Cómo usar la IA para empoderar a tus empleados y transformar tu organización

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Becca Banyard: ¿Sabías que casi el 50% del talento superior se va de una organización en menos de dos años? ¿Y sabes qué es peor? Algunos datos sugieren que muchos de ellos elegirían quedarse si se les ofrecieran las oportunidades adecuadas de aprendizaje y crecimiento.

Bienvenidos al Podcast Personas Gestionando Personas. Nuestra misión es construir un mundo laboral mejor y ayudarte a crear lugares de trabajo felices, saludables y productivos. Soy tu anfitriona, Becca Banyard.

En el episodio de hoy, hablaremos de cómo la inteligencia artificial se está utilizando para crear lugares de trabajo mejores y más felices. Conocerás algunas formas nuevas y emocionantes en que la IA puede ayudarte a reducir la rotación de empleados, evitar despidos y empoderar a tus empleados para que crezcan en sus carreras y desarrollen sus habilidades.

Mi invitada de hoy es Alexandra Levit. Es fundadora y CEO de Inspiration at Work. Es una autora internacional superventas, columnista en The Wall Street Journal y futurista del entorno laboral.

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

Pero antes de empezar, ¿por qué no nos cuentas un poco sobre quién eres y qué haces en Inspiration at Work?

Alexandra Levit: Claro. Es un gusto estar aquí. Mi nombre es Alexandra Levit. Soy autora de negocios y entorno de trabajo, conferenciante, asesora y futurista. Y futurista es una palabra que a algunas personas les suena algo intimidante, pero sólo significa que es una persona que observa tendencias y señales que surgen en el mercado, la sociedad y las empresas, e intenta hacer una conjetura educada sobre qué tiene mayor potencial de generar una disrupción.

En Inspiration at Work, que es mi organización, analizamos específicamente la plantilla laboral. Suele ser con una proyección de dos a cinco años, incluso hasta diez años, y tratamos de determinar cómo será la fuerza laboral en ese periodo. Ayudamos a las organizaciones y a sus empleados a estar preparados para lo que viene respecto al futuro del trabajo.

Hacemos todo tipo de cosas: consultoría, redacción. Y realmente hacemos todo lo posible para ayudar de verdad; no hacemos predicciones ni tenemos una bola de cristal. Solo observamos el mundo que nos rodea y basamos nuestros llamados pronósticos en lo que ha pasado en el pasado, lo que vemos actualmente, e intentamos hacerlo lo mejor posible para estar preparados para lo que viene.

Becca Banyard: Increíble. Suena muy interesante. Si tuviéramos más tiempo hoy, me interesaría mucho saber lo que has previsto. Bueno, dijiste que no preveías, pero lo que pensaste de la pandemia o de la gran renuncia y todas esas cosas. Pero sí, esa es una conversación para otro momento.

Así que en cuanto a la IA, esta palabra puede significar muchas cosas. Por eso, y para comenzar bien nuestra conversación de hoy, quería preguntarte a qué te refieres cuando usas el término IA. Sé que puede incluir robots, chatbots, automatizaciones, una gran variedad de cosas. Entonces, ¿qué piensas cuando dices IA en esta conversación, y qué tipos de herramientas de IA te vienen a la mente?

Alexandra Levit: Es una buena pregunta. Creo que en una conversación como esta, es fundamental aclarar a qué nos referimos con IA. Realmente IA significa el uso de una plataforma informática para imitar tipos de inteligencia que utilizan los humanos. Y cuando hablamos de inteligencia artificial en el contexto del libro Deep Talent—del que hablamos—, nos referimos específicamente a tipos de inteligencia del talento que usan aprendizaje profundo.

Entonces, el aprendizaje profundo utiliza un algoritmo basado en IA para evaluar algo llamado adyacencia de habilidades. Así, si eres bueno en la habilidad A, probablemente también seas bueno en la habilidad B. Por ejemplo, si eres bueno en álgebra, un algoritmo basado en IA podrá examinar una amplia gama de datos internos o externos existentes y evaluar esos patrones para decir: bien, sabemos que si eres bueno en álgebra, probablemente también lo seas en cálculo.

La razón por la que esto es tan poderoso es porque como seres humanos no siempre podemos hacer estas inferencias fácilmente. Pero la inteligencia artificial sí. Puede tomar datos de todas las fuentes disponibles y decir: sabemos que eres bueno en la habilidad A, por lo tanto, quizás lo seas en la B. Eso utiliza un tipo de inteligencia artificial llamada aprendizaje profundo para hacer estas inferencias.

