IA en el Trabajo: Por Qué las Empresas Necesitan un Nuevo Manual de Estrategias

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Steve Cadigan: Si tu primera implementación de la IA es reducir la plantilla, ¿no es eso genial? No sé quién mide lo que es genial. ¿Qué tan genial piensan que es eso tus futuros empleados? Y creo que lo que me gustaría ver en las organizaciones, y el desafío que tengo, es: ¿qué tal algunas implementaciones que demuestren un enorme crecimiento en el aprendizaje a través de la implementación de la IA y, por tanto, un mayor impacto en la carrera, una mejor trayectoria de compensación?

¿Qué tal si probamos a nuestra gente que nos interesa tanto, si no más, eso? Más que el paradigma tradicional de hacer más, más productos, reducir plantilla y así sucesivamente, y ahorrar dinero.

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

Mi invitado de hoy es Steve Cadigan. Es asesor de talento y ex director global de recursos humanos de LinkedIn. Hoy hablaremos sobre cómo reconciliar la IA en el entorno laboral actual y cómo las empresas pueden abordar mejor esta tecnología.

Steve, ¡bienvenido!

Steve Cadigan: Encantado de estar aquí.

David Rice: Antes de esto hablábamos sobre el reto único de implementar la IA como solución en el entorno laboral en comparación con otras tecnologías que hemos usado en el pasado. Según tu perspectiva, ¿por qué no podemos simplemente aplicar el mismo tipo de pensamiento que aplicamos a otras herramientas que adquirimos e implementamos?

Steve Cadigan: Sí, un gran punto de partida. Y para empezar, llamarlo una solución es un poco un error de definición. Esto es un trabajo en proceso de proporciones épicas, ¿verdad? El pastel aún no está completamente terminado. Es una tecnología que evoluciona. Los creadores de productos de inteligencia artificial están tan preocupados y nerviosos como emocionados por las posibilidades.

Y no siempre está claro cómo se producen algunos de estos resultados. Nos encontramos en un punto muy interesante en el tiempo donde tenemos algo realmente potente, pero a diferencia de cualquier tecnología que hayamos visto antes, lo que solíamos ver era: aquí está la tecnología.

Vamos a poder hacer algo más rápido, de forma más eficiente, con menores costos, y vamos a implementarla. Ahora ni siquiera sabemos mucho de lo que la IA es capaz de hacer y seguimos aprendiendo, lo cual supone un reto porque requiere cierta experimentación, algo a lo que no estamos acostumbrados normalmente.

Antes teníamos bastante claro cómo aplicar esto y ahora es “vaya, las posibilidades realmente no se han explorado del todo”, pero estamos bastante seguros de que aquí hay una ventaja competitiva. Así que allá vamos. Ese es parte del reto en el punto actual en el que nos encontramos.

David Rice: Sí, no es como un software; simplemente aparecen y hacen una demostración, ¿verdad?

Steve Cadigan: Exacto.

David Rice: Como mencionabas, aún no es un producto acabado. Muy pocos sabemos cómo funciona realmente a nivel técnico y, como resultado, la gente tampoco lo utiliza de una forma uniforme en toda la organización. Y cuando pienso en eso, pienso que es una cultura de experimentación la que mejor va a llevar este asunto. ¿Cómo implementas eso con una tecnología en la que, en muchos casos, algunos usuarios no confían y los líderes tal vez no la entienden?

Steve Cadigan: Lo sé, no creo que hayamos visto nunca un enigma como este en el mundo laboral, donde algo que genera tanto pensamiento y preocupación, genera a su vez tanto miedo y desconfianza.

Para que confíes, tienes que construir un historial de rendimiento consistente y confiable. Y eso es lo que no tenemos aún. Y sí, es muy extraño y diferente a todo lo anterior. Mencionaste una palabra clave en esta discusión sobre la inteligencia artificial, especialmente para la gestión de personas: si preguntas a cualquiera cómo lograr un gran desempeño, dirán que creando un entorno de confianza.

