Cómo la IA Agéntica Está Transformando la Incorporación, Mentoría y Retención

David Rice: ¿Qué hace que estos agentes sean realmente agénticos en vez de, por ejemplo, un panel o un asistente inteligente?

Francisco Marin: Una IA agéntica realmente no espera a que un humano haga una pregunta. Toma decisiones en tiempo real de forma proactiva, o identifica intervenciones basadas en los indicadores universales a los que la IA tiene acceso.

David Rice: ¿Cómo garantizan la confianza cuando los agentes de IA inician algo tan sensible como la retención o la mentoría?

Dan George: Tenemos que lograr que todo lo agéntico cuente con el nivel adecuado de consentimiento en el uso ético. Así que hay que pulsar el botón de consentimiento y, en cualquier momento, pueden revocar su consentimiento.

David Rice: ¿Entonces cómo se ve el éxito?

Francisco Marin: En una intervención de mentoría, podrías estar viendo ahorros entre 20k y 30k al acortar hasta un 40% el tiempo de productividad de una nueva contratación.

David Rice: Bienvenidos al pódcast People Managing People, el programa donde profundizamos en el lado humano del trabajo, la tecnología que lo influye y las ideas audaces que moldearán el futuro de las prácticas de personas. Soy su anfitrión, David Rice.

Hoy tengo dos invitados. Francisco Marin es fundador y CEO de Cognitive Talent Solutions. También es autor del Manifiesto Network-First y un pionero en el análisis de redes organizacionales. Francisco lidera una comunidad global cada vez mayor centrada en cómo las redes informales y la colaboración con IA pueden acelerar la incorporación, la mentoría y el liderazgo informal en grandes empresas.

Dan George es el Chief Experience Officer en CTS y el fundador y CEO de Piper Key Analytics. Es un experto galardonado en analítica de personas, planificación de fuerza laboral y transformación de RR.HH. basada en datos. Tiene experiencia en empresas Fortune 100 y en innovadores medianos, y ha ayudado a reinventar los RR.HH. como una función estratégica potenciada por análisis. Además, es miembro de nuestro consejo editorial asesor.

En esta conversación intentaremos profundizar en cómo los agentes de IA y el análisis de redes están transformando los RR.HH. de los informes estáticos a flujos de trabajo autónomos y accionables. Francisco compartirá ideas de pilotos tempranos donde agentes de IA vinculan mentores y aprendices, mapeando liderazgo informal y acelerando la incorporación a través de redes críticas. Dan desglosará cómo estos agentes pueden escalar la función de analítica de personas, automatizando insights y permitiendo que profesionales de RR.HH. se enfoquen en el trabajo estratégico.

Ya sea que dirijas RR.HH. y operaciones de personas, o estrategias de talento, o simplemente quieras entender hacia dónde se dirige la próxima frontera en la transformación de la fuerza laboral, esta conversación es para ti. Vamos directamente al tema.

¡Perfecto! Francisco, Dan: ¡bienvenidos!

Dan George: Un placer estar aquí. Gracias.

David Rice: Quiero comenzar hablando de la visión que tienen con Cognitive Talent Solutions. ¿Por qué estos ocho agentes? ¿Cuáles eran las áreas clave que pensaban abordar al mirar RR.HH. en general?

Dan George: Desde nuestra perspectiva, existen muchas formas en las que los agentes de IA pueden ser efectivos en RR.HH., pero estos ocho fueron algunos de los más obvios, ya que no solo podíamos recopilar fácilmente el consentimiento y garantizar que todas las partes estuvieran dispuestas y capacitadas, sino que también podíamos rastrear el ROI específicamente de cómo impactan las operaciones generales de RR.HH. y los aspectos necesarios para ser una salida de primera generación.

No quisimos hacer algo demasiado ambicioso, pero sí causar impacto, sabiendo además que todo esto evoluciona. Así que estos ocho eran, con diferencia, los que más sentido tenían.

Francisco Marin: Estoy totalmente de acuerdo con lo que dijo Dan. Y para complementarlo un poco, observamos que ya había capacidades agénticas de IA desplegadas para procesos centrales de RR.HH. como nómina o cumplimiento normativo.

