El papel de la IA en el talento, la confianza y el futuro de la experiencia del empleado

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Jeanne Meister: Uno de los temas más interesantes es el concepto del usuario subterráneo de IA. Según la última encuesta de Microsoft, el 75 por ciento de los trabajadores están usando IA, pero aproximadamente el 50 por ciento lo hace sin admitirlo a sus gerentes o equipos. De hecho, esa es la situación más peligrosa en la que estar.

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

Mi invitada de hoy es Jeanne Meister. Es experta en el futuro del trabajo y estratega laboral. Vamos a hablar de la IA, de cómo se está usando en las empresas, y de cómo las compañías pueden entender el impacto de la IA en su gente y en el trabajo que realizan.

Jeanne, bienvenida.

Jeanne Meister: Gracias por invitarme, David. Es un placer estar aquí.

David Rice: Por supuesto.

Primero, cuéntanos un poco sobre ti, cómo llegaste a donde estás, ¿qué es lo que te quita el sueño hoy en día con respecto al futuro del trabajo?

Jeanne Meister: Claro. Como mencionaste, soy consultora global de RRHH y estratega de lugares de trabajo. He escrito varios libros. Básicamente, mi carrera ha girado en torno a escribir libros, fundar empresas y luego venderlas. Escribí el primer libro sobre universidades corporativas, fundé corpu.com, lo vendí y luego escribí The 2020 Workplace. Fundé Future Workplace, lo vendí y me retiré en diciembre de 2023, es decir, el año pasado.

También estoy muy activa en la educación superior. Formo parte de la junta directiva de una universidad en línea sin ánimo de lucro dirigida a adultos que trabajan. Y, en mi tiempo libre, vivo en Nueva York con mi esposo y mi Labradoodle australiano.

David Rice: No sé si mucha gente suele contarme sobre sus mascotas, ya sabes, yo tengo cuatro perros. Y todos los que vienen al programa, traen temas de negocios. Nunca me hablan de sus mascotas.

Jeanne Meister: Pues bien, una línea nueva de preguntas entonces.

David Rice: ¿Verdad?

Quiero empezar la conversación sobre algo que la gente tal vez no asocie de inmediato con la IA, a menos que seas profesor universitario o director de cine, pero es la idea de la confianza. Cuando hablamos antes, mencionaste una conferencia a la que fuiste recientemente y el tema de la confianza salía mucho a relucir, ¿cierto?

Pero no desde la perspectiva del empleador, sino desde la perspectiva de los empleados; muchos dudan en usarla por miedo a cómo sus jefes puedan percibir su trabajo o el rol que desempeñan. ¿Cómo ves que esto se está configurando ahora mismo? ¿Y qué deberían estar haciendo los gerentes y líderes para abordarlo?

Jeanne Meister: Pues, en la pregunta anterior, lo que más me preocupa es justo esto, David. Es la parte emocional del uso de la IA generativa en el trabajo, y los problemas de ansiedad, miedo y confianza que veo generarse. Pienso que los empleados temen que si no usan IA generativa, tal vez no consigan ese próximo ascenso.

Si la usan, temen ser considerados reemplazables, porque muchas actividades que realizas pueden ser automatizadas por IA, entonces, ¿para qué te necesitan ahora? Creo que la IA generativa realmente está generando más estrés en los trabajadores.

Y, David, durante los últimos años he trabajado mucho el tema del bienestar financiero, y ese es otro factor de estrés. Una encuesta dice que los empleados preocupados por su economía dedican el equivalente a un empleo de medio tiempo —15 horas a la semana— simplemente preocupándose, y eso impacta en su productividad y motivación.

Me preocupa que ocurra lo mismo aquí, que los empleados sientan que deberían ser mucho más productivos usando IA, pero no lo son. Ya mencioné el tema de los usuarios subterráneos de IA. Según la encuesta de Microsoft, el 75 por ciento de los trabajadores usan IA, pero un 50% lo hace sin admitirlo a su jefe o equipo. Esa es la posición más peligrosa, ya que puede que no conozcan las directrices o políticas de su empresa, y lo usan de forma aislada sin compartir, privando a la organización de los beneficios de los diferentes casos de uso que van más allá de la productividad, como la creatividad y la innovación.

