Cómo crear un sentido de pertenencia y usar IA para eliminar sesgos

Lee la transcripción:

Estamos probando la transcripción automática de nuestros pódcast utilizando un programa de software. Por favor, disculpa cualquier error ya que el bot no es 100% preciso.

Vijay Pendakur: Como todo, es una cuestión de intencionalidad. Así que, una vez que tenemos claridad sobre qué es el bosque y qué son los árboles, las empresas que están haciendo un buen trabajo con esto han comenzado en los últimos 12, 24, 36 meses a reentrenar a sus líderes de equipo para liderar con sentido de pertenencia.

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

Hoy vamos a continuar con la segunda parte de mi conversación reciente con el Dr. Vijay Pendakur, autor de "La alquimia del talento". Vamos a profundizar en la idea de una crisis de pertenencia y a examinar cuánto está cambiando la IA el panorama de adquisición de talento. Retomaremos justo donde lo dejamos, así que vamos directamente al grano. ¡Disfruta!

Hablas sobre una crisis de pertenencia en las personas trabajadoras de EE. UU., y tengo curiosidad por saber cuál crees que es el principal desencadenante de esto y cómo está cambiando. Porque pienso que el término pertenencia lo escucharemos cada vez más en los próximos años. Y antes, como dijimos, a medida que la gente empieza a improvisar con estos términos, comienzan a adquirir un nuevo significado con el tiempo, ¿verdad?

Me pregunto cuáles crees que son los factores más relevantes para crear esa sensación de pertenencia como la entendemos ahora. ¿Y cuáles son algunos ejemplos que has visto de empresas que lo están haciendo bien?

Vijay Pendakur: Claro. Sí. Vaya. Esta es una pregunta densa.

David Rice: Creo que en realidad fueron tres preguntas.

Vijay Pendakur: Sí. Exacto. Exacto. Es un sándwich triple, que es uno de mis favoritos. Creo que entender la crisis de pertenencia requiere aplicar algo de rigor sobre lo que significa pertenecer en el trabajo. Al igual que la seguridad psicológica o la confianza, de lo que hablamos antes, la palabra pertenencia tiene un uso cotidiano y un uso técnico.

Para mí, como experto en experiencia de las personas colaboradoras, es importante establecer cierto rigor técnico aquí. Me gusta mucho el marco que Coqual desarrolló en su investigación sobre la pertenencia en el trabajo; lo uso en el libro y mi reconocimiento a Coqual. Pero una persona siente pertenencia en su equipo cuando se siente vista, conectada, orgullosa y apoyada.

Estos son factores mucho más accionables y, en conjunto, cuando las personas cuentan con estos factores, reportan un alto sentido de pertenencia. Es un enfoque de ciencias sociales con fuerte validez. Para explicar estos términos a quienes son nuevos en este cuerpo de investigación y desean aplicar algo de esto con su equipo, ser visto es principalmente un factor de inclusión.

¿Verdad? ¿Me comprenden y valoran por quién soy en este equipo? ¿Estoy conectado? ¿Tengo 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? ¿Es valorado por la organización? ¿Entiendo cómo mi trabajo contribuye a un logro mayor?

Estos son elementos del orgullo en el lugar de trabajo, hasta llegar a la cuestión de si la empresa es un lugar del que me siento orgulloso de trabajar, por lo que hacen en el mundo o por cómo tratan a las personas colaboradoras. Y, finalmente, si me siento apoyado. Ese es el cuarto factor. ¿Tengo aquí solo un trabajo?

¿O tengo una carrera? Esta es una de mis pruebas para saber si una persona se siente apoyada o no. ¿Estoy en una trayectoria? ¿Puedo aprender y crecer o esto es solo transaccional, un momento en el tiempo? Cuando se aumentan los niveles de cada uno de estos cuatro factores, las personas reportan un alto sentido de pertenencia.

