La IA Está Recompensando a Los Empleados Más Ruidosos

David Rice: Tu sistema de recompensas fue construido para reconocer la velocidad, el volumen y los resultados medibles. La IA produce los tres. Entonces, ¿qué estás recompensando realmente ahora? Anju Choudhary es directora de Personas en Xoxoday, y está pidiendo a las organizaciones que auditen sus sistemas antes de que accidentalmente incentiven las cosas equivocadas.

Porque en este momento, la mayoría de las empresas todavía recompensan el teatro de la productividad, la producción inflada sin un impacto real. Mientras tanto, las contribuciones auténticamente humanas como el juicio, la colaboración y la resolución creativa de problemas pasan desapercibidas. En el programa de hoy, hablamos sobre lo que sucede cuando el trabajo cambia más rápido que los incentivos. Cuando la IA se encarga de la ejecución, lo humano se convierte en el diferenciador. Pero esos comportamientos son más difíciles de ver y medir.

Entonces, ¿cómo pueden los líderes concretar cuáles comportamientos en realidad quieren ver más? Choudhary dice que hay que empezar haciendo la pregunta correcta. No, ¿qué quieres que la gente haga?, sino ¿qué quieres que la gente sienta? Porque no recordamos las experiencias por lo que hicimos, sino por cómo nos sentimos. En un momento en que muchas personas sabotean silenciosamente los esfuerzos de IA de sus organizaciones, vale la pena preguntarse por qué. Y la mayoría de las veces no es porque no puedan hacer el trabajo. Es porque se sienten reemplazables. Les has hecho sentir que sus habilidades ya no importan.

Y la gente no basa sus acciones en lo que puede hacer, sino en cómo se siente. Así que hoy vamos a cubrir por qué los sistemas de recompensas creados para resultados ahora recompensan las contribuciones de la IA, el método de reconocimiento con notas adhesivas y por qué el tiempo real importa, cómo pasar de métricas de productividad a propósito e impacto, por qué la pregunta más importante es qué quieres que sientan las personas, y el sabotaje silencioso que ocurre cuando la gente se siente reemplazable.

Soy David Rice. Esto es Gente Gestionando Personas. Y si tu programa de reconocimiento sigue midiendo la velocidad y el volumen mientras la IA se encarga de todo eso, esta conversación te muestra lo que necesitas cambiar. Entremos en materia.

Muy bien. Bueno, Anju, bienvenida al pódcast.

Anju Choudhary: Gracias, David, por invitarme. Es como si nos encontráramos regularmente en conferencias y hoy en un pódcast. Para variar.

David Rice: Sí, fue genial conocerte en San Francisco. Tuvimos una muy buena charla, y te comenté allí algunas cosas sobre los sistemas de recompensas y cómo podemos motivar ciertos tipos de comportamientos. Cuando me senté a pensar en este episodio, pensé que la mayoría de los sistemas de recompensas se crearon para reconocer unas pocas cosas, ¿verdad?

Cosas como la velocidad, el volumen, los resultados medibles. Al menos la mayoría de las organizaciones con las que he trabajado están obsesionadas con los resultados, ¿verdad? Pero la IA produce las tres. Y tengo curiosidad, ¿qué significa eso para lo que realmente están recompensando esos programas, esos sistemas de recompensas? Y, ¿cuándo se audita tu sistema de recompensas y se descubre si está incentivando lo que deseas frente a que podría estar haciendo otra cosa, verdad?

Anju Choudhary: Quiero empezar diciendo que soy una persona pro-IA. Así que, antes de seguir, no quiero que la gente piense que soy escéptica respecto a la tecnología y su uso. Pero quiero advertir que, cuando hablamos de comportamientos, comportamientos repetitivos y cómo hemos pensado en resultados, productividad, eficiencia, y de repente aparece la IA.

