Cómo utilizar la IA para potenciar a tus empleados y transformar tu organización

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Becca Banyard: ¿Sabías que casi el 50% del mejor talento cree en la organización por menos de dos años? ¿Y lo que es peor? Algunos datos sugieren que muchos de ellos elegirían quedarse si recibieran las oportunidades de aprendizaje y desarrollo adecuadas.

Bienvenidos al Podcast Personas que Gestionan Personas. Nuestra misión es construir un mundo laboral mejor y ayudarte a crear entornos de trabajo felices, sanos y productivos. Soy tu anfitriona, Becca Banyard.

En el episodio de hoy, estamos hablando sobre cómo la inteligencia artificial se está utilizando para crear lugares de trabajo mejores y más felices. Aprenderás formas nuevas y emocionantes en que la IA puede ayudarte a reducir la rotación de empleados, evitar despidos y empoderar a tus colaboradores para crecer profesionalmente y desarrollar sus habilidades.

Mi invitada de hoy es Alexandra Levit. Ella es la fundadora y CEO de Inspiration at Work. Es autora internacional bestseller, columnista en The Wall Street Journal y futurista en el ámbito laboral.

Alexandra, bienvenida al programa. Es un placer tenerte aquí hoy. Vamos a sumergirnos en un tema realmente relevante, que es la inteligencia artificial en el entorno de trabajo.

Pero antes de comenzar, ¿por qué no les cuentas a nuestros oyentes un poco sobre ti y lo que haces en Inspiration at Work?

Alexandra Levit: Por supuesto. Es un placer estar aquí. Mi nombre es Alexandra Levit. Soy autora, conferencista, consultora y futurista en temas empresariales y laborales. Futurista es una palabra que a algunos les resulta intimidante, pero lo que realmente significa es que es una persona que observa tendencias y señales que surgen en el mercado, la sociedad y los negocios, y trata de hacer una suposición fundamentada sobre lo que tiene mayor potencial de generar disrupción.

Así que en Inspiration at Work, que es mi organización, nos centramos específicamente en la fuerza laboral. Y solemos anticipar escenarios de dos a cinco años hacia adelante, a veces incluso hasta diez años, e intentamos determinar cómo será la fuerza laboral en el futuro. Ayudamos a las organizaciones y a sus empleados a prepararse para lo que viene en el mundo del trabajo.

Hacemos todo tipo de cosas: consultoría, escritura... y realmente hacemos lo que podemos para ayudar; no hacemos predicciones ni tenemos una bola de cristal. Simplemente observamos el mundo que nos rodea y basamos nuestros pronósticos en lo que ha pasado en el pasado, en lo que vemos actualmente y tratamos de hacerlo lo mejor posible para estar listos para lo que se viene.

Becca Banyard: Increíble. Eso suena muy interesante. Si tuviéramos más tiempo hoy, me encantaría escuchar lo que pronosticabas. Bueno, supongo que dijiste que no haces pronósticos, ¡pero me gustaría saber qué pensaste sobre la pandemia y la gran renuncia y todos esos asuntos! Pero sí, eso queda para otra ocasión.

En cuanto a la IA, el término inteligencia artificial puede significar una amplia variedad de cosas. Por eso, para nuestra conversación de hoy, quería empezar con buen pie y preguntarte qué entiendes tú por IA. Sé que puede ser robots, chatbots, automatizaciones, una gama muy amplia de cosas. Así que, ¿en qué piensas tú cuando hablas de IA para esta conversación y qué tipos de herramientas de IA te vienen a la mente?

Alexandra Levit: Es una excelente pregunta. Cuando tenemos una conversación como esta, debemos aclarar a qué nos referimos con IA. Realmente, IA simplemente significa el uso de una plataforma de computación para imitar tipos de inteligencia usados por humanos. Cuando hablamos de inteligencia artificial en el contexto del libro Deep Talent, nos referimos específicamente a tipos de inteligencia del talento que usan aprendizaje profundo (deep learning).

El aprendizaje profundo emplea un algoritmo basado en IA para evaluar lo que se llama la adyacencia de habilidades. Así, si eres bueno en la habilidad A, es probable que también seas bueno en la habilidad B. Por ejemplo, si eres bueno en álgebra, un algoritmo basado en IA puede analizar una amplia gama de datos internos o externos y evaluar distintos patrones para decir: “ok, sabemos que eres bueno en álgebra, así que probablemente también lo seas en cálculo”.