Así que el tema de la confianza desde la perspectiva del empleado es importantísimo. Si eres líder de RRHH, ¿qué hacer? El primer recurso de IA que toda empresa debe adoptar, sin importar su tamaño, es una política de IA y comunicarla claramente.

David Rice: Sí, es algo sobre lo que nos llegan cada vez más preguntas. Y creo que hay tan pocos recursos claros porque es algo tan nuevo. Surgen varios tipos de desafíos aquí, ¿verdad? Las grandes compañías lanzan todo tipo de recursos para impulsar el uso de la IA y establecen límites. Luego tienes pequeñas y medianas empresas donde reina el caos, depende de cuánto liderazgo entienda la tecnología, lo cual varía muchísimo de un puesto a otro. Pero, si miramos las empresas tecnológicas en particular, donde integran IA constantemente, o en algunos casos la desarrollan, ¿quién sabe qué tipo de experimentación hay detrás?

Mi pregunta es, ¿cómo aconsejas gestionar el desafío de la IA según el tamaño y recursos de la empresa?

Jeanne Meister: Sin duda, la innovación se ha dado en las empresas tecnológicas y de servicios profesionales: la usan, la crean y la asesoran.

Tienen grandes equipos en este ámbito. Para las pymes, lo primero es prestar atención al dato de los usuarios subterráneos: la gente paga $20 al mes por ChatGPT-4 y lleva esa tecnología al trabajo. Es la clásica frase “llevar tu tecnología al trabajo”. Esta vez es “lleva tu herramienta de IA al trabajo”. Como dije, el primer recurso de IA es una política. No cuesta nada, solo requiere que la organización forme un comité directivo con representantes de RRHH, finanzas, TI, y, si hay, legal interno o externo, más líderes de negocio y juntos formar una visión común de cómo usarán la IA en la estrategia de empresa. ¿Qué política tendrán? ¿A quién aplica? ¿Solo a empleados fijos? Probablemente no. Muchas pymes recurren a contratistas y proveedores. ¿Solo para los que trabajan en oficina? Seguramente tampoco: muchos trabajan desde casa.

Las empresas deben analizar a fondo cómo impacta la IA en toda la organización, desarrollar una política y comunicarla claramente, no solo una vez.

Estoy viendo que debe ser una campaña, no solo un curso de formación por cumplimiento. Tiene que ser algo dinámico y continuo. Y también creo que se desaprovechan oportunidades cuando no se reconoce a quienes usan IA para mejorar productividad o creatividad.

¿Cómo identificar a esos usuarios avanzados, reconocerlos y recompensarlos por trabajar y obtener resultados con esta nueva herramienta?

David Rice: Es interesante porque si uno mira los discursos mediáticos, parecería que todo el mundo ya usa IA en su trabajo, y que la hemos adoptado automáticamente. Pero una de las grandes discusiones es el ROI. ¿Cuál es el indicador para decidirlo? No solo productividad en cantidad de trabajo, sino calidad. ¿Cuán creativos somos usando la IA? Eso puede ser un indicador.

Me pregunto en qué parte de la curva del ROI de la IA estamos, porque queremos fomentar la creatividad e innovación con la tecnología, pero también equilibrarlo con lo que realmente importa al negocio.

Jeanne Meister: Recomiendo a los clientes verlo desde una nueva perspectiva y preguntarse primero cómo van a usar la IA para optimizar una función. Por ejemplo, la captación de talento en RRHH, que es un gran caso temprano de uso. Luego, cómo usar la IA para acelerar el lanzamiento de un nuevo producto o servicio.

En pymes, lo que más oigo es el uso de IA para coaching. Mucha gente quiere aprender en colectivo y existen herramientas interesantes. Pero más allá de los casos de uso, que son muchos, las empresas deben ser estratégicas: integrar la IA en la estrategia de negocio como comité directivo. Identificar las aplicaciones de alto valor y bajo riesgo, que son relativamente fáciles de implementar. No hay que tener miedo a las “victorias rápidas”, necesitamos aplicaciones de alto valor y bajo riesgo. Todo tiene riesgos, pero algunos son menores. Si lo ves así, busca cómo generar más valor organizacional.

