Por qué RRHH se queda atascado con la IA y qué se necesita para liderar la transformación

David Rice: Probablemente hace unos 18 meses, tu CEO te preguntó qué estabas haciendo con la IA. Así que hiciste algo, escribiste políticas, estableciste límites de seguridad, creaste marcos de gobernanza. Y ahora estás atascado. El 66% de las organizaciones de RRHH se han centrado en el cumplimiento normativo, o en otras palabras, en lo que no puedes hacer con la IA. Pero solo alrededor del 30% tiene claridad sobre el valor que realmente intentan crear. Así que construiste barandillas de seguridad. Nadie realmente construyó el camino.

El invitado de hoy es el Dr. Dieter Veldsman. Es el principal científico de IA en AIHR. Y va a guiarnos a través del patrón de latigazo que está observando actualmente en RRHH, que es la sobrerreacción de parecer que haces algo con IA, seguida por la sobrecorrección de entrar en modo seguro, y por qué eso te deja atascado en el medio mientras marketing, ventas y desarrollo de producto avanzan rápidamente como departamentos.

Lo que realmente quiere que entiendas es algo muy parecido a lo que hemos dicho en el programa: que las empresas están tratando la IA como una transformación tecnológica, cuando en realidad es una transformación de cultura y personas. Y eso significa que RRHH no debería estar jugando a ponerse al día. Deberías estar liderando la conversación.

Así que hoy cubriremos por qué estar ocupado con la IA se volvió más importante que ser estratégico, cómo salir de la trampa del cumplimiento sin experimentar de manera temeraria, el rol evolutivo del CHRO como arquitecto principal del ecosistema humano-máquina, y cómo pasar de preguntarnos qué podemos usar de forma segura a qué valor estamos creando.

Soy David Rice. Este es el pódcast Personas Gestionando Personas. Y si has estado a la defensiva con la IA cuando deberías estar orquestando la transformación, bueno, esta charla es tu reinicio. Así que, vamos allá.

¡Bienvenido, Dieter!

Dieter Veldsman: Muchas gracias, David. Encantado de estar aquí.

David Rice: Cuando hablamos antes, mencionaste este tipo de patrón de sobrerreacción y luego sobrecorrección que ves en RRHH, específicamente en lo que respecta a la IA. ¿Puedes desglosar eso un poco? ¿Qué está pasando realmente ahí? ¿Qué lo impulsa?

Dieter Veldsman: Sabes, creo que, al igual que en otras funciones, si retrocedemos en el tiempo, hace entre 18 y 24 meses, había una gran presión, ¿pero qué estás haciendo con la IA? Tienes que ser visto haciendo algo con IA.

Y creo que eso resultó en un poco de, no quiero llamarlo experimentación sin sentido, pero sabes, la gente se preguntaba, ¿qué herramientas tengo? ¿Cómo voy a utilizar los conjuntos de herramientas? ¿Cuáles son los casos de uso en los que debería centrarme? Así que definitivamente vimos ese frenesí por un lado y esa sobrerreacción hacia, solo tienes que estar ocupado con la IA, ya sea valioso o esté alineado o no con lo que realmente quieres impulsar como equipo de RRHH.

Eso quedó en segundo plano. Era más por el hecho de parecer que estabas ocupado. Creo que luego vino una segunda fase que lo frenó significativamente y dijo: espera. No podemos simplemente experimentar sin sentido de aquí en adelante. Mejor hablemos de, ¿pero qué valor estamos generando y cuán seguros estamos y cómo se ve esa gobernanza y si de verdad estamos usando lo correcto y qué incluyen los límites de seguridad?

Así que creo que hemos visto definitivamente ese cambio en los últimos, como dije, 18 meses o así. Y, sabes, recientemente hicimos un estudio con unas 337 organizaciones de RRHH y lo que los datos mostraron, fue bastante interesante. Casi el 66% de ellas se centraron mucho en el aspecto del cumplimiento, es decir, ¿cuál es la gobernanza?

¿Cómo son las políticas? Límites de seguridad, ¿qué podemos usar, qué no podemos usar? Pero solo el 30% de ellas realmente dice que hay claridad sobre cómo se verá el valor para nosotros a través del uso de la IA. Por eso, cuando hablo de sobrerreacción, definitivamente hubo esa necesidad de parecer que hacías algo con la IA en lugar de tal vez avanzar un poco más lento y entonces decir, pero ¿qué es lo que queremos hacer realmente con la IA y por qué?, que ha quedado un poco más relegado en los últimos meses.