Cuando las cosas cambian rápido, cuando no sabes el resultado de lo que usas, no sabes si vas a cruzar inadvertidamente alguna barrera ética en la aplicación e implementación de esto. Eso genera preocupación. Y también tenemos una narrativa masiva en los medios, que dice que la inteligencia artificial va a reemplazarte, va a quitarte el trabajo.

Ya hemos visto una enorme penetración en cosas como asistencia jurídica, como la cantidad de investigación legal que se puede lograr a través de la inteligencia artificial. Se requiere menos dependencia de esa profesión, por decirlo así. Así que sabemos que eso va a suceder; sólo que no sabemos en qué medida, pero también estamos viendo la creación de nuevos empleos, mientras muchos otros desaparecen.

Ese nivel de miedo y desconfianza creo que va a crear obstáculos para la implementación de la IA en las organizaciones. Por eso me entusiasmaba venir al programa, porque en Personas Gestionando Personas, todos debemos vernos como cuidadores de cómo vamos a introducir la IA y cómo va a influir en los puestos, carreras y trabajo de todos nuestros empleados de una forma que cree más valor y mejores resultados.

Ahora mismo, no sé si tenemos mucha seguridad de cómo hacerlo óptimamente.

David Rice: Sí, estoy de acuerdo.

No recuerdo la última vez—mencionaste el punto ético, y no recuerdo la última vez que utilicé una tecnología o alguna plataforma en la que pensé: aquí puede haber una implicación ética, ¿verdad?

Incluso las redes sociales: mientras no publiques algo polémico, no pasa nada. Pero con esto, a veces no sé qué va a pasar, o si lo publico sin revisar bien lo que se ha generado. Puede que difunda información errónea o esté en los propios términos y condiciones.

Steve Cadigan: Sí. Un buen test para cualquiera es pedirle que haga algo que conozcas muy bien. Escríbeme la historia de mi empresa o un perfil sobre mí, como me ha pasado, y me ha adjudicado frases que no he dicho.

Dice cosas que suenan geniales, pero yo nunca las dije. Y estamos en un punto muy interesante. Tengo varios hijos en la universidad y veo cómo los profesores universitarios en los últimos dos años han tenido que enfrentarse a esto. Lo que estoy midiendo es tu pensamiento original.

Vale, de forma general, un profesor universitario tiene que medir la calidad del pensamiento original del alumno. Como estudiante, tienes recursos ilimitados ahora mismo. ¿Te puedo confirmar que no has usado Claude, ChatGPT o Gemini para producir este trabajo?

No lo sé. Así que lo que estamos viendo ahora—uno de mis hijos empieza a ver que todos los profesores dicen “úsalo con ChatGPT, trabájalo”, y algunos hacen experimentos interesantes: “aquí tienes el tema, quiero que hagas un trabajo con ChatGPT, luego quiero que me des tu versión editada”.

Tú, personalmente, has mejorado ese texto. Así puedo ver cómo transformas un trabajo y lo haces mejor. Es fascinante. ¿Dónde están los límites de la creatividad y el pensamiento original individual? Aplicado al trabajo o al estudio, es un terreno totalmente nuevo.

David Rice: Estoy completamente de acuerdo.

Esta tecnología, como otras muchas, da el sentimiento de que si persigues lo nuevo e impulsas a tu gente a usarla, vas muy bien. Pero si no, te quedas atrás. Pero eso lleva a una lógica confusa con la IA y a un uso a veces improvisado.

Porque esto acaba de llegar. ¿Crees que ese afán de no quedarse atrás está nublando cómo muchas empresas la están usando?

Steve Cadigan: Creo que ahora mismo la mayor barrera es… primero, sí, estoy de acuerdo contigo.