Así que todos los elementos que queríamos de nuestra gente, ahora la IA puede hacerlo. Entonces, ¿cómo recompensamos e incentivamos a nuestros humanos en el trabajo? Y tú y yo hemos estado en HumanX, donde se escuchó a personas decir, "Nuestros colegas humanos y nuestros colegas de IA." Así que- Sí. ... sí, algunas de estas cosas van a ser constantes, donde pensamos en productividad, eficiencia y cómo construir mejores cosas.

Pero la idea de creatividad, colaboración, comunicación, hacer las cosas por el propósito y el impacto, esos son los aspectos que queremos seguir viendo en nuestros colegas humanos. Y, cuando quieres recompensar cosas y comportamientos que deseas ver repetidos en el futuro, necesitas ver si tu sistema realmente lo tiene en cuenta, entre comillas.

¿Has diseñado una herramienta y un proceso que permite a las personas ver qué es importante para ti? Recientemente tuvimos una conversación donde una colega de RRHH mencionó que la agilidad y la mentalidad de crecimiento son súper críticas para ellos. Así que le pregunté: "¿Cómo se lo dices a la gente? ¿Cómo muestras que eso es importante para ti?"

Y ella: "En realidad, no estoy segura. Están integrados en nuestros valores, pero realmente no lo hacemos." Un ejemplo rápido: en nuestro sistema de Xoxoday, permitimos que las personas reconozcan a sus compañeros y partes interesadas, y realmente articulen, utilizando la IA, qué hicieron que están apreciando, conectado con los objetivos y KPIs de esa persona, pero también los objetivos de la empresa.

Y cuando otras personas, los nuevos empleados, se incorporan y ven que Anju está siendo reconocida por X, Y y Z, esos valores, esos KPIs, es una señal de, ah, entonces así se tiene éxito aquí. Así que asegúrate de que al auditar tus herramientas y sistemas, no solo están diseñados para medir, valorar y reconocer la productividad y los números, sino también el impacto y lo que es crucial para que puedas ver en el futuro.

David Rice: Me gusta lo que has dicho sobre centrarse en el impacto porque la IA realmente puede crear teatro de la productividad, ¿verdad? Así que definitivamente parece que estás haciendo muchas cosas, pero en realidad, ¿tiene algún impacto? ¿Tiene alguna relevancia comercial real o simplemente estás generando mucho más material que se añade al sistema y eso infló la producción, pero luego el output como resultado se convierte en una señal bastante débil, ¿verdad?

Entonces, creo que podemos terminar reforzando comportamientos que tenían sentido antes de la IA, pero ahora realmente no van a marcar la diferencia y me gusta cómo lo has enmarcado. En cuanto a los valores, para mí... siempre que alguien menciona valores, pienso en esas cosas en la pared. Y después es como: "Bueno, sí, ¿pero realmente sucede?"

Porque, hay cierto retraso, y el trabajo cambia más rápido que los incentivos ahora. Y para que los valores sigan el ritmo, tienes que recompensarlos en tiempo real. Al menos eso es lo que me parece.

Anju Choudhary: Sí, sí, absolutamente. No puedes hacerlo un mes después. No puedes hacerlo en tu llamada trimestral de toda la empresa.

No puedes hacer eso. De hecho, quiero profundizar en lo que has dicho sobre los valores. Recientemente, tuvimos una conversación, y IPO Circle organizó un evento donde hablamos de valores con el cofundador de Uber, quien dijo que tenían trece valores, o quince, algo así, una cantidad exorbitante. Cuando tienes que pasar tiempo memorizando esos valores, realmente no los estás viviendo.

Así que dijo: "Ahora vamos a tres", y luego entramos más en los comportamientos que quieres ver bajo esos valores. Y me encanta cómo compartió un ejemplo y dijo: "Teníamos mentalidad de campeón como uno de los valores, y luego lo cambiamos poco a poco a corazón de campeón, porque intentan apelar más al propósito y el impacto."

Y me encanta cómo los valores, como has dicho, se quedaban como cosas escritas en la pared o detrás de la credencial si no se practican de verdad y no se integran en todo lo que hacemos cada día. ¿Cómo ves que la gente lo traslada a la acción? Una de las preguntas de entrevista que me gusta hacer en las empresas con las que converso es: "¿Cómo ves que esos valores se demuestran en el día a día?"