David Rice: Sí, creo que es así. Lo he visto: hay una especie de tironeo entre urgencia y evasión, pero es como dijiste: te dicen que hagas algo y lo hagas rápido, pero entonces sin ninguna guía ni objetivo real que puedas alcanzar. Terminas paralizado.

Y entonces el comportamiento predeterminado, y no es solo de RRHH, pero diría que en RRHH se exagera, es entrar en modo seguro. La mentalidad de cumplimiento, ¿verdad? Y parece que RRHH quiso responder estratégicamente, pero ya fuera por capacidad o por permiso para experimentar sin ser juzgado, simplemente nunca llegó a suceder del todo.

¿También hay un temor significativo simplemente de... quiero decir, de hacerlo mal, o tal vez es algo más profundo? Como esa presión de parecer que haces algo, pero no hay estructura que lo respalde, así que acabas sintiéndote impotente.

Dieter Veldsman: No, creo que tienes toda la razón. Y creo que pasaron un par de cosas, y es que soy un apasionado profesional de RRHH yo mismo, ¿verdad?

Así que definitivamente me identifico con ese sentimiento inicial donde, sabes, somos un poco más adversos al riesgo en RRHH. Y no solo con la IA, en general, pero también sabemos cuáles son los riesgos reales cuando las cosas salen mal. Así que vimos que RRHH quedaba en el medio en términos de adopción de la IA, ¿sí?

Íbamos por detrás de funciones como desarrollo de producto, marketing, ventas. Pero aún estábamos delante de otros, digamos, los más legales o de gobernanza. Riesgo legal, cumplimiento, etcétera. Estábamos ahí en medio. Creo que también existía la idea general, y no sé por qué siempre se señala a RRHH.

Supongo que es charla para otro día, pero siempre que aparece una nueva tecnología, se dice "ahora sí, se acaba el área de RRHH". Y nunca ha sido el caso. Ha cambiado varias veces. Pero había esa ansiedad de la IA, ¿ya llegó de verdad? ¿Qué nos va a hacer? Y creo que hoy ya es una conversación más razonable: reconocer que la IA quitará tareas, actividades, flujos de trabajo.

Pero, ¿qué implica realmente en cuanto a la expectativa sobre el trabajo de RRHH en el futuro? Lo último que decías. Sí creo que muchas organizaciones primero trataron la IA como una transformación tecnológica pero que les pasó por alto que en realidad es mucho más una transformación cultural y de personas, por eso RRHH debería estar en la mesa para liderar eso.

Y las empresas que realmente lo hacen bien, tienen un enfoque multidisciplinar para la estrategia de IA que eligen. Quieren voces técnicas, de RRHH, de operaciones de negocio y de estrategia para definir qué capacidades de IA necesitan en el futuro.

En muchas organizaciones, RRHH entró tarde en la conversación, ya fuera porque no lo autorizaron o no vieron la necesidad, o no estaban equipados para esa charla. Creo que las razones varían.

David Rice: Mencionaste que eres "de RRHH", ¿no? Has estado dentro de varias empresas intentando descifrar esto. Me pregunto, ¿qué es de lo más notable que has visto respecto a cómo las organizaciones responden ante la disrupción? Porque una cosa es lo que decimos sobre adaptabilidad, pero otra es la realidad.

Dieter Veldsman: Me gusta una frase que has dicho antes: a veces la postura natural es la seguridad. Cuando entra una disrupción de verdad en la organización, definitivamente aparecen tres grupos. Con la IA vimos lo mismo. Están los early adopters: esto es increíble, hay que lanzarse.

No te preocupes, va a cambiar todo, casi como ese entusiasmo exagerado y el hype. A veces eso mete en líos porque la gente se lanza sin entender realmente. Por otro lado, están los escépticos desde el principio, más de bueno, esto ya lo viví, estos discursos transformadores no cambian nada: "ya se pasará". Creo que lo que hizo diferente a la IA fue la escala, porque por primera vez todo el mundo tuvo acceso a IA generativa.