Y la razón por la que esto es tan poderoso es que los seres humanos no siempre tenemos la capacidad para hacer esas inferencias de forma tan inmediata, pero la inteligencia artificial sí puede. Puede tomar datos de todas las fuentes disponibles y determinar que, si eres bueno en la habilidad A, quizá lo seas también en la B. Eso usa un método de IA llamado aprendizaje profundo para hacer estas inferencias.

Y realmente es emocionante. Aunque tienes razón en decir que IA puede abarcar muchas tecnologías diferentes. Cuando hablamos de este tema específico, el libro Deep Talent, se trata sobre el uso de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje profundo para ejecutar tareas concretas relacionadas con el trabajo con habilidades.

Becca Banyard: Está genial. ¡Vaya época en la que vivimos!, ¿no?

Alexandra Levit: ¡Genial, verdad?

Becca Banyard: Sí. Todo lo que es posible con computadoras y tecnología y todo eso. Es realmente interesante. Entonces, mencionaste hace un momento Deep Talent, y ese es un libro que publicaste recientemente. El título completo es Deep Talent: Cómo transformar tu organización y empoderar a tus empleados a través de la IA.

Así que mi próxima pregunta es: ¿cómo puede la inteligencia artificial hacer que el trabajo sea más significativo para las personas? ¿Y cuáles son algunos ejemplos reales de eso?

Alexandra Levit: Es una excelente pregunta. Creo que la razón por la que decidimos escribir este libro es porque creemos que el mundo se encuentra en un punto de inflexión sociotecnológico único.

Tras la pandemia, estamos listos para empoderar a los empleados a buscar carreras significativas, que puedan elegir dentro de la organización, en vez de ser dirigidos sobre lo próximo que deben hacer. Al mismo tiempo, los líderes empresariales están diciendo que el reclutamiento y el desarrollo de talento son sus mayores desafíos.

Se observan escasez de talento, procesos de contratación prolongados y mucha rotación. Además, en la etapa postpandemia hay bastantes dificultades para gestionar las expectativas de los empleados. Ellos quieren trabajar en entornos muy específicos y no están dispuestos a aceptar ambientes laborales que no se adapten a sus expectativas.

Estamos viendo una reestructuración de prioridades; siendo honesta, hay cierta fricción ahora. Y cuando analizamos los datos, vemos que casi el 50% del mejor talento abandona una organización en menos de dos años. Pero también notamos que la mayoría se quedaría felizmente si recibiera las oportunidades adecuadas de aprendizaje y desarrollo.

Lamentablemente, eso muchas veces no ocurre. A medida que la fuerza laboral crece y las organizaciones se hacen más grandes, pierden el seguimiento de lo que sus empleados son capaces de hacer. No conocen las habilidades que los empleados han acumulado en el trabajo, ni cuáles están preparados para dominar a continuación.

No saben cómo ciertas competencias pueden hacer crecer sus carreras individuales. Lo que hace la IA, y esto enlaza un poco con lo que hablamos antes, es ofrecer la posibilidad de mostrarnos qué pueden hacer los empleados a continuación. Los puestos existen, las personas existen, así que se trata de encontrar el mejor encaje entre el talento y lealtad de la gente y los puestos críticos que hay que cubrir.

Y la IA nos permite hacer justamente eso. Lo más interesante es que, como mencionaste, esto ya es posible hoy en día. Tengo varios ejemplos del mundo real si quieres que los comparta, pero ya se aplica en gobiernos. Este es uno de mis ejemplos favoritos, porque a menudo cuando se mencionan aplicaciones reales, se habla de empresas tecnológicas súper innovadoras que lideran el uso de estas tecnologías tan novedosas.

Pero de lo que más orgullosa estoy en cuanto al despliegue de esta tecnología, al menos aquí en EE. UU., es que algunas de las implementaciones más innovadoras las están haciendo gobiernos estatales.

Cuando pensamos en gobiernos estatales, solemos tener la idea de que van a la zaga, que no están al día en cuanto a prácticas innovadoras. Pero tanto el estado de Nueva York como Indiana, entre otros, lideran el proceso para emparejar las habilidades de personas desempleadas con empleos disponibles en el mismo estado, reteniendo el talento local y a la vez reduciendo la tasa de desempleo. Así, realmente “matan dos pájaros de un tiro”. Sé que esta respuesta está llena de clichés y lo siento mucho.

Quizás si estuviera usando IA, no diría tantos clichés. Pero lo que quiero decir es que estoy extremadamente orgullosa de estas implementaciones. No tuve nada que ver con ellas, pero es asombroso cuando los gobiernos estatales apuestan por la tecnología y dicen: “Oigan, tenemos un objetivo: mucha gente desempleada en nuestro estado y muchas organizaciones dispuestas a contratarles. Si podemos usar esta tecnología para solucionar ambos problemas a la vez, ¿por qué no intentarlo?” Y lo hicieron. Como resultado, resolvieron ambas situaciones.