Creo que los obstáculos en la implementación vienen de nuestro paradigma de cómo implementamos tecnología en el pasado, como decías: un software que compras, lo instalas, te entrenan, te dicen cómo usarlo. Y ahora vemos empresas como Walmart, la mayor minorista del país.

Le dan a cien mil de sus empleados una herramienta de IA generativa. No saben para qué la usarán, pero saben que tienen que experimentar. Así que dales la herramienta, ve si puedes liderar a tu equipo mejor, gestionar mejor el inventario, crear una mejor experiencia para el cliente, y comparte los descubrimientos para ver si merece la pena.

Nunca se habría visto eso antes. Y siento que cuando uno de los mayores minoristas, no necesariamente líder en creatividad, dice “vamos a hacer un gran experimento”, eso es significativo. Eso me emociona. Y las empresas que tendrán ventaja serán las que tengan un entorno de experimentación.

Es difícil si no eres tecnológico, ya que en otros sectores buscas resultados consistentes y fiables, no experimentos. Estoy en un quirófano y no quiero experimentar, porque hay vidas en juego. Quiero resultados predecibles. Pero para aprender realmente de esto serán necesarias pruebas, y hay muchas barreras: la confianza, el paradigma de qué puede y debe hacer la tecnología, y también el temor humano de que la IA amenace mi puesto, lo que me puede hacer reticente a usarla por miedo a quedarme vulnerable.

Recuerdo al principio de mi carrera, cuando se subcontrataba todo a la India porque costaba menos. Y decían: “ve a Bangalore a formar a ese equipo”. Y la gente pensaba, ¿por qué tengo que formarles para quitarme el trabajo? Resistencia total, y a veces incluso saboteaban el proceso.

David Rice: Sí.

Steve Cadigan: Es difícil.

David Rice: Ha sido la tendencia en los últimos 20 años. Quizá ahora esto al menos lo ralentice, aunque todo lo demás vaya más rápido.

Siempre se ha dicho que la tecnología hace a la gente más productiva. Pero como decías antes, eso implica más trabajo y más estrés. Tú ves una oportunidad diferente. Explícanos cómo debemos cambiar nuestra mentalidad para asegurarnos de explorar nuevas formas de trabajar, nuevos mercados y nuevas oportunidades.

Steve Cadigan: Sí. Gran reflexión y gran pregunta, David. Creo que llevamos tiempo con la idea de que la tecnología permite hacer más, más rápido y con menores costes.

Y creo que ahora tenemos esta “criatura” que nos permite ser más creativos, tener trabajos más interesantes, dejar un mayor impacto. Y eso choca con nuestra mentalidad anterior. Ahí es donde está la oportunidad: si tu primera implementación de la IA es reducir la plantilla,

Ok, vamos a hacer esto y prescindimos de 300 empleados de atención al cliente. ¿No es genial? No sé quién lo mide. ¿Tus accionistas? Puede que ellos piensen que es genial. ¿Tus empleados y futuros empleados, les parece genial?

Lo que me gustaría ver en las organizaciones y el desafío que tengo es: ¿qué tal implementaciones que demuestren un enorme crecimiento y aprendizaje, lo que lleva a mayor impacto en la carrera y mejor salario? ¿Por qué no demostramos a nuestra gente que eso nos interesa tanto o más que el paradigma tradicional de hacer más, más productos, reducción de plantilla y ahorro?

De nuevo, no soy tecnólogo y tengo un sesgo en esta conversación, pero creo que el ahorro es sólo el 5% de lo que la IA ofrece.

Crear nuevos flujos de ingresos, ayudarte a repensar tu impacto y crear valor en nuevos mercados: ahí está la verdadera oportunidad. Pero así no hemos estructurado el negocio tradicionalmente. Así que somos nosotros mismos nuestro principal obstáculo. Nuestro reto es, aunque suene a tópico, superar nuestra propia mentalidad. Es una nueva forma de pensar el trabajo.

