Cómo Crear Un Sentido De Pertenencia Y Usar IA Para Eliminar Sesgos

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Vijay Pendakur: Como todo, es una cuestión de intencionalidad. Así que una vez que establecemos claridad sobre lo que es el bosque y lo que son los árboles, entonces las empresas que lo están haciendo bien en esto han comenzado realmente, en algún momento de los últimos 12, 24, 36 meses, a capacitar nuevamente a sus líderes de equipo para liderar fomentando la pertenencia.

David Rice: Bienvenidos al pódcast Gente Gestionando Gente. Nuestra misión es construir un mejor mundo laboral y ayudarte a crear lugares de trabajo felices, saludables y productivos. Soy tu anfitrión, David Rice.

Hoy, vamos a continuar con la segunda parte de mi reciente conversación con el Dr. Vijay Pendakur, autor de La Alquimia del Talento. Vamos a profundizar en esta idea de una crisis de pertenencia y observar cuánto está cambiando la IA en el panorama de adquisición de talento. Retomaremos justo donde lo dejamos, así que entremos directamente. ¡Disfrútalo!

Mencionas una crisis de pertenencia en la fuerza laboral de EE. UU., y me da curiosidad saber cuál crees que es el mayor impulsor de eso y cómo está cambiando. Porque creo que pertenencia es un término que escucharemos cada vez más en los próximos años. Y antes, como dijimos, cuando la gente empieza a improvisar con estos términos, con el tiempo toma un nuevo significado, ¿verdad?

Me pregunto cuáles crees que son los factores más importantes para crear ese sentido de pertenencia tal como lo entendemos ahora. ¿Y cuáles son algunos ejemplos que has visto de empresas que lo hacen bien?

Vijay Pendakur: Claro. Sí. Vaya. Es una pregunta profunda.

David Rice: Creo que fueron tres preguntas.

Vijay Pendakur: Sí. Cierto. Cierto. Es una, es como un sándwich triple. Es uno de mis favoritos. Así que creo que entender la crisis de pertenencia primero requiere aplicarle un poco de rigor a lo que significa pertenecer en el trabajo. Al igual que la seguridad psicológica o la confianza, de nuestra discusión previa, la palabra pertenencia tiene un uso coloquial y luego un uso técnico.

Y para mí, como experto en experiencia del empleado, es importante establecer cierto rigor técnico aquí. Me gusta mucho el marco que Coqual desarrolló en su investigación sobre la pertenencia en el trabajo, y lo utilizo en el libro y agradezco a Coqual. Las personas sienten un sentido de pertenencia en su equipo cuando sienten que son vistas, conectadas, orgullosas y apoyadas.

Estos son factores mucho más accionables y, en conjunto, cuando las personas tienen estas cosas, reportan un alto sentido de pertenencia. Es un enfoque con gran validez en la ciencia social. Para explicar estos términos a los oyentes que son nuevos en esta línea de investigación y quieren poner esto en acción con su equipo, ser visto es en gran parte un factor de inclusión.

¿Verdad? ¿Soy comprendido y valorado por quien soy en este equipo? ¿Estoy conectado? ¿Llego a tener interacciones significativas con las personas con las que trabajo? ¿Estoy orgulloso? ¿Siento que estoy en un equipo donde puedo tener éxito? ¿Mi equipo tiene éxito? ¿Mi equipo es valorado en esta empresa, en esta organización? ¿Entiendo cómo mi trabajo contribuye a un logro mayor?

Estos son elementos del orgullo en el lugar de trabajo, incluso hasta el punto de que mi empresa u organización sea un lugar del que me siento orgulloso de trabajar, por el trabajo que hacen en el mundo o por la manera en que tratan a sus empleados. Y finalmente, apoyado. Ese es el cuarto factor. ¿Tengo aquí solo un trabajo?

¿O tengo una carrera? Este es uno de mis criterios para saber si la gente se siente apoyada o no. ¿Estoy en una trayectoria? ¿Puedo aprender y crecer? ¿O esto es solo transaccional? ¿Es solo un momento en el tiempo? Y cuando cada uno de esos cuatro factores, cuando se potencia cada uno de esos cuatro subfactores, las personas reportan un fuerte sentido de pertenencia.

Entonces, ya que hemos traído un enfoque más técnico sobre lo que significa pertenecer, retrocedamos un poco. Piensa en toda esta conversación, David. Piensa en los últimos cuatro años y medio. Todas esas disrupciones de las que hablamos al inicio del pódcast: la disrupción en la forma en la que trabajamos, el trabajo remoto, híbrido, recesiones económicas y los despidos resultantes, congelamientos de promociones y externalizaciones conforme las organizaciones buscan estrategias de ubicación de menor costo.