Trabajé en IBM durante unos ocho años. Uno de los valores era confianza y responsabilidad personal en todas las relaciones. Y la razón por la que recuerdo palabra por palabra ese valor es porque vi a la gente practicándolo cada día. Otro ejemplo sería que, cuando ves a la gente cumplir con ese comportamiento, recompensa y reconoce eso, para que sepan que eso es lo que esperas de ellos.

Y cuando haces los premios a los campeones de la cultura cada trimestre, son estupendos. Sigue haciéndolo. Pero eso es demasiado tiempo. La mitad de las cosas ya están olvidadas. Otra líder compartió algo muy sencillo, que me gustaría compartir: el reconocimiento con notas adhesivas. Y le pregunté: "¿Qué es eso?"

Dice que tiene todos los nombres de los miembros de su equipo escritos y los mantiene al lado de su escritorio. Durante la semana, se asegura de observar esos comportamientos y los reconoce en ese momento, tachándolos a medida que avanza. Así que, por un lado, mantiene el reconocimiento y recompensa eso.

En segundo lugar, estará atenta a lo que quieras que hagas y lo hace inmediatamente en ese momento. Y pensé que eso era fabuloso, que no tienes que esperar al final del mes o trimestre para hacerlo.

David Rice: Así que una de las preguntas que quería hacerte era: si la IA está ejecutando más, las contribuciones realmente humanas, como el juicio, el razonamiento ético, la colaboración, y la resolución creativa de problemas, todas estas cosas de las que hablamos y que ahora valen más, no menos, son mucho más difíciles de ver y medir.

Me da curiosidad, ¿cómo logran los líderes concretar cuáles comportamientos quieren ver más en este entorno aumentado con IA?

Anju Choudhary: Sí y no. Son difíciles de cuantificar, cuando usaste un buen juicio, cuando diste un feedback que dio en el blanco, cuando utilizaste una táctica creativa para resolver un problema. Pero el impacto de eso no sería difícil de medir.

El impacto se relaciona con: ¿la gente se siente más feliz aquí? ¿Los empleados están más comprometidos? Así que no hay causalidad directa, pero sí correlación. Por eso, nos gusta usar análisis de datos para respaldar eso. Cuando decimos que un manager rinde mejor que otros, lo relacionamos con los resultados de la encuesta sobre efectividad de managers.

¿Cómo le va a su equipo en las encuestas de inclusión de la empresa? ¿Cuáles son los resultados de los indicadores reales? Si es un equipo de ventas, ¿cuáles son sus metas? Si es un equipo de RRHH, ¿cuáles son sus objetivos? ¿Están cumpliendo los KPIs? Puede parecer ambiguo, pero cuando esas cosas se hacen bien, se reflejan en otras áreas que sí se pueden medir.

Por ejemplo, cuando algunas cosas van a ser obvias, usa oportunidades donde puedas observar esos comportamientos. En reuniones uno a uno, reuniones grupales, cualquier otra que veas, identifica y reconoce. Cuando los tiempos son difíciles, especialmente en este mundo remoto y distribuido donde el flujo de información se retrasa porque algo ocurrió en India, y yo no estoy allí con ese equipo, y estoy aquí en EE. UU., y no lo he podido observar.

Ahí es donde das herramientas como la nuestra, porque, por ejemplo, tenemos un premio Cheers to Peers. Hay otros que observarán por ti, y van a destacar ese comportamiento para que lo observes. En segundo lugar, conecta eso con los datos que el equipo de RRHH ya recopila, luego con esa persona y finalmente con el impacto general para la empresa, el equipo y los KPIs.

David Rice: Fue interesante lo que dijiste sobre la causalidad y la correlación. El tema con la correlación, ¿verdad?, es que puede ser sutil. Así que creo que requiere que los líderes estén más presentes y no solo sean guiados por datos o... Porque si no puedes verlo, es difícil reforzarlo, ¿verdad?

