertimos mucho en ello para asegurarnos de que sientas que estás generando un impacto todos los días en tu empresa. Es algo que nos importa especialmente en el caso de los gerentes, porque hoy en día hay muchas personas haciendo malabarismos con muchas responsabilidades. Queremos asegurarnos de que te concentres en aquello que ayudará a una persona de tu equipo a sentirse especial o a sacar el máximo partido de lo que está haciendo.

Tim Fisher: Genial. ¿Cómo abordáis los sesgos o las consecuencias no deseadas cuando la IA trabaja con datos sobre el reconocimiento y la experiencia de los empleados?

Jesse Dowdle: La participación humana es muy importante, ¿verdad? Hemos realizado inversiones en moderación de contenido y estamos orgullosos de ellas, y esa moderación utiliza IA. Utilizamos algunos de los modelos más avanzados para moderar el contenido, porque es muy importante que, cuando tienes una plataforma social diseñada para compartirse públicamente, evites situaciones en las que se publique cualquier cosa que cruce una línea.

Pero, al mismo tiempo, creo que el principio más importante aquí —y esto será cierto para la IA durante mucho tiempo— es que, en última instancia, alguien debe rendir cuentas. Cuando lanzamos una función en Motivosity, una nueva capacidad de software, el cien por cien de las líneas de código han sido escritas por IA. Pero hay un ingeniero al frente que las revisa, se asegura de que cumplan los estándares de calidad y de seguridad, que es nuestra máxima prioridad, de que se respeten los principios de seguridad y, en última instancia, esa persona rinde cuentas.

Así que has hecho una buena pregunta, Tim: ¿qué línea no quieres cruzar? Creo que la línea está aquí: como líder de Recursos Humanos, sigues siendo responsable. Sigues teniendo que ser la persona que diga en última instancia: «Esto está bien» o «Esto no lo está», y las herramientas están ahí para que puedas hacerlo fácilmente y ayudarte a reducir el tiempo que necesitas.

Pero, en última instancia, la responsabilidad sigue siendo tuya. Así que actúa con prudencia, supongo.

Tim Fisher: Sí, no, es una buena respuesta. He escuchado algo que, de hecho, oigo una y otra vez: en este mundo, todos se convierten en gerentes, y por las razones que has explicado, esa es una de las principales. Ha sido una conversación estupenda, pero esto es todo el tiempo del que disponemos hoy.

Jesse, Dano, muchas gracias por acompañarnos. Que tengáis un buen día y nos veremos con todos vosotros en la próxima sesión de El futuro de la IA en Recursos Humanos.

Dano Gillette: Muchas gracias.

Tim Fisher: Genial. Adiós a todos.

Jesse Dowdle: Gracias a todos.