Empresas reduciendo gastos en beneficios en los últimos 12 a 18 meses o finalizando programas de propósito social, el sentido de desechabilidad que sienten quienes no fueron despedidos en despidos cíclicos pero que ahora siguen en la empresa, tienen la culpa del superviviente y se preguntan, ¿seré el próximo?

Eso es lo que escucho cuando me involucro con la fuerza laboral y con líderes de equipo, y representa la crisis de pertenencia. Porque, ¿cómo lograr sentirse visto, conectado, orgulloso y apoyado cuando eso es exactamente el caos en el que vives? Creo que también preguntaste en tu pregunta de triple sándwich, ¿qué pueden hacer las empresas, verdad?

¿Quién lo está haciendo bien? Y creo que, como todo, es cuestión de intencionalidad. Así que una vez que establecemos claridad sobre los conceptos generales y particulares, las empresas que lo están haciendo bien en esto han comenzado realmente algún momento en los últimos 12, 24, 36 meses, a capacitar nuevamente a sus líderes de equipo para liderar fomentando la pertenencia.

Dándoles conciencia de modelos mentales y una caja de herramientas, habilidades y comportamientos para elevar el nivel de los subfactores de la pertenencia. Así que asegurarse de que tus líderes tengan habilidades básicas de inclusión, asegurarse de que como empresa hayas creado suficientes oportunidades para que tu personal híbrido, remoto y presencial encuentre una conexión significativa con sus colegas.

Ofrecer posibilidades de carrera y arquitecturas de puestos y niveles transparentes, de forma que la gente diga: "Ok, lo entiendo. Si hago estas cosas y adquiero estas competencias, creo que puedo llegar al siguiente nivel en esta empresa." O quizá mi próximo rol no esté en mi equipo, pero existen grandes oportunidades de carrera no lineales en esta organización.

Así que puedo ir del área de ventas al producto, o de producto a un equipo corporativo o central. Las empresas que piensan en el orgullo, que dicen: "Invertimos en programas de propósito social y donamos a causas importantes durante un par de años, pero ya no tenemos los márgenes para hacerlo más."

Existen prácticas muy importantes en las que puedes invertir para incrementar el orgullo. Equidad salarial. Una de las investigaciones más interesantes que vi sobre el tema es que las empresas que invierten en la equidad salarial y luego informan de manera transparente a su fuerza laboral que realizan una revisión anual del tema de equidad de pagos, realizada por una auditoría rigurosa de terceros y que hacen ajustes para garantizar la justicia, de forma que no existan problemas de equidad salarial injustos en la empresa. Cuando las empresas hacen eso, aumenta el orgullo de sus empleados, porque dicen: "Genial, me siento muy orgulloso de trabajar en una empresa que se preocupa por la justicia. Y cuando surge una situación injusta con la equidad salarial, la corrigen."

Así que también hay cosas con retorno de inversión empresarial que puedes hacer para aumentar estos factores.

David Rice: Totalmente de acuerdo. Ahora, esto no es sobre el libro, pero como alguien que ha trabajado en empresas SaaS y en tecnología, quiero preguntarte, porque me gustaría conocer tu opinión sobre algo.

Mencionaste en el libro que la expresión "IA generativa" aparece en todas partes ahora, y estamos viendo cómo la IA se integra prácticamente en cada tipo de software de RRHH en el mercado. Así que tengo curiosidad: ¿qué opinas sobre su capacidad para eliminar sesgos o ayudarnos a construir organizaciones más diversas de manera natural a través de su simple presencia?

Porque seguro que has escuchado a defensores de la IA hablar mucho de esto, y yo también. Me pregunto cómo evalúas el estado actual y dónde crees que estará dentro de cinco años.

Vijay Pendakur: Claro, claro. Defensores y críticos, ¿verdad? Todo el mundo está hablando de esto. No puedes estar en una sala de RRHH ahora mismo, o ir a una conferencia de RRHH sin escuchar sobre la IA generativa. Primero diré que creo que nuestro momento de impacto aún no ha llegado, ¿verdad? Hay mucha discusión.

Pero el encaje del producto en el mercado, la propuesta de valor, el tiempo de implantación, la preparación de la fuerza laboral; hay muchos elementos por resolver en la curva de entrada. Así que no es un cambio de interruptor de la noche a la mañana. Creo que, en cuanto a herramientas para el usuario final, vemos que puedo tener una cuenta de ChatGPT o de Gemini y empezar a usarlo como una especie de copiloto.