Creo que se trata de medir no solo lo que se hizo, sino cómo se hizo, y debemos estar más presentes en esa conversación.

Anju Choudhary: Cien por ciento. No solo el qué, sino el cómo también importa. Algo tan simple como leer el informe escolar de mi hijo pequeño, y la maestra escribió que leía a nivel de sexto grado mientras estaba en cuarto, así que no le iba a dar la mención de excepcional.

Él-- Es satisfactorio. De hecho, el resultado en sí mismo no es tan importante como cuánto esfuerzo hiciste. ¿Intentaste mejorar respecto de antes? No solo lo que obtuviste al final, sino el cómo llegaste es igual de importante. Algo que me marcó mucho fue un feedback de mi manager cuando fui gerente por primera vez en una empresa internacional.

Dijo: "Anju, me encanta la pasión y la energía que aportas al trabajo, pero también noto que vas demasiado rápido, y puede pasar que seas la única en la meta y cuando mires atrás, no encuentres a tu equipo. Así que tienes que llevar a tu gente contigo en ese viaje.

Tienes que trabajar con otros." Me encantó cómo lo articuló, y agradezco haberlo aprendido pronto: avanzar junto con la gente, pensar en sus metas además de las mías, y unirlas en objetivos conjuntos.

Y eso me ha sido súper útil. Así que no solo la meta, sino cómo llegaste a ella también es clave. Y para notar eso, necesitas estar presente. Hay que saber mostrarlo. Otro consejo rápido es que al ingresar a nuevos equipos o empresas, trabajo con ellos para articular algo llamado README: cómo trabajo mejor, que no soy una persona mañanera, que soy más creativa por la tarde, así que si recibes un correo mío, probablemente lo he programado, pero si se me va, no tienes que responder. Así trabajo mejor, así doy feedback. Y todos comparten el suyo, lo que permite descubrir la mejor manera de trabajar juntos.

También tenemos un documento de trabajo en equipo, así que cuando alguien nuevo entra, elevamos y mostramos la subcultura del equipo. Eso nos ha permitido ser mucho más productivos que antes.

David Rice: Es interesante esto de a qué le das recompensa, obsesionarse con el resultado final, ¿no?

Llegar a la meta, como decías. Siempre está el riesgo de que los líderes terminen recompensando la adopción visible de la IA, por ejemplo. Gente que parece adopta antes y puede mostrar un prompt. Pero hay otros que aportan valor genuino aunque no sea visible.

¿Cómo diseñas un programa de reconocimiento que no fomente solo la apariencia de innovación?

Anju Choudhary: Sí. No es fácil, así que advertiría a la gente de ese riesgo porque, a veces, las voces más fuertes son las que más se recuerdan.

A veces solo escuchas ideas de quienes pueden presentar primero. Trabajando en entornos multiculturales, multigeneracionales y globales, debes pensar cómo trabaja diferente la gente. Algunos quieren digerir la información y volver luego.

Hay que tener presente preguntar: "No escuché tu opinión hoy, David. ¿Tienes alguna retroalimentación?" O crear procesos para que puedan aportar después. En el diseño de programas, noté que cuando una persona recibe reconocimiento de cinco o seis personas, todos se suben a ese carro.

¿A quién no reconocimos? ¿Dónde no lo vimos? Así que si tu programa permite ver esos vacíos, por ejemplo, un equipo de Marketing usa el sistema de recompensas perfectamente y ves muchos kudos allí, pero en otro no ocurre.

Si has visto que David recibe muchos kudos y de repente hay una baja, ¿es por rendimiento o agotamiento? Así, las herramientas y sistemas... Afortunadamente, con la IA, puedes tener análisis para ver, oh, ¿qué pasó? ¿Dónde está la bajada?

¿Hay áreas donde identificar oportunidades de crecimiento? ¿Alguien que avanza rápidamente usando IA podría mentorizar a otros? Así, la herramienta de reconocimiento sirve para identificar talento, focos de agotamiento y oportunidades de crecimiento.