Literalmente, si tienes Internet, no está restringido a un público limitado. Esa escala aumentó mucho la ansiedad. Pero ahora, más adelante en el camino, las organizaciones hacen el ejercicio de darle sentido: ¿qué implica de verdad? ¿Para qué es útil? ¿Dónde es solo novedoso, no impactante? Para mí, la disrupción debe ir seguida de ese ciclo de reflexión, y no todas las empresas pasan por ahí al mismo ritmo: entender qué es, qué significa, qué queremos hacer, cómo hacerlo de modo sostenible y no como una moda efímera. Eso dice mucho sobre su ADN y cultura ante los cambios.

Tus verdaderos colores aparecen cuando hay incertidumbre. Siempre estarán los early adopters y los más lentos en adoptar. Para mí, esa etapa de dar sentido es clave y los líderes deberían enfocarse más en equipar a la organización sobre qué hacer.

David Rice: Me encanta que lo llames ciclo de "dar sentido". La disrupción expone el cableado organizacional, ¿no? Vas a descubrir si tu equipo realmente funciona como creías... o si en realidad nuestro modo natural es sobrecomplicar todo.

Pensamos o nos paralizamos porque nos falta lenguaje común o claridad. Yo veo que las empresas que mejor lo hacen en estas transformaciones no es por recursos, como dijiste: todos pueden acceder a la IA generativa.

En cambio, se trata del nivel de claridad real sobre cuán rápido quieres avanzar, cuál es tu tolerancia organizacional, y qué estás dispuesto a probar (¿cuán profundo irás en la experimentación?). ¿Es así como lo ves?

Dieter Veldsman: Exactamente. Ese sentido de claridad, para mí hoy las organizaciones que tienen más claro qué probar y qué no, van mejor.

En lo práctico: un cliente nos dijo hace poco, su chief AI Officer, comentó: de entrada quiero dejar claro que queremos ser seguidores fuertes en la revolución IA.

Me sorprendió, porque todos dicen que quieren ser los primeros. Él dijo: no, no queremos ser los primeros: habrá muchos errores, preferimos ir algo más lento, aprender de otros, y hacer bien lo nuestro cuando llegue el momento. Era un mensaje muy contraintuitivo.

Solemos decir: quiero ser el primero, el mejor, el más innovador. A veces también está bien elegir ser el ciudadano sólido, avanzar de modo controlado. En definitiva: proporciona claridad a cada paso.

Y claridad puede ser simplemente decir: no sabemos aún qué haremos con esto, por eso primero exploraremos, probaremos este caso piloto, etc. Cuanto más corto sea ese ciclo de dar sentido y más claridad logres dar a la gente, mejor va la empresa, porque ejercitan la resiliencia en vez de crear crisis. Si no controlas la narrativa sobre la disrupción y la transformación IA, tendrás un problema de cultura.

Aumenta la ansiedad de la gente y su entusiasmo por el futuro. Se convierte en algo a vender, no en parte orgánica de la forma de trabajar. Eso es lo que hemos empezado a notar.

David Rice: Es un momento interesante: pasamos de la caza de herramientas SaaS, todos corriendo detrás de "herramientas", a un espacio donde lo que se busca es valor. Suena obvio, pero se ve que no es fácil.

¿Qué lo hace tan difícil? Seguimos viendo gente que aún persigue herramientas… ¿Por qué cuesta tanto centrar la visión en el valor?

Dieter Veldsman: Varias cosas. Primero: perseguir herramientas es fácil y permite mostrar acción inmediata. Se puede decir: "Hemos repartido licencias a 90% de la plantilla y así adoptamos IA". Es natural reaccionar así para también combatir el miedo a quedarse atrás o volverse obsoleto.

También llevamos años empujando la narrativa de que experimentar es bueno, hay que ser más ágiles, fallar rápido, etc., y a veces caemos en la trampa de confundir velocidad con falta de reflexión. Pero debe haber método detrás. Con la IA, como decías, empezamos con herramientas, luego pasamos a casos de uso. Pero no se trata solo de casos, hay que ir un nivel más atrás.