Eso es una cosa. Pero respecto a que el stack tecnológico de RRHH sea fundamentalmente cambiado por la IA generativa, todavía falta camino. Sobre los sesgos, tengo sentimientos encontrados, ¿vale? Tengo una respuesta bipolar, bimodal. Por un lado, sé que las experiencias laborales humanas están profundamente afectadas por errores humanos en el juicio.

Ya sea por sesgos o por ruido, ¿verdad? Ruido entendido simplemente como errores indeseados en el juicio humano. Sesgo como los atajos que toma nuestro cerebro de una manera que termina teniendo un efecto negativo en los empleados. Y puedes verlo en todo: desde la evaluación de desempeño hasta quién recibe proyectos desafiantes, quién recibe mentores—hay muchísimas cosas que están teñidas de sesgo y ruido.

Tengo la esperanza de que la IA generativa sea un contrapeso y que la sociedad humano-máquina, la alianza de personas y software nos permita superar la dependencia histórica de un mecanismo muy sesgado y ruidoso: el cerebro humano. Y que entre controles y contrapesos, el piloto y el copiloto, podamos llegar a un espacio mejor en el que nuestro talento y nuestro esfuerzo sean evaluados y recompensados objetivamente en el trabajo.

Y eso sería increíble, porque ahora no creo que muchas empresas puedan decir que han resuelto eso. Por otro lado, mi escepticismo y mi cautela también provienen de la realidad de Silicon Valley, donde pasé mucho tiempo, con su mentalidad de "avanza rápido y rompe cosas". Muchas empresas entrenaron sus modelos de lenguaje con datos cargados de sesgo y ruido, porque esos datos vienen de la experiencia humana.

Están usando repositorios de datos humanos que reflejan todo nuestro bagaje como especie, como sociedad. Y eso me pone nervioso porque parece que estamos incorporando en los grandes modelos de lenguaje nuestros problemas, porque estamos avanzando tan rápido. Así que creo que será un progreso recursivo: dos pasos adelante, uno atrás; uno adelante, dos atrás. Y lo hemos visto con lanzamientos de alto perfil y errores de herramientas conocidas de IA generativa, a medida que el péndulo se mueve y la sobrecorrección ocurre en tiempo real y ante el público.

Es un área que sigo analizando, pero espero que pensar en voz alta contigo, David, sea útil para ti, para mí y para tu audiencia.

David Rice: Es genial escucharlo porque creo que, si algo, sigue subrayando el hecho de que aún no sabemos mucho, que seguimos sin saber más de lo que sabemos sobre este tema.

Así que, antes de terminar, hay dos cosas que tenemos que hacer que siempre me gusta para cerrar el pódcast. Primero, quiero darte la oportunidad de contarle a la gente dónde puede conectar contigo, saber más de lo que tienes entre manos, dónde pueden comprar el libro. Comparte con nosotros tu discurso promocional.

Vijay Pendakur: Genial. Gracias por darme la oportunidad de hacer un poco de autopromoción. Creo que cualquier persona interesada en seguirme o conocer mi trabajo, mi sitio web es mi nombre y apellido punto com. VijayPendakur.com. Súper sencillo de encontrar. Les animaría a suscribirse a mi boletín.

Es una forma rápida de recibir una dosis constante de lo que hago, en qué trabajo, mi escritura y mi investigación originales. También pueden seguirme en LinkedIn. Tengo una presencia muy activa allí, creo que es otra manera fructífera de mantenernos conectados. Y el libro se lanza en edición blanda con la editorial a mediados de septiembre.

Así que del 16 de septiembre a través de Amplify Publishing Group, pueden ir al sitio web del grupo para pedirlo directamente al editor. Si quieren ser superfans, me encantaría a partir de mediados de septiembre, o pueden esperar y generar expectación hasta que Amazon, Barnes & Noble, Walmart y Books-A-Million lo publiquen, que será a principios de diciembre.

Esperamos tentativamente el 3 de diciembre ahora mismo. Habrá muchos más eventos de lanzamiento y campañas mediáticas de aquí a entonces, intentando celebrar la oportunidad de ofrecer a la gente una hoja de ruta radicalmente simplificada para hacer el mejor trabajo de su vida y liderar equipos de alto rendimiento.

Y esa es mi autopromoción (sin vergüenza).

David Rice: Me encanta. La segunda cosa es que tenemos una pequeña tradición aquí en el pódcast donde puedes invertir los papeles. Puedes preguntarme algo a mí. Así que te cedo el turno. Pregúntame lo que quieras. No tiene que ser del tema de hoy, puede ser lo que quieras.