David Rice: Imagina tener acceso al mejor talento del mundo: ese ingeniero en São Paulo, ese director de ventas en Dublín, o esa increíble diseñadora en Ciudad del Cabo. Tu próxima gran contratación puede estar en cualquier parte. Con Oyster, no tiene por qué ser la oportunidad que se escapó. Oyster ayuda a las empresas a contratar globalmente, pagar nóminas precisas y puntuales, y mantener el cumplimiento normativo en cada paso. Construye tu equipo ideal y crece con confianza, porque el mundo realmente está a tu alcance.

Y apuntas algo muy importante sobre la perspectiva. Pienso en lo que ocurre con DEI ahora mismo. Seguro que hay gente que piensa que es buena idea recortar ahí.

¿Y qué opinan tus empleados? No sé si todos estarán de acuerdo. Es cuestión de perspectiva; puede que a los accionistas les parezca perfecto reducir plantilla, pero la verdadera oportunidad empresarial está en otra parte.

Steve Cadigan: Sobre DEI y la IA: para la mayoría es lo mismo. Es complicado.

Oye, ¿puedes ayudarme a articular argumentos de peso para mi estrategia DEI? Tengo un escéptico en mi equipo de liderazgo, o el CXO siente que esto limita sus opciones porque es un hombre blanco. ¿Cómo puedo dar ejemplos, ideas y rellenar con historias de la empresa? Demostremos que se puede ganar más dinero y generar mayor impacto con énfasis en DEI.

Ese tema está tan politizado y se ha convertido en arenas movedizas, hasta el punto de que la gente ni quiere hablar honestamente de ello.

David Rice: Sí. Últimamente tengo muchas conversaciones al respecto. Me preguntan mucho por el futuro de esto, y es casi tan impredecible como la IA.

Steve Cadigan: Sí, y el otro día me entrevistaron en el Financial Times y me decían que nadie quiere hablar de esto.

¿Quieres hablar tú? Yo les dije: claro, hablaré. Les dije: si hacías DEI para cumplir un expediente, nunca estuvo en el centro de tu estrategia. Pero si realmente estaba integrada y sigues apostando por ella, como Costco o Delta Airlines, seguirás haciéndolo. No era sólo un programa.

Eso es muy positivo. Si quieres construir un argumento para tu equipo directivo, usa la IA para investigar, recopilar lecciones y fundamentar tu discurso.

David Rice: Absolutamente.

Me interesa porque asistes a muchas conferencias y escuchas tantas ideas sobre IA—es interesante cómo la estás usando para articular estrategias de DEI y no lo había oído antes. ¿Qué ideas o estrategias te entusiasman más de esta tecnología en el entorno laboral?

Steve Cadigan: El ámbito más interesante, lo llamo el “santo grial” del talento.

Me emociona lo que sería o podría ser posible con IA: predecir la capacidad de aprender nuevas habilidades. El mayor problema de la mayoría de mis clientes es que no pueden contratar tan rápido ahora, ni encuentran gente cualificada, y cuando la encuentran, no se queda.

Eso es pensar bajo un modelo tradicional: alguien se va, hay que reemplazarlo. ¿Pero quién más puede hacer esto internamente? ¿Quién está cerca de ser capaz de hacerlo y podría capacitarse más rápido que buscar fuera? Y pienso que formar a la gente los hace más leales y motivados.

En los últimos cinco años, muchos círculos en los que participo hablan de la “anatomía de las habilidades” y la IA nos da la capacidad de analizar, por ejemplo: ¿quiénes son los 10% mejores en la empresa? ¿Qué aprendemos de ellos? ¿Es por su jefe, por su origen, por ser bilingües? ¿Por los colegios o culturas en las que han estado? Ahora podemos analizar tanta información, que dejamos de depender del instinto.