Pero faltaban casos de uso que impactaran en la analítica de personas, especialmente los alineados con el marco de red que empleamos en CTS. Así que pudieran ayudarnos a repensar procesos clave como gestión del cambio, desarrollo de liderazgo o incorporación en términos de activación social.

Así que seleccionamos este grupo de ocho. Tuvimos mucha tracción. Luego podemos comentar lo de la incorporación, el emparejamiento de mentoría, pero sentimos que representaban bien el mensaje de que, aquí, esta es la nueva forma de capacidades agénticas para la analítica de personas en general, más allá del campo de análisis de redes organizacionales.

David Rice: Dan, mencionaste el consentimiento. ¿Cómo garantizan consentimiento, confianza y transparencia cuando los agentes de IA inician algo tan sensible como una intervención de retención o una conexión de mentoría entre pares?

Dan George: Exacto, fue uno de nuestros pensamientos preventivos. Debemos hacer que todo lo que hagamos de manera agéntica tenga el nivel adecuado de consentimiento y uso ético en estos procesos automáticos. Una de las mejores formas es que, en nuestra plataforma, tomamos servicios y correos electrónicos de las personas involucradas. Cuando el agente identifica un criterio específico, puede lanzar un correo automatizado que genera el administrador.

Así, pueden iniciar ellos mismos el proceso de todas las firmas necesarias. Ambas partes reciben un email para dar su consentimiento. Con ello, se notifican y pueden dar su consentimiento, y en cualquier momento revocarlo; así cumplimos con el RGPD y demás normas éticas.

Francisco Marin: Y también tuvimos discusiones continuas sobre las particularidades de cada caso. En retención de talento, por ejemplo, discutimos si tiene sentido ofrecer insights a nivel agregado —por ejemplo: “este equipo de 13 personas corre un alto riesgo de rotación según estas señales y estas son algunas de las acciones recomendadas”— o a nivel individual notificando solo al supervisor inmediato. En algunos casos, lo probamos a nivel agregado, en otros a nivel individual, y observamos las reacciones de las empresas piloto y los empleados.

El principio es realmente, donde sea posible, construir mecanismos de opción. Si te identifican como mentor de una nueva contratación, por ejemplo, debes dar tu consentimiento. Otro componente es el rol del supervisor inmediato: ¿debe autorizar la intervención o solo ser informado? Eso evoluciona, pero la idea es ser 100% cumplidores del RGPD y otras normas, y crear estos mecanismos de selección siempre que sea posible.

David Rice: Hablemos de funcionalidad. ¿Qué hace que estos agentes sean realmente agénticos y no solo un panel o asistente inteligente o lo que se asocia normalmente con IA generativa?

Francisco Marin: Como el nombre indica, en la IA agéntica la IA tiene más agencia.

Así que esta IA no espera a que el humano analice un panel o realice una pregunta. Propone cuestiones de manera proactiva o identifica intervenciones. El factor humano sigue siendo necesario para autorizar la intervención desde la plataforma, pero la IA monitorea señales constantemente e identifica estas intervenciones en tiempo real.

Y además puede tomar decisiones con contexto, dependiendo de los indicadores disponibles. Dentro del marco de generación aumentada, el orquestador agéntico toma decisiones en tiempo real sobre cómo componer notificaciones, correos, o realizar intervenciones.

Por tanto, el nivel de agencia es mucho más alto que, por ejemplo, una interfaz tradicional de IA generativa, como las que habíamos construido antes.

David Rice: Mencionaste pilotos, ¿qué agentes han generado más tracción o despertado más interés?

¿Por qué crees eso?

Francisco Marin: Es el emparejamiento de mentoría junto con la incorporación. ¿Quieres explicarlo tú, Dan?

Dan George: Sí, el emparejamiento de mentoría es uno de los más sencillos en cuanto a riesgo y accidentalidad. De nuevo, soy un gran defensor de tener no solo un mentor, sino varios. Para cualquier organización, especialmente con nuevas incorporaciones o gestores, contar con un mentor y poder emparejarse con alguien fuera de tu línea directa o de estructura genera un gran impacto.