Vijay Pendakur: Genial. Me entusiasma esto porque estuve viendo tu presencia en línea, David, y me intrigó mucho tu profundo historial en el periodismo. Numerosos e impresionantes cargos periodísticos. Llevas mucho tiempo en el sector. Es un sector afectado por la disrupción. Un sector afectado por la agregación.

Hay muchos menos actores que cuando yo crecía en los 80 y 90, y ahora tenemos IA generativa. Así que me pediste que hiciera de adivino con la IA en RRHH. Me encantaría devolverte la pregunta y pedirte que mires a la bola de cristal: ¿cómo ves el periodismo con IA generativa en cinco años?

David Rice: Creo que será más común. Habrá más fenómeno de periodistas ciudadanos, porque la parte de escribir e incluso algunas tareas de edición serán mucho más mecánicas. Lo difícil para estas personas seguirá siendo saber qué preguntas hacer, a quién hacérselas y cómo encontrar a esa persona.

Las herramientas periodísticas realmente te enseñan a obtener información de manera sistemática, mientras que donde la gente tendrá dificultades y lo que temo que se pierda si seguimos confiando cada vez más en estas herramientas es que perdamos eso como habilidad, como músculo que podemos entrenar para contar historias.

Eso es preocupante, pero creo que lo que separará un buen reportaje de uno malo será tu capacidad para hacer eso. Y podremos usar la IA generativa para ayudarte a escribir o editar, o agilizar algunas tareas, por supuesto, como la optimización para motores de búsqueda, porque incluso los periodistas tienen que pensar en eso ahora.

Sí, puedes usarlo para todo eso, pero al final del día, o tienes una historia o no la tienes. Sigue siendo así, y es algo que continuará siendo valioso: saber encontrar a las personas adecuadas para contar una historia, los ejemplos correctos.

Porque la IA generativa puede ayudarte, pero no puede hacer todo el trabajo. Ya lo vemos hoy. Constantemente tenemos la conversación sobre que la IA te da una base, como un lienzo con la línea del horizonte, pero no dibuja nada encima.

Vijay Pendakur: Sí. Y me recuerdas el escándalo de Sports Illustrated de hace un par de trimestres. Sí. Donde depender demasiado de esta herramienta produjo contenido lamentable y artículos tanto inexactos como también que, de pronto, ¿el artículo acaba ahí sin más?

David Rice: Sí, difícil de leer, entender cuál era la intención.

Vijay Pendakur: Exacto. Sí.

David Rice: ¿Por qué esta publicación tan prestigiosa publicó eso? Eso seguirá ocurriendo. Siempre me preguntan, "Vaya, el futuro de este trabajo". Y yo respondo: "De hecho, el futuro ya fue dañado hace tiempo por lo que mencionabas, por las disrupciones, por el hecho de que ya no hay tantos medios."

Unas pocas empresas poseen todo y el resto es casi periodismo corporativo o marketing de contenidos, y tienes un puñado de empresas que dominan el sector. Eso, para mí, fue el mayor daño. Diría que la IA generativa traerá cosas buenas y malas.

La gente ya aprende a detectarlo, ¿sabes? Hay quienes automáticamente notan cuando algo está escrito por IA y tienen su propia opinión sobre eso. Pueden decidir si confían o no. Y esa confianza, de la que hablamos a nivel organizacional, pero aquí es hacia el cliente, que en medios es la audiencia.

Tendrás que esforzarte cada vez más para conseguirla porque la gente se vuelve más escéptica. Eso lleva ocurriendo desde antes de la IA. Vivimos en la era de la desinformación. Así que no es culpa de la IA, pero tampoco ayuda necesariamente.

Sí, lo acepto. Es un arma de doble filo. ¿Dónde estaremos en cinco años? La gente la usará, pero aún tendrá que tener capacidad para contar buenas historias.

Vijay Pendakur: Fantástico. Muy inspirador, David. Me ha gustado.

David Rice: Gracias por dedicarnos tu tiempo hoy. Te agradezco que hayas venido al programa.

Vijay Pendakur: Ha sido un placer estar aquí y espero seguir conversando contigo fuera de línea.

David Rice: Muy bien. Oyentes, gracias por acompañarnos hoy. Si aún no lo has hecho, dirígete a peoplemanagingpeople.com/subscribe, suscríbete a la newsletter. Recibirás este pódcast, todos nuestros últimos artículos. Estamos preparando mucho contenido sobre software, así que estate atento. Recibe todas nuestras reseñas de herramientas, etc. Así que no dejes de suscribirte a la newsletter.

Y hasta la próxima, juega con la IA, pero no te lo tomes demasiado en serio.