No es solo destacar, sino ver el espectro completo del programa. Me emociona la integración de IA porque la mayoría opina cuando algo no le gusta, pero están cansados para reconocer. Cuando entra la IA, puedes poner unas palabras, definir tu mensaje y editarlo. Luego, te ayuda a conectar comportamientos desde los valores y destacarlos. Así que estoy emocionada.

David Rice: Me gusta cómo lo explicaste, especialmente cuando dices que la persona que más habla, domina la sala.

He estado donde eso pasa y quien logra manipular el sistema a su favor porque domina la conversación. Eso crea mucho ruido innecesario. Así que es una distinción importante y un enfoque adecuado el que planteas.

Anju Choudhary: Ah, sobre solo escuchar las voces más fuertes, nuestro sistema, y no quiero hablar solo de Xoxoday, pero piensa en tu programa de reconocimiento. ¿Cómo hace para sugerir: "Oye, has estado reconociendo solo a Sara, pero tienes más colegas".

Así, anima a pensar en otros colegas, no solo unos pocos dentro del equipo.

David Rice: Así que, la plataforma de Xoxoday se basa en el reconocimiento en tiempo real y en el momento. ¿Por qué es tan importante el tiempo en la formación de comportamientos? ¿Y qué significa eso para los líderes que quieren moldear cultura en una transformación que va más rápido que cualquier ciclo anual de revisión?

Anju Choudhary: Sí. Bueno, una pregunta muy completa, pero crucial. En este entorno donde todo cambia rápido, actúas rápido y trabajas en organizaciones matriciales y globales. Por eso es fundamental actuar y reconocer tan rápido como sea posible, si no se pierde la oportunidad.

Mi principal queja con los sistemas de gestión de desempeño es que son desmotivadores porque te sacan la energía. Son muchos involucrados. Al final, si te dan un cinco, no sabes qué repetir. Si te dan un dos, no sabes qué cambiar porque ¿quién recuerda?

Así que usar el sistema anual de desempeño como herramienta de reconocimiento, lo siento, si sigues haciéndolo, es hora de despertar y cambiar el enfoque. Ahora lo cambiamos a revisiones trimestrales y quizá mensuales porque, como dije, ¿quién sabe qué plugins nuevos saldrán en Claude que impactarán tu negocio?

Hay que pensarlo diferente. Para reconocimiento, solía llevar mi "hoja de logros" y, cada día, escribía lo que hice bien, porque realmente no recordaría todo a fin de mes al preparar mi evaluación.

Desde el punto de vista del manager o la empresa: si ni los empleados recuerdan su buen trabajo, ¿cómo vas a recordar tú lo que hizo David en la conferencia HumanX o en otro lado? Así que hay que hacer el reconocimiento en el momento.

Eso vale mucho más porque motiva a seguir repitiendo esos comportamientos. Cuando los comportamientos que quieres ver harán exitosa tu organización y se suman, te serán útiles. Como dije: será complicado.

No es fácil. Crea un proceso propio. Aunque no tengas una herramienta como ZozoDay, puedes usar una nota adhesiva o una hoja de cálculo. También, define qué comportamientos son importantes ahora. Quizá tengas tres, cuatro o cinco valores.

Está bien relacionarlos, pero ¿qué es importante ahora para tu organización? Exprésalo y repítelo para que todos sepan "qué es lo bueno aquí".

David Rice: Tiene sentido para el reconocimiento en tiempo real. El comportamiento se pega más cuando la retroalimentación llega rápido, ¿verdad?

Así que si llega meses después, para muchos empleados ya perdió sentido. Es como: "¿No he hecho nada desde entonces?" Porque uno mismo ya pasa a lo siguiente, lo siguiente, lo siguiente.

Es la forma natural de trabajar, y ahora, con la IA acelerando las cosas, esa distancia entre acción y feedback importa más, creo yo.