Hoy, puedo usar estos casos como ejemplos porque se atrevieron a innovar. Y lo bueno de los gobiernos es que pueden ayudar a mucha gente a la vez. Por eso Ashu y Kamal en Eightfold se enfocaron en gobiernos: reconocieron el potencial de escalar la ayuda e impactar de forma significativa, algo que sería más difícil empezando solo en pequeñas empresas.

Creo que esa fue una excelente estrategia.

Becca Banyard: Guau. Muy interesante, muchos puntos clave. Me da curiosidad: mencionaste cómo el gobierno ayudaba a las personas desempleadas a conseguir empleo. Pero, pensando en empresas privadas que ven cómo su mejor talento se va tras dos años, o porque los empleados no recibieron el apoyo de aprendizaje y desarrollo que necesitaban,

¿Cómo puede usar la IA en esas situaciones para retener a los empleados?

Alexandra Levit: Muy buena pregunta también. Creo que una parte importante es usar el conocimiento sobre la adyacencia de habilidades para perfilar regularmente a tu plantilla y tener una visión más amplia de las habilidades actuales y las que se necesitan, tanto ahora como en el futuro próximo y un poco más lejano.

No solemos mirar muy lejos al planificar habilidades futuras, igual que los futuristas; en la planificación de capacidades para el futuro, hay que ser algo conservador porque podrían surgir habilidades que hoy ni imaginamos y que serán clave en 10 o 15 años.

Desarrollar perfiles de habilidades para distintos roles es algo que la IA puede facilitar totalmente. Usando una plataforma de inteligencia del talento, no solo puedes hacer eso, sino también tu planificación de la fuerza laboral. Y al entender qué habilidades necesitarás en la organización y qué puede hacer la gente internamente, puedes anticipar sus próximos pasos.

De hecho, basándote en el análisis de miles de millones de perfiles de carrera globales, puedes decir con bastante precisión: “Sé que la mayoría de personas en este puesto suelen pasar después por este otro puesto”. Así, puedes empezar a formarlos proactivamente para moverse dentro de la empresa.

Y es ventajoso para cualquier organización tener empleados con un abanico de competencias lo más amplio posible; nunca se sabe cuándo llegará la próxima disrupción. Las empresas más inteligentes durante la pandemia no despidieron a su personal, sino que los reubicaron.

Lo vimos mucho: una empresa tenía un departamento que se ralentizaba porque ya no se necesitaba tanto durante la pandemia. En vez de despedir a buenos trabajadores, los reubicaban; y cuando el área volvía a activarse, los devolvían. Así es como debe gestionarse una empresa hoy: no despidas a tu mejor gente para luego tener que buscarlos más tarde. Las aerolíneas, por ejemplo, despidieron mucho durante la pandemia y ahora sufren escasez de mano de obra.

Habría sido mejor contar con un banco de habilidades más amplio: retener esa gente, reubicarlos y así no tendrían ese problema. Si aprovechas la IA para mover a la gente, que exploren distintos roles pero permanezcan en la organización, resuelves también el problema de la fuga de talento tras dos años por falta de oportunidades.

Si los formas, los capacitas, les das más oportunidades, probablemente se queden más tiempo y todos estarán más felices. Pero, insisto, lo esencial es saber qué pueden aportar. Y esto no solo es útil para los líderes, ¡sino también para los empleados! Muchas veces, los propios empleados descubren cosas sobre ellos mismos: “No sabía que por ser bueno en álgebra podría serlo en cálculo”. Puede ser muy empoderador para alguien pensar: “Nunca tuve esa oportunidad de formación, pero quizás estoy capacitado para esto”. Eso les empodera. Les da sentido de autoeficacia y confianza, especialmente a quienes a lo mejor infravaloraban sus capacidades.

Lo vimos, por ejemplo, en los gobiernos estatales de EE. UU., con personas que trabajaban en tiendas de conveniencia creyendo que ese sería su destino para siempre. Descubrieron que allí habían aprendido muchas habilidades útiles para otros sectores: “Puedo trabajar en un hospital ahora”. Increíble.

También ayuda a los gerentes, porque uno de los mayores obstáculos a la movilidad interna son jefes reacios a dejar ir a sus mejores empleados. Pero ver que un cambio beneficia a la organización, les ayuda a apoyarlo. Tal vez ni siquiera pierdan al colaborador; puede asumir nuevos retos sin dejar de trabajar con ellos.