La investigación muestra que los líderes empresariales ven el uso de IA como una ventaja competitiva, pero son cautelosos en la inversión porque quieren demostrar el ROI. Así que hay que afrontarlo como equipo multifuncional. Y eso es igual independientemente del tamaño: lo fundamental es el uso estratégico de la IA integrada en la estrategia de negocio, no solo casos individuales que son innumerables.

David Rice: Totalmente.

Quiero pasar a la perspectiva del talento. Una de las cosas que la IA parece fomentar, según algunos relatos, es la tendencia a hacer “trampas”. Por ejemplo, he leído en Reddit casos donde la gente asume dos trabajos al mismo tiempo usando IA.

¿Qué preocupaciones tienes respecto a la calidad del trabajo, como mencionamos antes, y a cuánta confianza puedes tener en que alguien va a estar dedicado a tu equipo al cien por cien?

Jeanne Meister: Es una pregunta muy buena y afecta a empresas de cualquier tamaño.

Me recuerda a la eterna cuestión: ¿Qué pasa si formo a mis empleados y luego se van? Y la respuesta clásica es: ¿y si no los formas y se quedan? Lo mismo aplica aquí: ¿Y si no los formas en IA y se quedan?

Esa es la verdadera amenaza, que puede afectar tu posición competitiva. En el fondo, todo se reduce a la confianza. Como dijimos antes, ¿confías en los empleados que contrataste para que den lo mejor de sí? Tras la pandemia, al pasar del trabajo presencial al modelo flexible, este ya era un tema vigente incluso sin la IA generativa, y ahora la sospecha es que el uso de IA hace que puedan tener dos o tres empleos.

¿Están trabajando mis empleados si no los veo? ¿O están ocupándose de otros trabajos a la vez? Es cuestión de confianza y cultura: que el empleado se sienta valorado, incluido y recompensado. Siempre habrá personas con malas prácticas, es ley de vida. Pero lo vital es crear cultura de confianza, sentido de pertenencia y responsabilidad hacia el equipo.

Ahora, la otra cara es que, según la encuesta de Microsoft, el 66% de los líderes afirman que no contratarán a alguien si no tiene competencias en IA generativa y prefieren candidatos con esas competencias por encima de la experiencia previa.

Si eso es algo que requieres en tus procesos de selección, atraerás a un perfil que domina estas herramientas. Y hay que valorarlo, no temerle pensando que tendrán tiempo libre para cosas indeseadas.

David Rice: Hablando de lo que pueden hacer…

Otra pregunta recurrente que hago: si eres una pyme o no tienes una IA propia alojada tras un firewall, ¿qué tan prudente es introducir datos de empresa en la IA?

Jeanne Meister: Tu política de IA es el primer recurso, y debe explicarse a todos. Está claro que la gente pondrá sus propios datos en la herramienta. Se puede configurar para que los datos no entrenen a la IA genérica. Lo que veo en varias organizaciones es que monitorean de cerca los usos y posibles infracciones de propiedad intelectual.

Así que conocer la política y mantener formación y comunicación constante al respecto es la mejor estrategia para evitar incumplimientos. Al final, realmente no es tan caro tener un entorno seguro para experimentar con IA en la organización y así entender cómo quieres usarla e integrarla en la estrategia.

Creo que las empresas notarán que —entre todas las inversiones— esto será prioritario, y tienen que hacerlo de forma estratégica, sabiendo que existen esos usuarios subterráneos e intentando mitigar los riesgos de mal uso por falta de información.

David Rice: Última pregunta, la que seguro te hacen a menudo como experta en el futuro del trabajo y la IA: A medida que las empresas logran integrar la IA en los flujos laborales y en los hábitos de los empleados, ¿qué cosas te gustaría ver surgir respecto a la IA en el trabajo?