Y la verdad es que es bastante emocionante. Pero tienes razón en que la inteligencia artificial puede abarcar una gama muy amplia de tecnologías. Y sobre este tema, el libro Deep Talent del que vamos a hablar, trata sobre el uso de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje profundo para realizar tareas bastante específicas relacionadas con las habilidades.

Becca Banyard: Es impresionante. De verdad sorprenden los tiempos en los que vivimos hoy en día.

Alexandra Levit: ¿Verdad que sí?

Becca Banyard: Sí. Todo lo que es posible con los ordenadores, la tecnología, es impresionante. Mencionaste hace poco Deep Talent, que es un libro que has escrito recientemente. El título completo es Deep Talent: Cómo transformar tu organización y empoderar a tus empleados a través de la IA.

Mi pregunta siguiente es, ¿cómo puede la inteligencia artificial dar más significado al trabajo para las personas? ¿Y puedes compartir ejemplos de la vida real?

Alexandra Levit: Es una gran pregunta. Creo que la razón por la que decidimos escribir este libro es porque pensamos que el mundo se encuentra en un punto de inflexión único a nivel social y tecnológico.

Con la pandemia, estamos preparados para empoderar a los empleados a seguir carreras que tengan sentido para ellos, permitiéndoles elegir dentro de la organización en lugar de ser siempre dirigidos. Al mismo tiempo, vemos que los líderes empresariales consideran que la captación y desarrollo de talento son sus principales retos.

Observamos escasez de talento, largos procesos de contratación, mayor rotación. Y tras la pandemia existen muchas dificultades para gestionar las expectativas de los empleados. Ellos dicen que quieren trabajar en un tipo específico de entorno laboral y no tolerarán condiciones que no sean afines a su forma de trabajar.

Así que vemos cambios de prioridades, algo de fricción actualmente. Y si miramos los datos, casi el 50% del talento superior abandona una organización en dos años, pero si miramos la otra cara, la mayoría se quedaría si se le ofrecieran las oportunidades adecuadas de aprendizaje y desarrollo.

Lamentablemente, eso no ocurre siempre. A medida que una organización crece y se hace más grande, pierde la pista de lo que su gente es capaz de hacer. No sabe qué habilidades han adquirido sus empleados en su trabajo ni qué habilidades podrían dominar a continuación.

No saben cómo ciertas habilidades pueden servir para hacer crecer las carreras individuales. Así que lo que hace la IA—y esto se conecta con lo que hablamos hace unos minutos—es ofrecernos la posibilidad de saber qué pueden hacer los empleados luego. Los puestos están, la gente está, y se trata de encontrar los mejores emparejamientos entre quienes tienen talento y lealtad por tu organización y los puestos críticos que necesitas cubrir.

La IA es capaz de ayudarnos a hacer eso. Lo realmente interesante es que esto, tal como dices, ya es posible hoy en día. Tengo varios ejemplos reales si quieres, pero ya se está implementando en gobiernos. Este es uno de mis ejemplos favoritos, porque normalmente hablamos de empresas tecnológicas súper innovadoras cuando mencionamos ejemplos reales de nuevas tecnologías.

Pero de lo que estoy más orgullosa es de que, al menos en EE.UU., algunas de las implementaciones más innovadoras han sido en gobiernos estatales.

Cuando pensamos en gobiernos estatales, imaginamos que están un poco rezagados, que no están a la vanguardia en tecnología. Pero tenemos los estados de Nueva York e Indiana, entre otros, liderando cómo emparejar las habilidades de sus desempleados con los trabajos disponibles, logrando así mantener su talento y bajar el desempleo. Están solucionando dos problemas de una vez. Sé que he usado muchos clichés aquí, perdón.

Quizás si usara IA no diría tantos clichés verbales. Pero sólo quiero decir que me siento increíblemente orgullosa de estas implementaciones. No tuve nada que ver, pero es asombroso cuando los gobiernos apuestan por la tecnología y dicen: tenemos un objetivo—hay gente desempleada en el estado y empresas listas para emplearla aquí. Si podemos usar esta tecnología para resolver ambos problemas, ¿por qué no intentarlo? Y lo hicieron. Así solucionaron ambos problemas.

Estoy aquí usando estos casos como ejemplo porque ellos se atrevieron. Lo bueno de los gobiernos es que pueden ayudar a mucha gente a la vez. Y una de las razones por las que Ashu y Kamal en Eightfold apuntaban a gobiernos era precisamente el poder de escalar la ayuda y tener impacto masivo, mucho mayor que si comenzaras con una empresa pequeña.