Cuando hablamos de valor, muchos piden ayuda con su estrategia de IA y pregunto: ¿para qué una estrategia de IA? "Es lo que se lleva, lo que da valor." Pero pienso: lo que necesitas es una estrategia de negocio, y la IA es una palanca dentro. ¿Cuál es tu ventaja competitiva?, ¿cuál es tu aportación única y cómo puede potenciarla la IA? Es una pregunta simple, pero la respuesta es mucho más difícil y matizada que si compro tal licencia o caso de uso.

Debe elevarse la visión. Los datos nos dicen que hace falta un enfoque dual: el liderazgo debe marcar dirección y límites, y permitir algo de experimentación desde abajo, pero delimitada al valor que buscamos.

Decir "usen IA y sean más productivos" no basta. ¿Qué hacemos con esa productividad? ¿Qué queremos liberar realmente?

Así que, de nuevo, claridad y dirección. Como decía antes: controla la narrativa. Define qué significa la IA para nosotros y cómo queremos aplicarla y con qué impacto.

Eso cambia el enfoque radicalmente para la gente.

David Rice: Coincido. Parte del problema hoy es la cantidad de ruido en torno a la IA. Hasta cuesta saber cómo luce el valor. Fui a una conferencia y un ponente decía: "No dejes que la IA sea solo una palabra de moda en tu organización".

Una mujer a mi lado suspiró fuerte y dijo: "¿Qué significa eso?" Y tiene razón, es una declaración vacía. Pero pensé: si tuviera que darle sentido, sería distinguir estar ocupado con la IA de realmente lograr algo con ella. Lo he visto con otras herramientas: trabajamos mucho para lograr muy poco.

Existe ese apego emocional a la idea de que las herramientas diferencian, pero a veces hay que soltar lo que no encaja o lo que no es estratégico.

¿Cómo impacta esto globalmente en tu cultura y flujos de trabajo?

Dieter Veldsman: Relacionado con lo que dices, también se trata de llamar las cosas por su nombre. Vengo del sector financiero y allí, cada vez que había proyectos tecnológicos, preguntaba: ¿qué estamos cambiando? Y respondían: "Estamos reinventando cómo nuestros clientes se relacionan con nosotros en el canal, de modo más personalizado". No entendía nada. ¿Qué hacemos realmente? "En la app de banca online, movemos ese botón porque la interfaz será más intuitiva". Di eso. No hay nada de malo en llamar las cosas como son.

Con la IA igual: vendemos la gran idea de lo que nos aportará, pero en realidad su valor es muy concreto a nivel de tareas. Di: "La usaremos para X, Y o Z porque es importante por esto y aquello", y ya está.

Las personas lo comprarán. Cuanto más difusa y grandilocuente la hagas, más difícil es identificar un valor o conectarse con ella.

David Rice: No deberíamos restar valor a los pequeños cambios. Si algo nos enseñan las grandes tecnológicas es que un cambio minúsculo puede tener gran impacto. Netflix, por ejemplo: cambió el menú y la gente descubría más contenidos, transformando la experiencia de uso y el propio contenido que había que crear.

Así que un pequeño cambio puede marcar gran diferencia. Me gustó ese ejemplo de la empresa que prefería ser seguidora. En RRHH el arranque fue más lento con la IA y al parecer dio espacio a los líderes para ser más deliberados.

¿Crees que eso ha sido bueno, quizás para evitar errores iniciales de otros equipos? ¿Ayuda, especialmente para quienes viven en modo "cumplimiento y seguridad"? ¿Les da comodidad ese avance más lento?

Dieter Veldsman: Es una pregunta interesante. Hace doce meses preguntamos a RRHH cuántos usaban IA y era un 38%. Repetimos el estudio doce meses después y subió al 88%. Así que en RRHH la IA progresó mucho en el último año y hubo mucho por ponerse al día.

Creo que ha sido beneficioso poder filtrar el ruido inicial y aclarar qué significa la IA para cada uno. Cuanto más sabes, mejor evitas los baches de otros. Pero también hay un lado negativo: aún hace falta un "salto" extra en la adopción de RRHH.

Dicho eso, donde RRHH se integra en la conversación organizacional más amplia, no creo que vayamos por detrás. Al contrario: estamos en una buena posición para guiar a la organización en próximos pasos. Y, para ser justos, a menudo no es RRHH quien ha frenado la organización: a veces es el acceso o la posibilidad de experimentar con seguridad, etc.