El coordinador de mentorías busca entender el nivel del individuo, sus aspiraciones, según lo detallado que sea el sondeo ONA activo. Tanto el posible mentor como el aprendiz reciben correos de consentimiento. Si ambos aceptan, comienza la presentación y a escala esto facilita procesos antes manuales: cuando fui CHRO, gestioné listas y envíos de candidaturas a equipos de desarrollo. Tenerlo automatizado autoriza y facilita mucho, evitando siempre recurrir a los mismos mentores y aprendices.

Así que es una de las cosas más fáciles, de bajo riesgo y más impactantes que una organización puede implementar. Para el precio, es increíble.

Francisco Marin: Y la gente lo entiende muy bien porque, si has trabajado en una multinacional, sabes que la primera persona que te guía hace una gran diferencia. Si es inspiradora y comprometida, mejora tu experiencia; si está desmotivada o quiere irse, es más fácil querer marcharte y sumarte a un competidor. Más hoy, que muchas nuevas contrataciones se unen en entornos híbridos, sin contacto presencial con su equipo. Estas organizaciones están en reorganización en tiempo real; es esencial optimizar la incorporación para acortar el tiempo productivo de la nueva persona. Lo que hacemos es repensar la incorporación como activación social.

David Rice: Muy interesante. Imagino que a nivel empresa, multinacional y con contrataciones internacionales, esto ayuda mucho a crear conexiones. Mencionaste que estos agentes pueden identificar riesgos de agotamiento o burnout. También pueden conectar automáticamente a alguien con un mentor o gestor. ¿Cómo ocurre eso en la práctica?

Francisco Marin: Podemos explicar el flujo del emparejamiento de mentoría, ahora ya implementado en varias compañías.

El proceso es así: una nueva contratación se une a la organización. La IA identifica quién es la persona mejor posicionada para ser mentor/a, basada en métricas de liderazgo informal obtenidas por análisis de redes organizacionales, consideraciones técnicas, rol, departamento, desempeño, antigüedad, etc. Cuantos más datos alimentan el sistema, más sofisticadas y accionables son las recomendaciones.

Una vez se identifica el emparejamiento, la intervención se muestra al usuario de RR.HH., que debe autorizar su inicio en el analizador de redes. La IA contacta al mentor para solicitar su consentimiento. Informa al supervisor, pero no pide su permiso directo. Si el mentor acepta, la IA crea la introducción por correo entre mentor y aprendiz, agenda una reunión, documenta si se realiza y evalúa el impacto, midiendo ahorros en tiempo de productividad de la nueva contratación. Ese es un ejemplo de flujo completo de IA agéntica para incorporación mediante mentoría.

David Rice: Hablemos de resultados. ¿Qué es éxito para uno de estos agentes? ¿Qué señales o resultados observan para medirlo?

Dan George: En general, hay investigaciones antiguas que hemos reunido y consideramos ROI promedios para estos escenarios. A medida que los agentes completan tareas y los emparejamientos se concretan con reuniones, se cuentan los procesos y se les aplica un monto promedio de ahorro. Todo se agrega en la parte superior del panel, de modo que cualquier administrador pueda ver su impacto.

Con los datos, pueden aplicar su propio ROI si desean sumar o restar cuantía. Medimos el flujo automatizado que programa, coordina y ejecuta todas estas acciones, ahorrando decenas o cientos de horas según el tamaño y duración del proceso. Todos esos ROI pueden mostrarse en dashboards y presentaciones para reuniones de equipo o de liderazgo, mostrando el volumen generado.

Francisco Marin: Añadiendo en concreto: en una intervención de máximo impacto de mentoría, puedes lograr ahorros entre 20k y 30k al acortar un 40% el tiempo de eficacia de una nueva contratación.

Esto se puede desplegar a escala con cada nueva persona que entre. Actualmente estos agentes de IA están disponibles en nuestra plataforma Connect network analyzer, pero avanzamos hacia integrarlos nativamente en ServiceNow y Google, así los clientes podrán acceder a estos agentes dentro de su infraestructura TI existente.

De este modo pueden interactuar con toda la información de gestión de casos o flujos de trabajo de RR.HH. en el ecosistema de ServiceNow. Es un momento muy interesante para descubrir nuevos casos de uso y recopilar feedback, preparando el despliegue de los ocho agentes a escala, más allá de pilotos iniciales.

