La IA está empeorando las decisiones sobre personas—Esta es la razón

David Rice: Estás usando IA para tomar decisiones de contratación, evaluaciones de desempeño, asignaciones de equipo, decisiones importantes sobre personas que afectan carreras, cultura y los resultados de tu negocio. Y en muchos casos, no tenemos idea del contexto que realmente le estamos proporcionando. Es como pedirle consejo a un amigo sobre tu jefe, y él te responde: «Bueno, en realidad no conozco a tu jefe, así que ¿cómo voy a darte un gran consejo?» Vas a tener que decirle más. Pero en muchos casos no le dices más a la IA, solo esperas que lo averigüe sola.

El invitado de hoy es Matt Poepsel de The Predictive Index, y su sesión en la conferencia Transform más reciente en Las Vegas se tituló Herramientas inteligentes, decisiones tontas sobre personas. Porque esto es lo que está ocurriendo. La IA puede investigar y redactar en minutos lo que antes tomaba dos semanas, así que comprimimos las expectativas. Nos movemos más rápido, pero seguimos operando con un modelo mental antiguo y herramientas nuevas. Y los adoptantes tempranos más intensivos, son los que más quemados están. Otro punto a considerar aquí es que la forma más importante y peligrosa de trabajo es el trabajo en equipo.

Las personas con diferentes tipos de personalidad chocan entre sí como autos de choque. Si sumas metas en competencia, que las estrategias complejas necesariamente tienen, lo que obtienes es una receta para el desastre. Pero los gerentes no saben que deben pedir datos de comportamiento. No los entrenamos así. Enseñamos estrategia, tecnología, operaciones, no cómo acertar en el aspecto humano.

Y ahora estamos agregando agentes a la ecuación. Tus agentes llaman a mis agentes, la IA crea resúmenes que mi IA digiere. Estamos creando una distancia real entre nosotros mientras pensamos que somos productivos. Es trabajo desordenado, intentando seguir el ritmo de la antigua definición de productividad en vez de evolucionar hacia lo que realmente es el valor.

Así que en el programa de hoy vamos a cubrir por qué la IA necesita contexto conductual, no solo descripciones de puesto y habilidades; el principio de medir dos veces y cortar una sola para decisiones importantes sobre personas (y ahora cualquier decisión sobre personas es crucial); por qué las habilidades son efímeras, pero los rasgos conductuales son estables; cómo incluir perspectivas conductuales antes en el proceso de contratación; por qué los gerentes no saben pedir los datos adecuados y qué debe hacer RR. HH. al respecto; y finalmente, la diferencia entre una IA que acelera la dinámica de equipo versus una IA que destruye la confianza.

Soy David Rice. Esto es Personas Guiando Personas. Y si has estado usando IA para tomar decisiones sobre personas sin entender qué contexto realmente importa, esta conversación te mostrará, espero, exactamente lo que te estás perdiendo. Esta es una conversación presencial entre Matt y yo en la zona de exposición de Transform. Así que disfruta. Te dejo con Matt y conmigo.

Bueno, estoy aquí con Matt Poepsel de The Predictive Index. Bienvenido, Matt. Es bueno hablar contigo aquí en Transform.

Matt Poepsel: Muchas gracias. Gracias por invitarme.

David Rice: Disfruté mucho tu sesión de ayer. El título era Herramientas inteligentes, decisiones tontas sobre personas.

Matt Poepsel: Sí, correcto.

David Rice: Y eso, vamos a empezar con ese tema.

Sabes, en muchos casos sugieres que la IA hace una recomendación y una persona la aprueba. Me interesa dónde está el mayor riesgo aquí. ¿Es el exceso de confianza en ella, o es el hecho de que muchas veces ni siquiera sabemos qué información le estamos proporcionando?

Matt Poepsel: Sí, es cierto. Creo que definitivamente va a haber cierta sobreconfianza en el inicio, pero no creo que usar herramientas de IA sea algo necesariamente negativo en sí mismo.

Pero la cuestión es que tenemos que entender que ... solo tiene el contexto que le damos.

David Rice: Correcto.

Matt Poepsel: Sería como preguntarle a un amigo, «¿Tienes algún consejo para trabajar con mi jefe?» Ellos dirían: «Bueno, no conozco a tu jefe, ¿cómo voy a darte buen consejo?»