Por eso creo que fue una estrategia realmente inteligente.

Becca Banyard: Genial. Hay muchos datos interesantes en esa respuesta. Me pregunto: mencionaste cómo el gobierno ayudó a la gente a conseguir trabajo. Pero en empresas donde su mejor talento se va en dos años, o donde la gente se va porque no recibió el apoyo en formación y desarrollo que necesitaba,

¿Cómo puede usarse la IA para retener a esos empleados?

Alexandra Levit: Otra muy buena pregunta. Creo que una parte importante es usar el conocimiento de la adyacencia de habilidades para perfilar regularmente a tu equipo y así obtener una visión más amplia de las habilidades existentes y de las que necesitarás ahora, en el futuro inmediato y en el más largo plazo.

Tendemos a no mirar demasiado lejos. Así como los futuristas no suelen proyectar tan a largo plazo. En la planificación de habilidades debes pensar a corto plazo, porque puede que haya habilidades que ni siquiera conocemos pero que serán necesarias en 10 o 15 años.

Pero desarrollar perfiles de habilidades para distintos roles es algo donde la IA puede ayudarte mucho. Usando una plataforma de inteligencia de talento puedes hacerlo y planificar tu fuerza laboral. Al entender qué habilidades vas a necesitar y qué es capaz de hacer tu gente ahora y en el futuro,

e incluso, qué es lo que harán a continuación—basado en el análisis de los datos de miles de millones de perfiles de carrera—puedes decir con precisión: sé que la mayoría en este puesto buscará esto otro luego. Así, puedes comenzar a formarlos proactivamente para que se muevan por la organización.

De hecho, a la organización le interesa tener personas con habilidades lo más amplias posibles porque nunca se sabe cuándo llegará la próxima disrupción. Y las empresas más inteligentes durante la pandemia no despidieron gente, sino que la redistribuyeron.

Lo vimos en muchos sitios: una parte del negocio bajaba su actividad y, en vez de despedir a un buen equipo, los movían a otras áreas, y cuando la actividad recuperaba, los reubicaban. Así se gestiona una empresa de manera inteligente hoy: no despides talento y luego preocuparte de recuperarlo. Las aerolíneas, por ejemplo, despidieron a muchos durante la pandemia y ahora tienen escasez de personal.

Habría sido mejor tener una plantilla con habilidades en distintas áreas y haberlos conservado y reubicado; no tendrían la escasez de hoy. Así, si utilizas la inteligencia del talento para mover a las personas por la organización, dándoles distintas tareas pero reteniéndolas, resuelves el problema de la gente que se va porque siente que no tiene oportunidades.

Si los vuelves a formar, les das nuevas habilidades y oportunidades, seguramente se quedarán más tiempo y todos estaréis más contentos. Pero necesitas saber de qué son capaces. Esto, además, es información para todos. No sólo los líderes se benefician de esos datos.

Son los líderes, el área de RRHH, los propios empleados. Muchas veces estos tampoco sabían que, por ejemplo, si eres bueno en álgebra, tal vez seas bueno en cálculo. Para mucha gente es muy empoderante descubrir lo que pueden lograr. Le da autonomía y confianza, especialmente a quienes no tuvieron educación formal o subestimaban sus capacidades.

Se ha visto, por ejemplo, en empleados de tiendas de conveniencia, que pensaban que ese sería su destino para siempre. Descubrieron que allí habían adquirido habilidades útiles en otros lugares, como un hospital. Es genial. También ayuda a los gerentes, porque a veces son ellos los que no quieren dejar ir al personal,

por una visión muy cortoplacista. No apoyan el movimiento interno porque temen perder a su mejor persona. Pero ver que un movimiento interno puede ser mejor para la empresa (puede que ni siquiera pierdas a esa persona; quizá se quede contigo en otro reto), ayuda a todos.

También democratiza las oportunidades. Si se hace bien, la inteligencia del talento puede mostrar las oportunidades a todos, ayudar a todos a entender por qué es lo mejor y generar muchos beneficios a la vez. Así que creo que es algo muy valioso de tener.

¡Buena pregunta!

Becca Banyard: Sí, totalmente de acuerdo. Quería regresar a tu libro. ¿Qué te llevó en un primer lugar a escribirlo? Cuéntanos el camino hasta esa decisión.