El instinto es una de las peores razones para tomar una decisión, porque es algo que se siente pero aún no tiene pruebas, y la IA puede aportarnos evidencia. Ahí veo muchas posibilidades, no sólo para reclutamiento, sino para examinar tu cartera de talento: en todas las empresas para las que he trabajado ha habido gente que se fue porque ni ellos ni nosotros supimos que podían colaborar en otra área. Eso es una herida autoinfligida que veremos reducirse en el futuro.

Eso me entusiasma mucho.

David Rice: Yo también lo veo. No sólo el poder de análisis, sino de conectar cosas que antes ni pensábamos que se relacionaban. Eso será muy interesante. Hay cosas que ni sospechamos que se pueden medir y que quizá nos indiquen qué buscar. Puede analizar tanto que cegaría a una persona.

Steve Cadigan: Exacto. Y mañana podrá analizar aún más que hoy.

David Rice: Cada versión es más alucinante que la anterior.

Steve Cadigan: Lo es.

David Rice: Te he visto hablar mucho de agilidad. Ahora mismo, por muchas razones, es seguro decir que la estabilidad es casi una ilusión. ¿Cuáles son los puntos clave que las empresas pasan por alto al pensar en ser más adaptables o ágiles, para hacer frente a los cambios rápidos del mercado?

Steve Cadigan: Sí. Hemos construido un modelo empresarial para un ritmo de cambio más lento. Por ejemplo, un CEO es recompensado por resultados predecibles y consistentes. Pero ese no es el mundo actual.

La pandemia fue un curso acelerado de esto para todos. Nuestra capacidad será adaptarnos a lo inesperado, nuevos competidores, cambios geopolíticos, aranceles o guerras. Cuán rápido lo hacemos es cada vez más una ventaja competitiva.

No creo que sea nuevo que los líderes valoren la adaptabilidad y la agilidad; lo hablamos desde hace mucho. Ahora, la conversación se dirige a analizar la composición de la plantilla—qué nos hace confiar en que podemos adaptarnos.

Vemos más movilidad interna, que siempre ha sido buena para ampliar experiencia y crear redes, pero ahora es además un seguro en un mundo de alta rotación. Cuanta más gente ha estado en más puestos, más continuidad hay si alguien se va. Sirve de colchón o seguro.

Estas son algunas de las tendencias: más intencionalidad al contratar y formar, para fortalecer esa “musculatura” de agilidad a la que te refieres.

David Rice: Existe una visión muy utópica de la IA, pero no siempre es realista, especialmente ahora que aún estamos en una etapa temprana. Me recuerda cuando se habla de migrar hacia modelos basados en habilidades. Suena bien, a la gente le gustan las estructuras. Pero con la IA, cada vez me interesa más el lenguaje que usamos al hablar de esto. Hay muchas palabras trilladas que vi que destacabas en LinkedIn; proponías formas alternativas de expresarse para no asustar tanto.

Cuéntanos por qué crees que esto es importante y qué lenguaje propones.

Steve Cadigan: Siento que el futuro del trabajo es una de las peores campañas de marketing de la historia. Nos dedicamos a asustar a la fuerza laboral, en tono de humor pero también muy en serio. El término “transformación digital” ha generado millones a las consultoras, pero para mucha gente es sinónimo de que van a despedirlos, de que no los van a formar y querrán gente joven y rápida. No nos hacemos ningún favor usando ese lenguaje. Prefiero que, en vez de hablar de transformación digital, hablemos de enriquecimiento laboral. Adquiriremos nuevas herramientas digitales con el fin de enriquecer tu impacto, aquí o donde sea, porque sabemos que probablemente no te quedarás para siempre. Si te hacemos mejor y te vas, te convertirás en un ángel que nos trae talento y oportunidades.

Y el término “retención” también me preocupa. ¿Quién piensa que la gente va a quedarse mucho tiempo en las empresas? Nadie, porque hay más sectores, trayectorias y visibilidad que nunca. Así que hablemos de creación de valor en un mundo más fluido, hablemos de mantener la relación más allá de la etapa laboral.