Tendrás que contarme más.» Así siento que es lo que ocurre mucho con estas herramientas de IA.

David Rice: Sí. Y lo otro es que los datos de personas son famosos por tener muchos problemas, ¿cierto?

Matt Poepsel: Así es.

David Rice: Así que me pregunto, hablas con mucha gente, ¿qué tan seguros dirías que están con lo que meten en la IA?

Matt Poepsel: Sí, no están seguros en absoluto. Creo que... estamos en las primeras etapas de la IA, donde mucho de esto es un poco experimental. Como, «¿Cómo puedes ayudarme? Me pregunto qué obtendré de vuelta.» Y con el tiempo la gente se siente más cómoda con ella—Correcto... lo que creo que es bueno, y empieza a pedirle que haga cosas más ambiciosas en cuanto a la complejidad con la que puede ayudarte con algo.

Correcto. Así que comenzó con «Ayúdame a redactar este correo», y ahora es «Ayúdame a crear una presentación para mi equipo sobre las cifras de ventas más recientes.» Sí. «¿Puedes ayudarme con eso?» Y está comenzando a aumentar, pero creo que lo que pasa desapercibido es que, si realmente no sabemos sobre el equipo en términos de sus estilos conductuales y preferencias de comunicación, ¿realmente estamos recibiendo el mejor consejo de la IA—Sí

si nos ayuda a crear esa presentación? Y eso es lo que me preocupa un poco.

David Rice: He asistido a algunas conferencias últimamente, y hay mucha charla sobre gobernanza, especialmente al entrar en la era de los agentes, ¿verdad? ¿Qué tan bien crees que la gente está definiendo quién toma una decisión?

Matt Poepsel: Sí, esa decisión se va pateando como... como una pelota de fútbol, supongo.

David Rice: Correcto.

Matt Poepsel: Porque creo que realmente cae en un estado intermedio. No es puramente legal, pero tampoco es puramente IT. Tampoco es solo RR. HH. Sí. Y muchas veces RR. HH. acaba con la responsabilidad de impulsar esto cuando se trata del uso aceptable y apropiado de la IA, lo cual tiene sentido.

Porque al final del día, estamos hablando de poner a las personas potencialmente en situaciones riesgosas. Si reciben algo de su gerente que los incomoda, realmente puede destruir la confianza. Así que creo que hay un costo humano elevado. Y creo que tiene sentido que RR. HH. tenga ese rol. Sí. Pero también creo que muchas veces se lo mira de forma muy transaccional.

Cuando lo abordamos solo desde el término de cumplimiento, no reconocemos que la IA puede realmente acelerar la capacidad para lograr una buena dinámica de equipo—Sí... o incluso potenciar nuestros negocios de nuevas formas.

David Rice: Mencionas la dinámica de equipo, y es como, hasta tu punto, no es totalmente capaz de entender eso ni de comprender cómo se lleva a cabo el trabajo.

Así que ¿cómo estructuras el contexto que le das y creas insumos estructurados para que prospere?

Matt Poepsel: Sí, es una de las cosas que siempre repito. La forma más importante y peligrosa de trabajo es el trabajo en equipo. Porque, si piensas en lo que pasa en tu empresa, es poco probable que una sola persona lo haga todo.

Sí. Son equipos—si no varios equipos—trabajando para que estos programas, iniciativas y cambios de modelo de negocio sean extraordinarios.

David Rice: Sí.

Matt Poepsel: Así que realmente necesitamos acertar con el trabajo en equipo. Y para mí, todo parte de entender las diferencias conductuales y los requerimientos estratégicos de ese equipo.

Sí. Cuando juntas personas muy distintas en un equipo, chocan como autos de choque. Ahora, si además sumas metas que compiten, como ocurre en estrategias complejas, entonces tienes la receta perfecta para una mala dinámica de equipo.

David Rice: Sí.

Matt Poepsel: Hay que entender que cuando tomamos todos estos datos sobre qué trabajo hay que hacer y quién lo va a hacer, eso es mucho contexto enriquecido que un humano experto analizaría y diría: «Entiendo por qué este equipo se estanca» o por qué experimenta fricción en esa área.