Ayuda a todos y democratiza las oportunidades. Si se implementa bien, la inteligencia del talento pone las oportunidades a la vista de todos y muestra por qué es bueno para la organización. Así que es algo muy positivo en general.

Buena pregunta.

Becca Banyard: ¡Sí! Muy bien. Ahora quiero volver a tu libro. ¿Qué te llevó a escribir este libro? ¿Cuál fue el camino y la motivación para tomar esa decisión?

Alexandra Levit: Muy buena pregunta. Llevo dándole vueltas al problema de la brecha de habilidades por casi una década. Siempre me ha frustrado que siempre parece haber despidos y, al mismo tiempo, nunca encontrarse las personas adecuadas para los puestos adecuados. Ese problema de emparejar talento y vacantes parece sin solución.

Así que, cuando conocí a Ashu y Kamal, que tienen la tecnología de Eightfold para ayudar a resolver esto con IA, me resultó muy intrigante. Me gustó que tuvieran tantos casos exitosos que se pueden describir con claridad. Era una oportunidad para dar consejos prácticos, no solo teóricos: “Esta tecnología ya está disponible y así se usa”. Podíamos explicar qué hay detrás de la inteligencia del talento.

Me gustó mucho poder ofrecer una solución. He escrito muchísimo a lo largo de los años y a veces ha sido más teoría que otra cosa. Cuando eres futurista, mucho de lo que haces es especulativo, pero aquí teníamos algo real, implementado en todo el mundo y que ofrece un camino útil para empezar, sin intimidar a nadie.

No tienes que tener miedo ni justificarlo mucho: ¡otros ya lo han hecho y no cuesta tanto poner en marcha un piloto! ¿Qué puedes perder? Por eso me atrajo escribir y difundir esto.

En resumen, mi objetivo como autora y futurista es ayudar a cuanta más gente sea posible a tener vidas significativas, especialmente en el ámbito laboral. ¿Cómo encontrar carreras alineadas y satisfactorias para más personas? Este libro con Ashu y Kamal era una forma de hacerlo.

Becca Banyard: Increíble. Me encanta eso. Me recuerda a nosotros, en People Managing People, que buscamos crear contenido que no solo sea el qué, sino el cómo: ¿cómo lo puedes llevar a tu organización, a tu práctica profesional, a tu propia carrera?

Alexandra Levit: Exacto. Ustedes tienen la misma misión.

Becca Banyard: Genial, me encanta. Ya hemos hablado sobre cómo la IA está revolucionando la cultura organizacional al reducir el desempleo o retener empleados que podrían haberse ido de no ver oportunidades de crecimiento.

¿Cuáles son otras formas en que la IA está revolucionando la cultura organizacional?

Alexandra Levit: Creo que vemos cómo se usa la IA cada vez más para complementar la participación humana en el trabajo. No me gusta decir reemplazar; no creo que la IA esté en el punto de reemplazar el trabajo humano.

Por ejemplo, algo muy actual: hay mucha conversación sobre ChatGPT y chatbots similares. Siempre recalco que cada vez que se introduce IA en un proceso tradicionalmente humano, se necesita una persona para crearla, gestionarla, corregirla cuando falla, adaptarla y explicar su funcionamiento a quienes toman las decisiones.

Hace falta mucho personal en la supervisión de la IA, y si faltan estas personas, sobreviene el caos. Un ejemplo reciente: escribo una columna para el Wall Street Journal llamada The Workplace Report. Hoy mismo, recibí propuestas de relaciones públicas hechas con ChatGPT. Usaban direcciones de PR reales, pero ningún humano revisaba los escritos de ChatGPT antes de enviarlos.

Por desgracia, ChatGPT no redacta propuestas de PR como lo haría una persona. Los mensajes no tenían sentido. Yo recibía esas propuestas y no me causaba buena impresión, porque era claro que eran generadas por ChatGPT y me hacían perder el tiempo. Es un ejemplo inocuo, pero hay que pensar que una empresa es responsable por cualquier comportamiento inadecuado de la IA. No es culpa del proveedor ni del software, sino de la empresa que la usa.

Me preocupa que estén surgiendo implementaciones de IA en muchos frentes y no haya suficiente supervisión humana, lo que puede conllevar riesgos legales y éticos. Dejamos que estas tecnologías “hagan lo que quieran” asumiendo que pueden reemplazar personas, pero aún no pueden. Faltan años para eso. Por eso, siempre insisto en que debe haber supervisión humana cuando se lanza una implementación IA.