Alexandra Levit: Es una buena pregunta. Tus preguntas son muy buenas. Diría que llevo casi una década reflexionando sobre el problema de la brecha de habilidades. Siempre me ha frustrado que siempre escucho sobre despidos pero al mismo tiempo parece que nunca encontramos a las personas idóneas para los puestos adecuados. Ese desajuste nunca se resuelve.

Así que cuando conocí a Ashu y Kamal, quienes tienen esta tecnología en Eightfold que usa IA para ayudar a resolverlo, me sentí intrigada. Además, tenían muchos casos de éxito que podíamos explicar y dar consejos prácticos, es decir, no era sólo teórico, sino que aquello existe ya y esto es lo que hay detrás de la inteligencia del talento. Agradezco poder aportar una solución, porque he escrito mucho y no siempre es práctico o aplicable.

En el espacio del futurismo muchas cosas son especulativas. Pero aquí hablamos de algo que ya existe, ya hay implementaciones y damos un mapa concreto para empezar y sin miedo. No es algo que debas temer o pensar que necesitas mucho presupuesto: ya existe, hay gente que lo ha hecho con éxito y un piloto es asumible. ¿Qué tienes que perder? Por eso quise escribir sobre ello y difundirlo.

Como autora y futurista, mi mensaje siempre es: ayudemos a la mayor cantidad de personas posible a tener vidas significativas y, en mi área, esto es en el trabajo. Así que, ¿cómo encontrar carreras significativas para la mayor gente posible? El libro con Ashu y Kamal es una vía para eso.

Becca Banyard: Increíble. Me encanta. Me recuerda nuestro trabajo aquí en Personas Gestionando Personas: buscamos crear contenido no sólo del qué, sino del cómo. Cómo implementar esto en tu organización, en tu práctica, en tu carrera.

Alexandra Levit: Exactamente. Ustedes hacen lo mismo. Tienen la misma misión.

Becca Banyard: Me encanta. Ya hablamos de cómo la IA está revolucionando la cultura organizacional en términos de reducir el desempleo o retener empleados que de otro modo se irían porque no veían posibilidades de crecimiento.

¿Qué otras formas hay en que la IA está revolucionando la cultura organizacional?

Alexandra Levit: Creo que cada vez más vemos a la IA utilizada para, no diría reemplazar, sino aumentar la participación humana en la plantilla. Nunca me gusta usar la palabra reemplazar. No creo que la IA esté en posición de sustituir personas aún.

Por ejemplo, y esto es muy actual, se habla mucho de ChatGPT y otras tecnologías similares. Cuando se inserta IA en un proceso tradicionalmente humano necesitas que una persona la cree, la gestione, la repare si se descompone, la reoriente y se la explique a los responsables. Eso requiere mucha gente supervisando la IA. Sin esa supervisión, todo se descontrola. Tengo un ejemplo de hoy mismo.

Escribo una columna para el Wall Street Journal (algunos oyentes tal vez la conozcan, se llama The Workplace Report). Varias agencias de relaciones públicas me hicieron envíos usando ChatGPT para redactar sus notas de prensa. Usaban correos reales, pero ningún humano las revisaba antes de enviarlas.

Desafortunadamente, ChatGPT no redacta como una persona real. Y las notas no tenían sentido. Al recibirlas, mi impresión de esas agencias era mala porque las notas se notaba que las había hecho un bot. Además, perdí tiempo leyendo eso.

Este caso no es dañino, pero tu empresa es responsable por el mal comportamiento de la IA. No es culpa del proveedor, es tuya si sucede algo ilegal o discriminatorio, o que conlleve problemas legales. Y eso me preocupa: hay muchas implementaciones de IA en diferentes ámbitos y no siempre hay supervisión humana adecuada. Hay cuestiones éticas y legales graves, y a veces estas tecnologías están descontroladas y creemos que podrán reemplazar personas, pero aún no están para eso.

Falta tiempo para que lo estén. Así que, aunque la IA puede hacer cosas maravillosas—¡yo misma acabo de escribir un libro sobre lo maravillosa que es la IA!—, es esencial la supervisión humana en cada implementación.

Becca Banyard: Absolutamente. Me alegro de que lo menciones. Como alguien que no es experta en IA, veo lo importante que es. Y me alegra que hayas traído a colación ChatGPT, porque si no lo hacías tú, lo haría yo. Como todos sabemos, el lanzamiento de ChatGPT volvió loco a internet.

Me gustaría hablar un poco más sobre ChatGPT. De cara al futuro laboral, ¿cómo ves impactando ChatGPT al futuro del trabajo y de las organizaciones?