La pregunta es ¿cómo vamos a lograr que las herramientas de IA nos ayuden con esto también? Creo que hay que reflexionar sobre este tema.

David Rice: Y es curioso porque, ya que hablamos de la dinámica de equipo y del trabajo colaborativo en peligro, hay mucho énfasis en que todos seremos como emprendedores y gestores de agentes, así que si no sé cómo lograr que la gente colabore, ¿podré hacer que los agentes colaboren correctamente?

Matt Poepsel: Correcto. Sí, haz que tu agente llame a mi agente, ¿no? Sí. Es como, Dios mío. De pronto verás situaciones en que el trabajo desordenado que surge hoy es porque la gente intenta mantenerse al día con la antigua definición de productividad—

David Rice: Correcto.

Matt Poepsel: En lugar de evolucionar hacia el verdadero valor. Y creo que aquí la gente siente que está muy rezagada. Si un agente llega y me ayuda a automatizar parte de mi trabajo, piensa en cuánto más podría hacer. Y es como, de acuerdo, pero ¿es el tipo correcto de trabajo? Sí. Así que inmediatamente volvemos al tema del equipo: si tienes un equipo de agentes que te ayudan en tu parte y yo tengo otro que me asiste—Sí

¿estamos en una situación donde la IA solo crea resúmenes y mi IA los digiere—Sí... y creamos una distancia real entre nosotros? Ahí es donde debemos tener cuidado.

David Rice: Mencionaste el trabajo desordenado y luego pienso en la presión de los tiempos.

Estamos todos bajo presión para ir muy rápido, y se ve como una ventaja competitiva, así que el incentivo es confiar y seguir adelante. Pero, ¿eso realmente está impulsado por la presión de tiempo? Y lo que pregunto es ¿cómo lo aliviamos?

Porque en parte es una cuestión filosófica, ¿en qué vamos a poner valor? Pero, ¿qué has visto tú que es más efectivo?

Matt Poepsel: Es cierto que vemos limitaciones o presión de tiempo en cierto modo. Si antes una tarea de investigación con redacción encima requería dos semanas, ahora, de golpe, la IA puede generar estudios enormes en minutos, y parece lógico comprimir la expectativa para tener todo un poco más rápido.

David Rice: Sí.

Matt Poepsel: Sin embargo, sobre confiar en el resultado, debe haber suficiente verificación y buena ingeniería de prompts, y eso no viene dado.

Sí. Debemos reconocer que nuestra comprensión de lo que lleva entregar una tarea puede ser un poco artificial. Pero luego, la pregunta es, ¿sigue siendo de buena calidad? Sí. ¿O parece que la creó solo la IA, en el vacío? Sí. Eso no ayuda a nadie.

Al mismo tiempo, la ciencia muestra que los primeros usuarios intensivos de IA son quienes más agotados están. Sí. Porque siguen operando bajo un modelo mental antiguo, aunque tengan herramientas nuevas. Así que siento que aún estamos en la curva de aprendizaje, ¿sabes?

No es solo una moda. La IA sí crea valor, pero si nos estamos perdiendo parte de ello o si nuestra experiencia lo usa para distanciarnos del equipo o agotar nuestros propios recursos y capacidades, eso es solo un reflejo de lo mucho que debemos seguir aprendiendo.

David Rice: La IA genera rapidez, pero, con decisiones sobre personas, solemos beneficiarnos de ser más reflexivos e intencionales.

Matt Poepsel: Sí.

David Rice: Esto crea una tensión entre el objetivo y la mejor manera de lograrlo. Entonces, ¿cómo ves que la gente navega esa tensión para mantener la calidad sin sacrificar toda la velocidad?

Matt Poepsel: La respuesta corta es: no lo hacen bien aún. Y creo que, siendo sinceros, estamos al principio de la curva de aprendizaje, lo que es esperable. Pero ahora hay presión para ir demasiado rápido—Sí... con algunas de estas soluciones, y el reto es que empeoramos la situación.

Si no satisfaces la necesidad de alguien y pierde confianza, puede tomar mucho más tiempo que si hubiéramos sido más lentos al principio. Sí. Existe un viejo dicho en carpintería, «Mide dos veces, corta una». Sí.