Jeanne Meister: Me encanta la pregunta. Aunque reconozco el miedo a la IA, también veo una oportunidad enorme para mejorar y enriquecer la experiencia del empleado. Un caso interesante es cómo las empresas están recapacitando a trabajadores cuyos empleos serán automatizados.

Un gran ejemplo es Ikea: tenían miles de agentes de atención al cliente. En los últimos 18 meses, implementaron un chatbot para resolver casi el 50% de las consultas habituales sobre entregas y demás. Pero, en vez de despedir a los agentes, los capacitaron para ser consultores virtuales de diseño. Aprovecharon su habilidad de atención y les enseñaron a usar herramientas 3D y ventas consultivas, así ahora ayudan al cliente final. Ofrecen este nuevo servicio por una tarifa y ya aporta unos mil millones de dólares de ingresos. Hay que promover que más empresas usen la IA para transformar y mejorar la experiencia tanto de empleados como de clientes.

Otro tema que me llama la atención es la brecha de género en el uso de IA generativa. Una encuesta reciente de Slack (enfocada principalmente en pymes) descubrió que los hombres tienen un 25% más de tendencia a experimentar con herramientas de IA en el trabajo que las mujeres. Así que te lo devuelvo, David, ¿por qué crees tú que es?

David Rice: Lo primero que se me ocurre es que los hombres tienen menos miedo de las consecuencias si cometen un error. Sé que suena simplista, pero es algo arraigado: históricamente, las mujeres han recibido castigos laborales más duros por los errores y no se las considera tan innovadoras, líderes o creativas (aunque no sea cierto). Es un estereotipo perpetuado durante muchos años, desde el proceso de selección hasta la gestión del talento. Así que los hombres a menudo sienten, si se equivocan, pueden pedir disculpas después; escucho a muchos decirlo.

Jeanne Meister: Me preocupa mucho eso, y creo que tienes razón. Hay menos miedo y más confianza, del tipo “si me equivoco, ya se resolverá”. Y también, como muestra la encuesta de Slack, las mujeres son más cautas. Puede influir el hecho de que, en la fuerza laboral total, incluyendo ese 70% que a menudo olvidamos —trabajadores de primera línea—, muchas mujeres están en empleos de nivel inferior donde dudan en arriesgar, tal vez porque necesitan dos trabajos para sus familias.

Hay más reticencia y es algo a abordar, tanto en trabajos del conocimiento como de primera línea.

David Rice: Sí, totalmente de acuerdo.

Bueno, Jeanne, ha sido interesantísimo. Quiero darte la oportunidad antes de irnos de contar dónde pueden conectar contigo, conocer más sobre tu trabajo y tus proyectos.

Jeanne Meister: Espero que todos me busquen en LinkedIn, es el primer sitio donde me encontrarán. Por favor, contacten conmigo, Jeanne Meister. También publico a menudo en Forbes, pueden buscarme allí. Tengo mi propio sitio web, jeannemeister.com. Y si quieren enviarme un correo, estaré encantada de responder.

Mi correo es jeanne@jeannemeister.com. Uno de los proyectos en los que trabajaré desde enero es una nueva encuesta cuantitativa sobre casos de uso de IA generativa, no solo para trabajadores del conocimiento, sino también para los de primera línea. Lo mencioné porque me apasiona el tema. Soy hija de dos trabajadores de primera línea, dos empleados horarios, y ellos representan el 70% de la fuerza laboral de EE.UU. En RRHH tendemos a enfocarnos solo en trabajadores del conocimiento, así que empezaré esto en enero y espero que me invites de nuevo, David, para compartir resultados y aprendizajes.

David Rice: Claro, estaré encantado de escucharlo.

Bueno, gracias por acompañarnos hoy y por dedicar tu tiempo.

Jeanne Meister: Muchas gracias, David, por invitarme.

David Rice: Hasta la próxima, oyentes. Si aún no lo han hecho, pasen por peoplemanagingpeople.com/subscribe y suscríbanse al boletín. Y hasta la próxima, señoras, no duden en experimentar con la IA. No permitan que los sesgos históricos persistan en la era de la IA. ¡Sigan experimentando!