RRHH pudo reflexionar sobre el hype inicial y separar lo real del bombo. Donde sí costó, y ahora estamos mejor, fue en definir nuestro papel en el juego de la IA. Lo vemos doble: primero hay que mirar hacia dentro, la fluidez en IA será pronto esencial en RRHH y transformará modelos y flujos de trabajo. También hay que estar en la conversación global: ¿qué cultura buscamos crear con la IA formando parte de nuestra forma de trabajar, pero sin perder el enfoque en el valor?

Así que RRHH se puso al día y los datos de los últimos meses muestran mucha evolución positiva. Me he vuelto más partidario de no ser el primero, está bien aprender de otros mientras sigamos conversando y participando. Por supuesto, un segmento importante de RRHH evitaba la IA por todos los miedos que mencionamos: eso sí es riesgoso, porque luego cuesta ponerse al día, pero creo que vamos bien ahora. Hace dos años te habría dado otra respuesta.

David Rice: Es cierto que a RRHH se le critica por ir lento, pero ese margen para reflexionar ofrece ventajas. Adoptar deprisa lleva a cosas como el desborde de objetivos: usas la herramienta para cosas no planeadas o explotas funciones que no eran el propósito original.

Ese ritmo deliberado permite a RRHH centrarse más en lo que le interesa: comportamiento, valor, alineamiento, confianza, etc. Teníamos ya un gran problema de confianza incluso antes de la era IA, basta volver a 2023: la confianza era un reto central de gestión. Ahora sumas IA y tienes otra capa de problemas de confianza, además de usos ocultos, etc. Así que tener tiempo antes de lanzar la IA interna o para otros equipos, creo que es positivo.

Sobre la fluidez que mencionaste, tenía menos que ver con la tecnología y más con atreverse a probar cosas. ¿Qué prácticas de bajo riesgo pueden empezar a experimentar los equipos de RRHH con la IA ahora mismo para ganar confianza y avanzar?

Dieter Veldsman: Lo llamamos fluidez y no alfabetización porque es como aprender un idioma. Primero vas con el vocabulario, la gramática, el contexto… igual hay que aproximarse a la formación en IA.

El consejo seguro: toma un proceso conocido de tu rutina diaria e identifica una tarea donde puedas aplicar IA y saber cómo debe verse el resultado. Experimenta ahí, en algo familiar.

Mucha gente quiere saltar a lo vistoso de la IA y probar dominios que en realidad no conocen. Es mejor empezar en lo que dominas: conoces las limitaciones y aprendes el lenguaje de la IA. Todos hemos caído por accidente en el diseño de prompts, pero aprende a interactuar bien con las herramientas. Aplícalo en una tarea diaria sencilla y en entorno seguro.

Elige tareas de bajo riesgo: no uses IA para decisiones críticas la primera vez, como una contratación. Úsala donde te oriente o recomiende algo en tu flujo habitual. Otra clave: la mayoría aprende IA por autoexploración, pero únete a una comunidad para aprender cómo otros aplican IA en RRHH, porque todos estamos experimentando.

Corta el ruido y mantente en lo práctico. A veces en conferencias oímos usos masivos y experimentales, pero hay que volver a tierra y buscar aplicaciones reales para hoy.

No hay que temer la IA. Muchas de las habilidades necesarias para la fluidez en IA en realidad son humanas y habituales en RRHH: pensamiento crítico, sistémico, lenguaje. Se trata menos de habilidades técnicas y más de reflexionar y evaluar resultados. Así que: empieza con algo pequeño y seguro para ir ampliando.

La aplicación tiene tres niveles: individual (tu día a día), en grupo (cómo IA amplía tu capacidad como compañerx) y, más adelante, el nivel autónomo con supervisión humana, que llegará más tarde. Por ahora, empieza en lo personal, seguro y sencillo, y gana confianza.

David Rice: Hay que verlo como el gimnasio: necesitas hacer tus repeticiones.

Dieter Veldsman: Exacto.

David Rice: Y tampoco hay que esperar a estar en modo estratégico para empezar a probar. Retrasas tu fluidez si esperas. Empieza con el primer borrador de una política, un resumen de entrevistas de salida… No suena transformador pero la transformación está más en la mentalidad que en la práctica. Hay mucho que probar con bajo esfuerzo en estas herramientas. Atrévete a experimentar y explora las plataformas nuevas: a veces sorprenden mucho. Vale la pena probar y ver qué más hay.