Y tiene sentido, es más rápido y rentable. Creo que debemos usar un enfoque similar con decisiones importantes sobre personas. Actualmente, en este contexto, toda decisión sobre personas es importante. No hay que ir más lento sino ser más reflexivos para avanzar tan rápido como quisiéramos.

David Rice: También, mirando mucho el área de contratación, la calidad de los datos que recibimos debería ser un poco más... detenernos un poco y asegurarnos de que, ¿hemos revisado todo? Porque a veces ni siquiera sabemos qué habilidades buscamos—

Matt Poepsel: Cierto...

David Rice: ahora. Entonces, si ni siquiera sabemos las habilidades, ¿cómo escribimos la descripción del puesto para contratar a la persona adecuada?

Matt Poepsel: Sí, cuando copiamos y pegamos descripciones antiguas—... de búsquedas en Google, las pasamos por la IA y nos devuelve lo mismo. El otro problema es que los candidatos también tienen acceso a la IA, por supuesto.

Sí. Así que todos parecen perfectos y dices: «Un momento, ¿cómo es que tengo tantos candidatos ideales?» Ahora estamos aconsejando a los clientes sobre cómo incluir perspectivas conductuales antes en el proceso. Al redactar la descripción de puesto no te centres solo en habilidades y tareas, sino en los requisitos conductuales del rol para saber exactamente qué buscamos.

Igualmente, durante la entrevista, hay que pedir a los candidatos que compartan ejemplos concretos de esas conductas. Porque, cuando le preguntas a alguien por una situación concreta, es más difícil que, sin IA, te cuenten una gran historia—Sí y un ejemplo real de haber hecho eso de esa forma.

David Rice: Sí.

Matt Poepsel: Eso resulta muy útil. Otro problema, como dices: aunque hoy no podamos definir las habilidades, van a cambiar. Sí. Todo avanza tan rápido. Las habilidades se pueden aprender, lo cual es genial, pero los comportamientos de personalidad, no.

Sí. Eres quien eres, y eso es lindo, solo hay que asegurarse de contratarte en el puesto adecuado.

David Rice: Hace dos años, todos pensaban que la ingeniería de prompts sería enorme, y ahora solo le hablamos.

Matt Poepsel: Sí. Simplemente vamos improvisando.

Eso es perfecto. Es cierto, y es un ejemplo: ahora, quizá un tercio de las habilidades que esperamos que la fuerza laboral necesite para 2030 podría cumplirse. Sí. Pero, en realidad, incluso esas serán muy inestables. ¿Sabes? Sí. Serán efímeras.

En cambio, habilidades interpersonales, la narrativa, el pensamiento creativo y la capacidad de armonizar con grupos diversos, nunca pasarán de moda. No son habilidades blandas, son habilidades esenciales—Sí... cuando la tecnología puede encargarse de muchos trabajos mecánicos.

David Rice: Tendemos a pensar que más datos equivale a mejores decisiones, casi automáticamente. Pero hay que... El contexto es clave. Sí. ¿Es siquiera el dato correcto? 100%. Para cualquier decisión.

Matt Poepsel: Sí, no conozco ningún gerente que diga: «Ojalá tuviera más datos». Sí. ¿Sabes?

Más datos. Así que tenemos muchísimos datos. Tu pregunta es muy buena: ¿son los datos correctos? Sí. Especialmente al mirar la función de gestión: reunir personas para lograr una meta común, que es la tarea del gerente.

RR. HH. apoya esto brindando educación, herramientas y orientación. Entonces la cuestión es esa. Podemos tener más y más datos, pero ¿son los idóneos para decisiones con contexto? Y, ¿podemos personalizar la salida? Porque si tú me gestionas a mí, será distinto que a quien tiene una personalidad diferente que yo.

David Rice: Sí.

Matt Poepsel: Así que, para ese líder, se espera que adaptes tu estilo y tengas conciencia de ti y de los demás para navegar la situación. Es difícil sin datos, si no imposible, y también difícil sin herramientas que te ayuden, a menos que hayas recibido mucha formación, que los gerentes no tienen hoy.