Becca Banyard: Muy bien. Me alegra que lo menciones. Incluso para alguien no experta en IA, creo que es muy importante. Y me alegra que traigas a colación ChatGPT, porque si no lo hubieras comentado tú, lo habría hecho yo. Como todos saben, el lanzamiento de ChatGPT ha revolucionado internet.

Me gustaría que habláramos un poco más sobre ChatGPT: sobre el futuro del trabajo, ¿cómo ves que ChatGPT influya en el futuro laboral y organizacional?

Alexandra Levit: Al igual que otros chatbots, ChatGPT no es único en ese aspecto.

No consideraría que sea súper avanzado frente a lo que ya existe. ChatGPT es un chatbot, utiliza procesamiento de lenguaje natural para construir frases y aprende de lo que has dicho antes y de lo que ha leído.

Por eso digo que no es revolucionario: no “piensa por sí mismo”, no puede mantener una conversación humana completamente coherente. Se habla del Test de Turing, creado hace años, que busca saber si puedes distinguir a un robot de una persona. Para mí, ChatGPT claramente no pasa esa prueba: puedo notar que no es un humano, no suena así para mí. Aunque no todos opinan igual, yo siento que se nota claramente.

Igual que con chatbots de atención al cliente, la mayoría sabe que es un bot, no una persona. Francamente, me sorprende que haya tanta fascinación con ChatGPT, porque no representa un avance radical respecto a tecnologías previas.

Dicho eso, creo que quizá pronto habrá un salto, será mucho mejor, y tendremos que lidiar con tecnologías cada vez más sofisticadas que sí podrán reemplazar tareas humanas. Siempre recomiendo observar en qué aspectos de tu trabajo eres más vulnerable a la automatización y cómo evolucionar para seguir siendo relevante.

Por ejemplo, si eres como yo, columnista del Wall Street Journal, quizá pienses que ChatGPT llegará a escribir una columna como la tuya en cinco años. Hoy no puede, quizá en tres lo logre. ¿Permitiría el Wall Street Journal que ChatGPT publicara sin revisar? Probablemente no. Entonces, tendré que aprender habilidades de edición para colaborar con la máquina que, en el futuro, pueda hacer mi trabajo.

Eso aplica a todos: ¿qué habilidades necesitas para mantenerte vigente cuando parte de tu empleo la asuma una máquina? Las máquinas serán mejores, eso es inevitable, pero seguiremos necesitando supervisión humana siempre. No veo pronto un momento en el que las máquinas lo hagan todo solas. Así que ejerceremos el juicio, el toque personal y la supervisión; son habilidades que debemos desarrollar todos. Si eres ingeniero de software, no puedes quedarte solo con tus conocimientos técnicos: debes cultivar también habilidades interpersonales, porque los días de limitarse solo a programar están contados.

Becca Banyard: Cierto. ¡Antes de que Skynet tome el control!

Alexandra Levit: Exacto.

Becca Banyard: Ya para terminar, tengo una última pregunta, que le hago a todos los invitados.

¿Cuál crees que es el factor número uno que mantiene felices a los empleados en el trabajo?

Alexandra Levit: El factor más importante son los nuevos desafíos. La oportunidad de aprender, crecer y sentir que eres valorado y apreciado. Quizás sea más de uno, pero todo está conectado. Sentir que tu trabajo es valorado, que creces y que tus contribuciones son significativas para ti y para la organización me parece más importante que solo ganar más dinero o similares. Es sentir que formas parte de algo más grande que uno mismo.

Becca Banyard: Muy bien. Me encanta. Alexandra, ha sido un placer tenerte aquí. Disfruté mucho la conversación.

Alexandra Levit: Igualmente.

Becca Banyard: Si tuviéramos más tiempo, podría preguntarte varias cosas más, así que tal vez tengamos que grabar otro episodio en el futuro. Gracias de nuevo por acompañarnos.

Para quienes nos escuchan y quieran contactar contigo o seguir tu trabajo, ¿cómo pueden hacerlo?

Alexandra Levit: Por supuesto, pueden visitarme en alexandralevit.com. Revisen nuestro libro Deep Talent. También estoy en Twitter como @alevit, y en LinkedIn. Nos encantaría recibir comentarios y con gusto volveré cuando quieras, Becca.

Becca Banyard: Excelente. Me encanta.

Bueno, gracias a quienes nos escuchan. No olviden suscribirse y seguirnos para estar al tanto de todos nuestros nuevos episodios. ¡Nos escuchamos pronto y que tengan un gran día!