Dan George: También tenemos interés de otros CRMs; añadir esto como aplicación nativa en sus mercados ayuda a optimizar y simplificar el proceso para usar esta tecnología en sus ecosistemas habituales.

David Rice: Imaginen poder acceder al mejor talento del mundo: el ingeniero en São Paulo, la directora de ventas en Dublín o la diseñadora increíble en Ciudad del Cabo. Tu próxima gran contratación puede estar en cualquier lugar. Con Oyster, no tiene por qué perderse.

Oyster ayuda a empresas a contratar talento globalmente, manejar nóminas exactas y puntuales, y mantener el cumplimiento en cada paso. Construye el equipo de tus sueños y crece con confianza, porque el mundo realmente es tu ostra.

Imagino que hay gran interés por parte de RR.HH., pero mencionaron la capacidad de presentar esto al resto de la alta dirección. ¿Ven mucho interés por parte de operaciones, CEOs, etc.?

Dan George: Cada semana y mes, recibimos más consultas desde fuera de RR.HH.

Normalmente empezamos gracias a profesionales de people analytics u otros profesionales de gestión de talento. Pero cada vez más hablamos con líderes externos que quieren entender las redes de habilidades y colaboración de sus equipos, para acelerar la innovación, mejorar la colaboración y conocer la dinámica cultural de sus equipos. Incluso en casos simples, ante iniciativas de cambio, entienden quiénes son los influencers clave. Pueden dirigir comunicaciones específicas a sus redes, estén en la base, el centro o la cúpula de la organización.

Hay influencers en todos lados y poder conectar con ellos para agilizar la adopción del cambio es un gran caso de uso para nosotros.

David Rice: Desde la parte técnica, cada organización tiene datos e infraestructura muy diferentes. ¿Qué necesitan tener listo antes de poder adoptar estos agentes?

Francisco Marin: Muy buena pregunta. Las barreras son mucho menores de lo que se piensa. Lo positivo es que combinamos ONA activa (encuestas online) con ONA pasiva (metadatos de herramientas colaborativas como Microsoft, Google, Slack, etc).

En cuanto a métricas, lo esencial sería: nombre y email del empleado y del jefe. Con eso ya se puede lanzar un piloto. Luego, cuanto más datos aportes (departamento, división, desempeño, historial de rotación) mejor, pero la IA agéntica puede tomar decisiones contextuales y operar con la información básica disponible. Si la IA no sabe quién es el jefe o el email, no podrá notificar, pero normalmente esa info ya viene por defecto de las APIs de Microsoft o Google.

Dan George: Hemos tenido equipos que suben estructuras jerárquicas simples y otros clientes con dos o tres jerarquías diferentes. Podemos ingerir cualquier estructura que les convenga. Nuestra LLM personalizada en segundo plano, y si estamos en otra plataforma, también podemos unir sus propios LLMs, así que varias redes neuronales trabajan para analizar las redes.

Francisco Marin: Ejemplo: recientemente trabajamos con una compañía Fortune 5 con siete métricas para definir equipos: estructura de supervisión, reports funcionales, directos, indirectos, etc. La IA pudo analizar todos esos indicadores y ofrecer recomendaciones, usando además IA generativa, lo que cambia mucho la experiencia del cliente.

David Rice: He visto investigaciones que sugieren que profesionales de RR.HH. sienten no estar capacitados para usar IA. ¿Han enfrentado escepticismo o resistencia al incorporar IA agéntica a procesos tradicionalmente humanos? ¿Cómo lo gestionan?

Francisco Marin: Diría que, hasta ahora, la IA se entiende como parte esencial del futuro laboral. Da igual si estás en RR.HH., IT o finanzas; debes lidiar con ello, porque va a afectar tu trabajo a corto plazo. Por eso, hay menos resistencia: existe un sentido de urgencia. En olas previas, por ejemplo, cuando fuimos probablemente la tercera empresa de people analytics en integrar IA generativa, había diferencias en la disposición, algunas compañías querían la tecnología pero no el componente generativo aún. Pero ahora, esas compañías lanzan IA agéntica rápidamente, han entendido que o son early adopters o se quedan fuera. Se está produciendo un cambio de mentalidad y veo mucha menor resistencia de lo esperado.