Porque el tiempo es un factor, seamos honestos. Esto es. Hay presión de tiempo. Por todo esto necesitamos herramientas conductuales, contextualizadas y reflexivas que nos ayuden a acertar con las personas a escala.

David Rice: ¿Cómo sería un sistema más enfocado en contexto? Porque muchas organizaciones le alimentan con descripciones de puestos o planes de desarrollo, quizá.

¿Sabes? Sí. Pero, ¿cómo se ve en realidad y qué contiene—Sí... respecto a cómo apoya las decisiones de liderazgo?

Matt Poepsel: Me gustaría empezar desde afuera hacia adentro. Arrancar por lo más elevado, ¿cuál es la cultura de la empresa? ¿Cuáles son tus valores culturales? ¿Qué buscas lograr en el negocio?

Son cuestiones importantes. ¿Qué habilidades para el futuro? ¿Qué capacidades buscas incorporar en general? Luego bajar al nivel del equipo. ¿En qué está trabajando el equipo? ¿Cómo es la composición conductual específica de sus miembros?

¿Somos similares o distintos? ¿Cuál es el historial de interacciones que hemos intentado? En The Predictive Index tenemos todos estos datos—Correcto... sobre los que trabajamos, así que tenemos muchísimo contexto. Y creo que eso nos ayuda a entender qué entorno hay para esa interacción importante persona a persona, de modo que haya más chances de acertar.

David Rice: Me da curiosidad porque tú trabajas con distintas organizaciones y ves los errores comunes de los líderes. ¿Subestiman ese desafío? Y como decíamos, no confían mucho en los datos que tienen sobre su gente, pero la siguiente pregunta sería si confían en poder obtener los datos correctos.

Matt Poepsel: Sí, muchas veces creo que no saben cómo preguntar, por eso la alianza con RR. HH. es crucial. Sí. No conozco a muchos gerentes sin formación que pidan a RR. HH.: «Necesito más datos conductuales sobre mi gente».

David Rice: Correcto.

Matt Poepsel: No lo saben, ni siquiera saben que deben hacerlo.

Cierto. Y en la universidad tampoco los formamos así. Les enseñamos estrategia, tecnología, operaciones. No les enseñamos cómo acertar en la parte humana. Así que ya el solo hecho de esperar que un gerente intuya esto—correcto... de decir: «Quiero datos sobre personas», ya es pedirle demasiado.

Sí. Y la segunda cuestión es: ¿cómo usarlos en el contexto de lo que busco lograr? Ahí aparece el siguiente reto. Sí. Así que hay mucho que traducir. Lo bueno es que las herramientas están disponibles. Puedes desarrollar autoconciencia, conciencia sobre los demás, puedes generar toda la dinámica de equipo con herramientas como la nuestra que desmitifican rápidamente el proceso, lo cual es prometedor, pero tienes que usarlas.

David Rice: Sí. Bueno, fue genial tenerte en el programa. ¿Qué te emociona esta semana? ¿Qué buscas aprender o explorar?

Matt Poepsel: Sí, me interesa mucho entender a cada profesional de RR. HH. con el que hablo, ver de dónde vienen y cómo experimentan su rol en esta transformación, porque noto que es muy irregular. Algunos profesionales de RR. HH. van muy rezagados. Sus organizaciones los tratan de manera puramente transaccional. Sí. Otros están en la vanguardia.

Están empujando el negocio en cuanto a posibilidades. Por suerte, pocos están en los extremos. La mayoría está en proceso. Así que siento que cuanto más aprenda sobre lo que viven y cómo puedo ayudarles a empoderar la función de RR. HH., mejor, porque siempre digo que todo negocio es un negocio de personas.

Sí. Y eso implica elevar a los profesionales de personas, y como escuchaste en mi charla de ayer, hasta integrarlos en las herramientas que usamos cada día. Sí. Así es como obtener lo mejor de RR. HH. a gran escala. Sí. Eso es lo que de verdad me entusiasma de nuestro trabajo en The Predictive Index.

David Rice: Bueno, Matt, gracias por acompañarnos hoy. Ha sido genial tenerte en el programa.

Matt Poepsel: Gracias por invitarme. Ha sido un gran programa y una buena conversación.

David Rice: Muy bien. Aquí vamos a cerrar este episodio. Únete en el próximo.

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