Anju Choudhary: Y sobre lo dicho, volvamos a eso. ¿No he hecho nada más de valor desde entonces? Ese es el punto.

No lo sé. No sé qué hacer. ¿Qué valora mi manager, David? Quizá creía que algo era importante y David no, y ya está. Perdimos la oportunidad. Como empleado, hice otras cosas que eran importantes. Pero como gerente diste importancia a algo de hace tres meses.

Ya se perdieron tres meses. ¿Cómo recuperar eso? Si lo hubieses destacado, seguiría haciéndolo porque no sabía que eso querías.

David Rice: Sí, ese sentimiento de valor pierde fuerza después de tres meses. Exacto.

Anju Choudhary: Correcto.

David Rice: Si los objetivos trimestrales cambian, todo es diferente entonces, así que...

Sí. La IA no ha distribuido sus beneficios de productividad de forma equitativa, ¿no? Así que, en las organizaciones, es seguro decir que algunos roles, equipos o personas absorben más cambios que otros. Tengo curiosidad por cómo los sistemas de recompensa deben considerar esa disparidad y cómo puede ser el reconocimiento cuando se recompensa involuntariamente a quienes, digamos, tuvieron la transición más fácil.

Anju Choudhary: Primero te doy un ejemplo personal. Cuando llegó el COVID y todos los padres pensaban: "Dios mío, es un desastre, ¿cómo harán los niños para aprender online?" Pues nosotros teníamos una ventaja. Mis hijos ya habían hecho programas online y les era familiar. Entonces, hay personas que, una, en investigación o tecnología, ya están alineadas.

Uno, están en áreas cercanas a la IA. Segundo, quizá tienen un contexto que les facilita esa transición. Tercero, trabajan en entornos más propicios para incluir la IA, mientras que legales irá más despacio y seguro.

Por el diseño de los trabajos, habrá gente que avance más rápido. Y según el comportamiento de aprendizaje, hay gente más experimental, que arranca primero. Pero también hay que fijarse en cómo se usa la IA. Si solo usas IA para redactar o embellecer un email, eso no es transformador.

Consumes datos, pero no transformas. Si hago mi "outfit del día" con IA, realmente no aporta a mi trabajo. Entonces, ¿qué vas a recompensar o reconocer? Pero, ¿cómo cambia la forma de trabajar? Quizá si lo defines, porque será diferente para cada equipo.

Por ejemplo, internamente, el equipo de marketing es líder usando IA. El equipo de ingeniería también. Pero otros avanzan más despacio. Ventas aún busca cómo usarla, más allá de email, para ser más inteligentes.

Porque la conexión humana sigue siendo importante. Un mensaje elaborado por IA en LinkedIn no consigue los mismos resultados. Así que sigue haciendo falta ese toque humano. Así que, los números no son claros. Si solo cuentas el porcentaje de uso o los tokens consumidos, no refleja el beneficio real de la IA en el trabajo.

Pero podrías pensar: si este es mi 100% de capacidad, ¿qué parte hace el humano, la IA o ambos? ¿Cómo progresa? Y el tiempo libre que ahora obtiene Anju, ¿cómo lo usa estratégicamente? Desafortunadamente, no es una matriz simple.

Es diferente para cada rol y hay que... Hay muchas herramientas de IA (lo he visto en HumanX) que te dejan ver no solo el compromiso sino también la eficiencia, el uso y el impacto en el trabajo diario.

David Rice: Eso también lo escuché allí: el uso de tokens no es representativo de adopción real ni significativa, porque puedes usarla pero, o solo pedirle cosas aleatorias, o como dijiste, programar el atuendo del día o planear la cena.

Eso no ayuda. Coincido, también pasa que si no tienes en cuenta el contexto del rol, al pensar en cómo la gente adopta la IA, y generalizas "ustedes no están a la par" o "deben usar más esto", se erosiona la confianza en los líderes porque da la impresión de que ni siquiera entienden qué es posible en tu trabajo.