Dan George: Hay dos aspectos aquí. Nuestra plataforma está pensada para cualquier persona, sin necesidad de conocimientos extensos en teoría de ONA o bases de datos gráficas. Todos los indicadores típicos están disponibles pero lo que mostramos en informes es sencillo y fácil de entender para quien no es especialista. Puedes profundizar más en los datos si quieres, descargando a hojas de cálculo para combinarlos con tu DWH de RR.HH. y da igual si tienes 300 o 30,000 empleados: puede integrarse.

Nos centramos tanto en la facilidad para quienes no son técnicos, como en ofrecer todas las métricas completas. Además, para la parte de Francisco, justo hablaba con un cliente con dudas sobre IA generativa: preferían empezar sin ella, pero al ver los resultados, pidieron añadirla porque está confinada a la plataforma, no accesible a datos externos no enviados por el cliente.

Francisco Marin: Eso es clave: recalcamos al hablar con RR.HH. y otros responsables que los usuarios con acceso a la plataforma controlan cómo se comparten los insights en la organización. Pueden autorizar intervenciones o no, enviar un resumen ejecutivo PDF, personalizar métricas, insights, gráficos e incluso el alcance de cada informe. Son los guardianes de la información y eso tiene mucho eco en equipos de RR.HH.

David Rice: Imagino que esa personalización y poder adaptarlo según el nivel del usuario contribuye a la adopción. ¿A dónde creen que va esto? ¿Tienen en mente nuevas capacidades agénticas?

Francisco Marin: Sí.

Dan George: Sí. Primero, Francisco tiene una visión brillante desde hace años, nos conocemos antes de la pandemia y llevamos tiempo pensando en esto. Hay muchas áreas en las que veo que la segunda generación de estos ocho agentes puede avanzar, además de nuevas iniciativas a medida que la gente se familiarice. Nos esforzamos por adaptarnos a las tendencias y el impacto actual, y por competitividad, me reservo algunas ideas, pero estamos muy ilusionados con esta generación y las siguientes.

Francisco Marin: Para mí, el futuro organizacional es una red impulsada por agentes, con IA desplegando macrointervenciones a escala. Las multinacionales funcionarán como incubadoras de esta nueva forma de trabajo, lo que llamamos "futuro de trabajo Network-First". También surgirán nuevas organizaciones que adopten estas prácticas desde el inicio, como hacemos en CTS, con una comunidad descentralizada de 50 personas y muchos colaboradores. Queremos hacer de nuestra propia gestión un caso de estudio.

De hecho, aparte de CTS, lanzamos la iniciativa Network-First Manifesto, abierta a todos los que se identifiquen con este concepto. Creamos principios junto a referentes como Mike Lorena Andras y otros profesionales del sector. Ya tenemos 200 miembros fundadores de 80 organizaciones, y pronto organizaremos eventos de ratificación y siguientes pasos emocionantes.

Al final se trata de cómo, dentro de nuestra capacidad limitada, podemos impulsar la transición de un modelo jerárquico a uno de red, donde una nueva contratación tenga incentivos y experiencia similar a entrar a una startup en Silicon Valley. Buscamos crear un futuro de trabajo emocionante, no temible.

David Rice: Qué excelente. Admiro el trabajo de Michael en redes, me parece muy interesante. Dan, Francisco, gracias por unirse hoy. Antes de cerrar, ¿dónde pueden encontrar más información quienes quieran conocer estos agentes o lo que están haciendo?

Francisco Marin: Pueden visitar cognitivetalentsolutions.com en cualquier momento. También tenemos el boletín en LinkedIn: CTS running sites, donde pueden recibir artículos semanales. Por separado, lanzamos la iniciativa Network-First Manifesto en networkfirstmanifesto.com, o /join para sumarse. Está abierto a todas las personas interesadas.

David Rice: Bien, muchas gracias a ambos por acompañarnos hoy. Ha sido una charla excelente.

Dan George: Gracias, David.

Francisco Marin: Gracias, David.