Alexandra Levit: Como otros chatbots, ChatGPT no es único en ese aspecto.

No lo considero especialmente avanzado respecto a lo que ya existe. Es un chatbot, usa procesamiento de lenguaje natural para armar frases o pensamientos usando el lenguaje. Aprende de lo que tú has dicho y de lo que ha leído.

No es realmente revolucionario porque no 'piensa por sí mismo'. No puede tener una conversación que suene como un humano, con pensamientos nuevos y coherentes. Existe la llamada Prueba de Turing, de hace tiempo, donde se ve si puedes notar que algo es un robot o que es indistinguible de una persona.

Para mí, ChatGPT no pasa esa prueba. Cuando leo, me doy cuenta de inmediato de que no es una persona. A algunos les parece humano, pero yo lo noto enseguida.

Igualmente, cuando interactúas con un chatbot de atención al cliente, la mayoría nota que es un bot. Y no entiendo bien por qué hay tanta fascinación por ChatGPT, porque en mi opinión no es un avance revolucionario respecto a tecnologías previas.

Dicho esto, pronto habrá un salto en calidad. Y con los años, tendremos tecnologías cada vez más sofisticadas que reemplazarán o automatizarán más tareas humanas. Lo importante es que, como vengo diciendo hace años, hay que mirar más allá y ver qué parte de nuestro trabajo es más vulnerable a la automatización y cómo evolucionar la carrera para afrontarlo.

Por ejemplo, en mi caso, como columnista del Wall Street Journal, si previera que ChatGPT o algo similar puede redactar mi columna en cinco años, hoy por hoy no puede, pero quizá sí en tres. ¿Publicará el periódico columnas solo generadas por máquina, sin revisión? Probablemente no. Entonces debería desarrollar también la habilidad de editor/a, además de escritora, y convertirme en la supervisión humana del bot que me reemplace.

Ese es el ejemplo. Todos debemos pensar ahora qué competencias adicionales debemos desarrollar para seguir empleados cuando partes de nuestro empleo sean reemplazadas por máquinas. Esa es la realidad.

Las máquinas serán cada vez más sofisticadas y llegará el día en que puedan tomar más tareas humanas. ¿Estamos ahí hoy con ChatGPT? No, aún no es lo suficientemente inteligente ni puede hacer tanto. Los chatbots en general tampoco. Pero mejorarán sí o sí.

Aun así, siempre necesitaremos supervisión humana. No veo que pronto puedan hacerlo todo solos. No está en nuestro futuro inmediato. Así que, nosotros haremos esa supervisión y pondremos el criterio y el toque personal. Son competencias que la gente debe perfeccionar, así siempre habrá espacio para los humanos.

Eso implica que, por ejemplo, si eres ingeniera/o en software, ya no puedes depender solo de la programación. Es momento de desarrollar habilidades interpersonales también. Si has descansado sólo en tus competencias técnicas durante 25 años, esos días están contados. Toca volverse más polivalente.

Becca Banyard: Sí. Antes de que Skynet nos domine.

Alexandra Levit: Exacto.

Becca Banyard: Bien, tenemos que terminar, pero me queda una última pregunta—la que hago a todos mis invitados.

¿Cuál crees que es la principal clave para que los empleados sean felices en el trabajo?

Alexandra Levit: La clave es tener nuevos retos. La capacidad de aprender, crecer y sentirte valorado y apreciado. Eso son varias cosas, pero están conectadas. Sentir que tu trabajo se aprecia, que creces y que tu aporte es significativo para ti y para la organización es más importante que recibir un aumento de salario. Es sentir que formas parte de algo mayor que tú.

Becca Banyard: Muy de acuerdo. Me encanta. Alexandra, ha sido un placer tenerte. Realmente disfruté esta conversación.

Alexandra Levit: Yo también.

Becca Banyard: Si tuviéramos más tiempo, podría hacerte muchas preguntas más, pero quizá lo dejemos para otro episodio. Gracias de nuevo por venir.

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

Alexandra Levit: Claro. Puedes visitarme en alexandralevit.com. Consulta nuestro libro Deep Talent. También estoy en Twitter @alevit, en LinkedIn también nos pueden encontrar, y nos encantaría saber las opiniones de la gente y estaré feliz de volver cuando quieras, Becca.

Becca Banyard: Genial. ¡Me encanta!

Bien, a nuestros oyentes, muchas gracias por escucharnos. No olviden dar like y suscribirse para estar al día con todos nuestros nuevos episodios. ¡Hasta pronto y que tengan un excelente día!