Y entonces surge "¿Sabes lo que hago?" Y cuando alguien se pregunta eso, la confianza disminuye cada vez más. Ya hay problemas de confianza, así que hay que ser muy cuidadoso y consciente al diseñar estos sistemas.

Anju Choudhary: Antes, la preocupación era por la adopción o simplemente incluir a las personas en la IA.

Así que se promovía: haz algo, lo que sea, con IA. Luego, al pasar a ChatGPT o OpenAI, después Claude, y ser conscientes de los tokens y el uso, surge "¿cómo la estamos usando?" Así que primero fue el "qué" y ahora es el "cómo".

Y es importante tenerlo presente. Sí, puedes planear fiestas de cumpleaños usando IA, pero el impacto ambiental también importa. Eso antes no se consideraba porque muchas herramientas eran gratuitas.

Así que al pensar en el "cómo", hay que ser más selectivo en por qué usarla y en qué puede marcar la diferencia. Personalmente, me benefició redactar un email más rápido y asegurar el lenguaje desde RRHH.

Eso es útil, pero no transforma. Para llegar a eso, tienes que profundizar en el funcionamiento diario y descomponer cada tarea. No hay una sola receta en este caso.

David Rice: Exacto. Es curioso porque en los congresos siempre surge el tema del "problema del email".

Y pienso: cuando hablaba de "trabajo insustancial", no me refería a eso hace tres meses. Pero ahora es cierto, tenemos un problema de emails. Hay que pensar bien para qué usar la IA, y sí, está el asunto de gastar energía en eso o simplemente esforzarte y conservar tu valor comunicando de forma humana.

Llevo meses observando cómo cambia la conversación sobre el para qué y el cómo, lo que es interesante. También hay tensión en usar un sistema impulsado por IA para reconocer conductas humanas, ¿no? Me pregunto, ¿en qué punto la automatización inteligente sustituye que los líderes realmente presten atención?

Como mencionamos, hay que estar atentos a lo sutil. ¿Cómo asegurar que las herramientas amplifican el juicio humano en vez de sustituirlo o permitir que los líderes se desentiendan?

Anju Choudhary: Comentábamos que todos los datos que recolectamos de encuestas, ahora hay oportunidad de usarlo para articular y conectar con los comportamientos que quieres ver.

Siempre ha habido el problema de que RRHH recopila muchos datos y, antes de actuar, ya hay que hacer otra encuesta. Son importantes para mantener el pulso de la organización y los equipos, pero siempre nos sentimos abrumados y sin tiempo.

Ahora está la oportunidad de ser más humanos, usar esos datos para definir tu regla ochenta/veinte: ¿cuáles 20% de cosas generan el 80% de impacto? Y cómo usar lo humano para crear un lugar más inclusivo y de mayor desempeño.

Así que es una oportunidad. Profundizar y crear campeones culturales que observen los comportamientos a reconocer. Hay oportunidad de usar la IA para dar ideas útiles sobre las que actuar.

David Rice: Eso es importante, ¿verdad? Porque no quieres que parezca genérico. La gente se da cuenta cuando algo es pensado o automatizado. Así que mantener ese toque humano en el liderazgo, pero usando la IA para saber dónde aplicarlo, es la gran ventaja, la gran ganancia. ¿Te parece que las herramientas ayudan a los líderes a notar más y no a reducir su atención?

Anju Choudhary: Sí. No es para delegar la gestión de personas. No es para eso, porque la gente lo nota. Saben cuando el mensaje es genérico versus uno personalizado.

Mi ejemplo de algo pensado: cuando me mudé a California en 2019, el mismo día empecé en mi nuevo trabajo y mi hijo en una nueva escuela. Al final del día, recibí "Esperamos trabajar contigo, nos alegra que te unas", esos mensajes, lo cual es bueno.

Él traía cartas que la maestra hizo escribir a los compañeros: "Soy la chica asiática del rincón, sé todo sobre la biblioteca". Otro: "Me gusta el béisbol. Si quieres jugar, listo". Me encantó. Fue la mejor bienvenida para él. Y en la empresa, lo mío era más genérico. Así que pensar en cómo usar ese esfuerzo y atención para crear experiencias humanas y personalizadas, lo recomendaría mucho más que el clásico "bienvenido" genérico.