Habiendo ofrecido una heurística más técnica sobre lo que significa pertenecer, vamos a alejarnos un poco de eso. Piensa en toda esta conversación, David. Piensa en los últimos cuatro años y medio. Todas esas disrupciones de las que hablamos al principio: el cambio en formas de trabajar, trabajo remoto, híbrido, recesiones y despidos, congelación de promociones y externalización cuando las empresas buscan estrategias de reducción de costos.

En los últimos 12 a 18 meses, las empresas han reducido gastos en beneficios o han terminado programas de propósito social, surge una sensación de desechabilidad para quienes no fueron despedidos en despidos cíclicos pero siguen en la empresa, sienten culpa de supervivencia y se preguntan, ¿seré el próximo?

Eso es lo que escucho al relacionarme con la plantilla y con líderes de equipo, y representa la crisis de pertenencia. Porque, ¿cómo puedes sentirte visto, conectado, orgulloso y apoyado cuando ese es el torbellino en el que vives? Creo que también preguntaste, en ese sándwich triple de preguntas, ¿qué pueden hacer las empresas, verdad?

¿Quién lo está haciendo bien? Y creo que, como todo, es una cuestión de intencionalidad. Una vez que clarificamos qué es el bosque y qué son los árboles, las empresas que lo hacen bien han comenzado a formar a sus líderes de equipo para que lideren con pertenencia en los últimos 12, 24 o 36 meses.

Proporcionándoles conciencia de modelos mentales y una caja de herramientas con habilidades y comportamientos para aumentar cada uno de los subfactores de la pertenencia. Así, asegurándose de que las personas líderes tengan habilidades básicas de inclusión y de que, como empresa, se hayan creado suficientes oportunidades para que plantilla remota, híbrida y presencial generen conexiones significativas entre sí.

Para tener trayectorias laborales claras, estructuras transparentes de puestos y niveles para que las personas digan: “Ok, si hago esto y obtengo estas competencias, creo que puedo alcanzar el siguiente puesto en la empresa. O quizá mi próximo puesto no sea en mi equipo, pero sí hay opciones de crecimiento no lineal en la organización”.

Así puedo pasar de ventas en producto a un equipo corporativo o central. También hay empresas que piensan en el orgullo y dicen: “Gastamos dinero en programas sociales y donamos a causas valiosas durante varios años, pero ya no tenemos los márgenes para continuar”.

Hay prácticas importantes en las que se puede invertir para aumentar el orgullo. La equidad salarial. Una investigación interesante que vi es que empresas que apuestan por la equidad salarial y lo comunican con transparencia realizando una auditoría rigurosa cada año y haciendo ajustes cuando hay situaciones injustas, aumentan el orgullo porque la gente se siente orgullosa de trabajar en una empresa que apuesta por la equidad y arregla desigualdades en la compensación.

Así que también existen prácticas con ROI empresarial sensato que pueden elevar todos estos factores.

David Rice: Absolutamente. Ahora, esto no está en el libro, pero como alguien que ha trabajado en empresas de SaaS y en tecnología, tengo que preguntarte porque siento curiosidad.

Comentas en el libro que el término “IA generativa” aparece por todas partes, y ahora vemos que la IA se integra prácticamente en todo el software de RRHH del mercado. Así que quisiera saber, ¿qué opinas sobre su capacidad para eliminar sesgos o ayudarnos a construir organizaciones más diversas simplemente por su presencia?

Porque seguro has escuchado a muchas personas defensoras de la IA hablar mucho de esto, y yo también. Me intriga saber cómo valorarías dónde está hoy y hacia dónde crees que irá en cinco años.

Vijay Pendakur: Por supuesto. Defensores y críticos. Todo el mundo habla de ello. No puedes estar en una sala de RRHH hoy sin escuchar sobre IA generativa. Primero, diré que aún queda tiempo para que tenga verdadero impacto, aún no estamos ahí, hay mucha discusión.

Pero aún faltan cosas: el encaje entre producto y mercado, la propuesta de valor, el tiempo de implementación, la preparación de la plantilla. Hay muchas cuestiones por resolver en el camino. No es algo inmediato. Creo que, para herramientas de usuario final, ya podemos tener una cuenta en ChatGPT o Gemini y utilizarlas como copilotos.