En EE.UU., entre 20 y 35 años, la media de permanencia es poco más de dos años. En Silicon Valley, los ingenieros de software unos 18 meses, y aún así es una de las zonas más innovadoras del mundo.

Entonces, quizá la fluidez y adaptabilidad permiten crear mucho más valor. El reto es para los sectores sin esa fluidez histórica; deben reaprender, porque han recompensado la lealtad y antigüedad, y ese modelo es para un periodo con menos cambios. Por eso la revolución de la IA nos cuesta tanto: no estamos habituados a experimentar ni a este ritmo de cambio, y todo junto es indigestión para muchos líderes.

David Rice: Estoy totalmente de acuerdo: el lenguaje impacta mucho, cuando se habla de automatización o transformación digital, la gente piensa: ¿entonces ya no tengo cabida aquí?

Así que sí, el lenguaje importa—la gente sólo puede entender lo que se le transmite.

Steve Cadigan: Y reconozcamos que polarizamos la plantilla usando palabras así, tan robóticas y poco humanas.

David Rice: Ha sido un placer tenerte acá, siempre es un gusto hablar contigo.

Antes de despedirnos, suelo ofrecerte la oportunidad de contar a la audiencia dónde pueden localizarte y seguir tu trabajo.

Steve Cadigan: Claro, pueden conectar conmigo en LinkedIn. O en mi web stevecadigan.com.

También pueden seguirme en TikTok mientras siga online. Allí comparto anécdotas reales del mundo corporativo, que causan gracia. Y he publicado un libro que les invito a leer: Workquake. Aprovechar las réplicas del COVID-19 para construir un mejor futuro laboral.

David Rice: Y para terminar, en este pódcast tenemos la tradición de que el invitado me haga una pregunta. Te paso la palabra para que me preguntes lo que quieras.

Steve Cadigan: Hablemos de la IA. ¿Qué crees tú que RRHH está haciendo bien hasta ahora respecto a la IA? ¿Qué te da esperanzas?

David Rice: Creo que la respuesta de RRHH ha sido bastante medida y siempre alineada con la cultura de la empresa. Hay quienes ponen reglas estrictas, y puede que sea lo mejor según su entorno y formación disponibles.

Según tus líderes, quizá la gente tenga miedo de parecer vaga por usarla y si así se percibe, RRHH debe actuar de manera cauta. Pero en empresas abiertas a experimentar, los responsables de RRHH están dejando a la gente explorar y ver qué sucede.

Creo que esa actitud está más presente en el mundo tech y SaaS, pero se empiezan a ver cosas útiles. Antes, las primeras versiones sólo daban pie a arrancar ideas; ahora se parte de soluciones más depuradas, y seguirá mejorando. Así que será interesante.

En general, creo que RRHH maneja bien la situación, no ha sido demasiado estricto, y también reconocen que puedes tener normas, pero aplicarlas o controlar el uso sería casi imposible. Entonces, ¿para qué intentarlo?

Steve Cadigan: Estoy de acuerdo contigo y creo que la gente más avanzada en este ámbito está creando consejos asesores y grupos de ética de IA, y añadiendo etiquetas “nutricionales” de IA a los proyectos.

¿Esto está alineado con nuestros valores? ¿Enriquece los puestos o afectará la moral? Es un enfoque muy inteligente.

David Rice: Me gusta la idea de las etiquetas nutricionales de IA. Nunca lo había oído.

Steve Cadigan: Sí, sí.

David Rice: Steve, gracias por venir. Te agradezco mucho tu tiempo.

Steve Cadigan: Gracias a ti.

David Rice: Y a quienes nos escuchan, no olviden, como siempre, ir a peoplemanagingpeople.com/subscribe. Suscríbanse al boletín. Hasta la próxima, trabajen en sus etiquetas nutricionales de IA. Descubran qué quieren realmente obtener de ella.