David Rice: Sí, necesitamos algo así. Así puedo decir "soy el de los chistes de papá en Slack".

Anju Choudhary: Eso. Me encanta. Ves, conexión instantánea.

David Rice: Así sabes qué esperar. En esos primeros 90 días, ya no todo es una incógnita porque con un detalle ya recuerdas a la persona: la que sabe dónde está todo, el loco del béisbol…

Anju Choudhary: Exacto. Así tienes la oportunidad de pensar en qué cosas consumen energía en tu trabajo.

Eso es repetido, nadie le presta atención. Si preguntan por los días de vacaciones, la IA puede responder. Pero si alguien va de baja por maternidad, puedes reunirte, planear el regreso y apoyar personalmente. Así reservas el lado humano para lo importante, y la IA se ocupa de lo repetitivo.

David Rice: Poner más pensamiento humano consciente ahí donde se necesita. Como decías, la baja por maternidad es un gran ejemplo. Mi última pregunta: si un CEO o directora de personas te pide consejo sobre cómo transformar el programa de recompensas y reconocimiento ante una gran transformación por IA, ¿qué le dirías?

Anju Choudhary: ¿Qué quieres que la gente sienta o recuerde del programa? Que eso sea lo principal, porque es fácil olvidar lo que se dijo, pero todos recuerdan cómo los hizo sentir. Si conecta de verdad, crea el programa y observa cómo crece, porque ahí está la clave.

¿Puedo poner un ejemplo? Sí, claro. Usé mis puntos de viajera para regalar a mi hijo una experiencia de vuelo por sus 11 años y ahora tenemos un vínculo emocional. Me pregunta "¿Cuándo tienes más puntos, mamá?". Así que quiero rendir más para seguir sumando puntos y compartirlos.

Hay esa conexión emocional, no solo para mí sino para la familia. Cuando te reconocen y lo que se reconoce es importante para ti, da más ganas de continuar. Cuando la gente dice "Anju me hizo sentir que pertenezco", eso tiene significado para mí.

Ahí está la clave de mi trabajo: crear oportunidades para que todos hagan su mejor labor. Y cuando me reconocen por eso, me motiva a seguir día a día.

David Rice: Me encanta que optas por el "¿cómo quieres que se sientan?" en vez de "¿qué quieres que hagan?"

Porque suele obsesionarnos el qué hacen las personas, qué pueden y deben hacer. Es válido porque es trabajo. Pero hablando de experiencia, creemos recordar las experiencias por lo que hicimos, pero en realidad, por cómo nos sentimos.

Yo soy aficionado al senderismo y, al llegar a la cima, no lo recuerdo por haber subido, sino por lo que sentí al estar allí, lo que vi, lo que me dejó como impresión: eso le da valor.

Debemos pensar igual aquí. ¿Qué quieres que sientan? Sí, pueden hacer todo esto, pero si después sienten que buscas reemplazarlos o sacarlos del sistema, es una pésima experiencia que genera toxicidad.

Ese tipo de sentimiento se contagia muy rápido. Por eso hay tanta resistencia e incluso historias de sabotaje a la IA. Y creo que se debe a que se hace sentir a las personas reemplazables.

Les has hecho sentir que sus capacidades ya no importan. Sí, pueden hacer todo, pero actúan en función de cómo se sienten. Por eso me gustó mucho que lo dijeras. Muchas gracias por venir al programa hoy. Ha sido genial.

Anju Choudhary: Muchas gracias, David. Siempre es bueno reencontrarnos, conversar contigo. Me encantó nuestra charla. Gracias.

David Rice: Por supuesto. Y si te ha gustado y quieres más, ve a peoplemanagingpeople.com/subscribe y suscríbete al boletín. Y mientras tanto, no olvides pensar en cómo haces sentir a tu gente, no solo en lo que les pides hacer.