Eso es una cosa. Pero en cuanto a que la pila de tecnología de RRHH cambie fundamentalmente por IA generativa, todavía falta. Sobre el sesgo, tengo una respuesta ambivalente. Por un lado, sé que las experiencias humanas en el trabajo están marcadas por errores de juicio humanos.

Puede ser por sesgo o por ruido, ¿verdad? Ruido, simplemente errores no deseados de juicio. Sesgo, los atajos que toma nuestro cerebro en patrones que acaban afectando negativamente a las personas. Esto se ve en evaluaciones, asignación de retos, patrocinio... hay muchos aspectos cargados de sesgo y ruido. Estoy esperanzado en que la IA generativa sea un contrapeso: que la alianza humano-máquina permita superar nuestra histórica dependencia del mecanismo sesgado y ruidoso del cerebro humano. Y que, entre el piloto y el copiloto, logremos un espacio donde el talento y el esfuerzo sean evaluados y recompensados con justicia.

Eso sería increíble porque ahora mismo casi ninguna empresa puede decir que lo ha conseguido. Por otro lado, mi escepticismo también viene de que, en esa cultura de avanzar rápido y romper cosas de Silicon Valley (donde pasé mucho tiempo), muchas empresas han entrenado sus grandes modelos de lenguaje con datos cargados de sesgo y ruido, porque provienen de la experiencia humana.

Se está utilizando un repositorio de datos humano que refleja todo nuestro equipaje como sociedad. Y me inquieta que estemos incorporando todos esos problemas en los modelos de lenguaje porque vamos demasiado rápido. Así que preveo que será un progreso recursivo: dos pasos adelante, uno atrás, uno adelante, dos atrás. Lo hemos visto con los lanzamientos más mediáticos y los fallos y lagunas de herramientas de IA generativa de renombre, donde el péndulo oscila y se sobrecorrige ante el público en tiempo real.

Es un tema en el que sigo reflexionando, pero espero que compartirlo contigo, David, sea productivo para ti, para mí y para la audiencia.

David Rice: Genial escucharlo, porque si algo deja claro es que aún hay mucho que no sabemos—de hecho, hay más que desconocemos que lo que sabemos en este tema.

Entonces, antes de acabar, hay dos cosas que suelo hacer para terminar el pódcast. Primero quiero darte la oportunidad de contar a la gente dónde puede contactar contigo, saber más sobre tu trabajo y dónde pueden comprar el libro. Adelante, véndenos tu promoción.

Vijay Pendakur: Gracias por dejarme hacer un poco de autopromoción sin vergüenza. Quien tenga interés en seguirme o conocer mi trabajo, mi web es mi nombre y apellido punto com: VijayPendakur.com. Es súper fácil encontrarme online. Te invito a suscribirte a mi boletín.

Es una forma de recibir de manera continua lo que hago, en qué estoy trabajando, mis escritos e investigaciones originales. También puedes seguirme en LinkedIn, donde tengo mucha actividad y es una buena manera de mantenernos conectados. El libro saldrá en un pre-lanzamiento con la editorial a mediados de septiembre.

Así que a partir del 16 de septiembre a través de Amplify Publishing Group, y puedes encargarlo directamente en su web. Si quieres ser súper fan, me encantaría que lo hicieras desde mediados de septiembre, o puedes esperar a reunir ganas y comprarlo en Amazon, Barnes & Noble, Walmart, Books-A-Million cuando esté disponible, que será a principios de diciembre.

La fecha previa es el 3 de diciembre. Verás más eventos de lanzamiento y prensa entre ese momento y entonces, para celebrar la oportunidad de ofrecer a la gente un conocimiento sencillo para lograr el mejor trabajo de sus vidas y liderar equipos de alto rendimiento.

Y hasta aquí mi autopromoción sin vergüenza.

David Rice: Me encanta. La segunda cosa es una pequeña tradición aquí: tú puedes invertirme la pregunta. Puedes preguntarme lo que quieras, no tiene que ver con el tema de hoy. Lo que se te ocurra.

Vijay Pendakur: Estupendo. Me alegra porque miré tu presencia online, David, y me impresionó tu amplia experiencia en periodismo. Tantos cargos periodísticos relevantes. Llevas mucho tiempo en un sector altamente afectado por las disrupciones y la agregación.

Ahora hay menos actores en el periodismo que cuando yo era joven en los 80 y 90, y ahora está la IA generativa. Me pediste mirar en la bola de cristal para anticipar la IA generativa en RH. Me gustaría invertirlo: ¿dónde crees que estaremos en el periodismo con IA generativa dentro de cinco años?

David Rice: Creo que será más común cada vez. Habrá más “periodistas ciudadanos” porque las tareas de redacción y edición serán cada vez más mecánicas. Lo difícil seguirá siendo saber qué preguntas hacer, a quién hacérselas y cómo encontrar a la persona adecuada.

Las herramientas del periodismo—el verdadero trabajo de buscar información de manera sistemática—, es ahí donde la gente tendrá dificultades y lo que temo que se pierda es ese músculo: la capacidad de contar historias.

Así que me preocupa, pero creo que lo que separará el buen periodismo del malo será precisamente eso. Podremos usar la IA generativa para ayudarte a escribir, editar o agilizar cosas, incluso con el SEO, porque incluso los periodistas piensan en eso ahora.

Sí, la IA servirá para todo ello, pero al final o tienes una historia... o no la tienes. Eso seguirá siendo un bien escaso: la capacidad de ir a buscar los contactos adecuados, los ejemplos adecuados para construir la historia.

La IA generativa puede ayudar, pero no lo hará todo. Lo vemos constantemente, y tenemos la discusión todo el tiempo: te da referencias, te da un lienzo con la línea del horizonte, pero no dibuja nada ahí todavía.

Vijay Pendakur: Sí, me recuerdas el escándalo de Sports Illustrated hace unos meses. Donde la sobredependencia de la herramienta produjo artículos pésimos y textos que eran falsos o que simplemente parecían acabados en seco.

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

Vijay Pendakur: Exacto.

David Rice: ¿Por qué una publicación tan ilustre sacó esto? Eso seguirá ocurriendo. Las personas siempre dicen: “¿Cuál es el futuro de este trabajo?”. Y yo digo, en realidad, el futuro se dañó hace tiempo con todas esas disrupciones y la concentración de medios de la que hablamos.

Unas pocas empresas lo dominan todo y lo demás es casi marketing de contenidos. Hay pocas empresas que lo gestionan todo. Ese ha sido el mayor daño. Diría que la IA generativa tiene cosas buenas y malas.

La gente ya sabe detectar cuándo algo está hecho por IA, ya tienen sus opiniones al respecto y deciden si confían en ello o no. Esa confianza, de la que hablamos en organizaciones, para los medios se traslada a la audiencia como cliente.

Vas a tener que esforzarte más y más para construir esa confianza, porque la gente es cada vez más escéptica. Y eso ya pasaba antes de la IA, vivimos en la era de la desinformación, no es culpa de la IA, pero no ayuda necesariamente.

Sí, lo veo así, es una mezcla. ¿Dónde estaremos en cinco años? La gente la usará, pero seguirá siendo esencial saber contar buenas historias.

Vijay Pendakur: Estupendo, ¡gracias por la lección, David! Me ha encantado.

David Rice: Gracias a ti por dedicarnos tu tiempo hoy. De verdad, agradezco que hayas venido al programa.

Vijay Pendakur: Ha sido un placer estar aquí y espero seguir esta conversación contigo fuera de micrófono.

David Rice: Bueno audiencia, gracias por acompañarnos hoy. Si aún no lo has hecho, entra en peoplemanagingpeople.com/subscribe y apúntate al boletín. Así recibirás el pódcast y todos nuestros artículos. Tenemos mucho contenido sobre software próximamente, así que permanece atento. Obtén todas nuestras reseñas de herramientas y más. No olvides suscribirte al boletín.

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