Dieter Veldsman: Totalmente. Experimenta con varias, porque todas funcionan de manera diferente y cada una hace unas cosas bien. Ve tanteando para qué puede servir cada una.

Al principio, cuando apareció la IA generativa, era como tener 50 becarios motivados pero sin experiencia. Ahora las herramientas han mejorado mucho. Haz como con el gimnasio: no correrás 10km el primer día, pero empieza con 1 o 2 y llegarás a lo bueno.

Mi gran aprendizaje fue que el valor de la IA está en los detalles: mejora las tareas cotidianas. Si buscas la solución mágica, te frustrarás. Lo que cuenta es la suma de pequeños cambios.

David Rice: Todo esto es un cambio de cultura y mentalidad. Se suele hablar de brecha de habilidades, pero no es un tema de capacitación tecnológica: la gente utiliza la IA en su vida diaria y aprende por sí. Así que si esto es un cambio de cultura en el trabajo, ¿qué comportamientos deberíamos normalizar para fomentar la experimentación?

Dieter Veldsman: Es un equilibrio. Hay que normalizar probar cosas nuevas sin asumir riesgos innecesarios. El comportamiento clave es aprender a detectar cuándo aplicar IA y cuándo no: solo porque puedo, no siempre debo.

Hay que enseñar la aplicación responsable, sin debate ético excesivo cada vez, pero sí tener criterio sobre lo que no conviene usar IA porque puede ser dañino o riesgoso.

Hay que construir ese criterio para probar sin estrangular la innovación.

Por eso soy partidario de poner límites explícitos: explora aquí, pero evita esto.

También hay que cambiar la narrativa: a veces usar IA parece trampa. Normalicemos que se use en el trabajo y lo produzcamos con ella, pero enseñemos cuándo es útil de verdad.

Un estudio dice que si la IA piensa por ti, no valoras el trabajo final ni te queda aprendizaje real; pero si la usas como sparring para pulir resultados, sigues siendo dueñx del producto y del aprendizaje.

La clave es que la IA no sustituye, sino que amplifica. Es como delegar: ¿qué le encargo a la herramienta?, ¿qué hago yo? ¿Qué decisión quiero retener? ¿Hasta dónde quiero automatizar? Hay que trabajar pensamiento crítico, saber evaluar y controlar sesgos. Estas son habilidades de base.

Si logras eso, tienes algo sostenible y escalable que genera valor a largo plazo.

David Rice: Quizá sea por convivir con creativos, pero veo mucho la romantización de la perfección. Con la IA, algunos se presionan más: "si me ayudó esta máquina inteligente, tiene que ser perfecto". Pero deberíamos romantizar la iteración tanto como la perfección. La experimentación debe formar parte del liderazgo: si tus líderes admiten experimentar y fallar, otros se animan también.

Las viejas costumbres pesan. Si tienes más de 30 años sabes de lo que hablo. Pero hay que soltarlo: estamos en una nueva era donde lo diferencial sigue estando en los humanos y será imperfecto e iterativo. Solo pruébalo y ve adónde llegas.

Dieter Veldsman: Muy cierto. Siempre me hacía gracia que las empresas dicen valorar la innovación, pero ante un error lo corrigen de inmediato porque la calidad es lo más importante. Son comportamientos opuestos: si quieres innovación, debes permitir errores y crear un ambiente que tolere y anime a aprender de ellos.

Lo mismo aquí: lo perfecto no existe. Ni el corrector ortográfico arregla todo. El aporte humano sigue contando: tú sigues en el asiento de piloto, hilando piezas y conectando con el problema real. Ese es el verdadero aporte humano.

Parafraseando la analogía del becario: puedes tener cien becarios haciendo trabajo, pero sin organización solo generarán ocupación inútil. El papel humano es coordinar, no solo parecer que se hace algo, sino mover la aguja en serio.

Creo que bien usada, la IA celebrará nuestra humanidad y creatividad. Requiere un cambio de mentalidad sobre qué hace y no la IA, y cuál es nuestro sitio. Estamos en plena transición, con modelos nuevos de trabajo y actividades, así que hace falta ese proceso de reflexión personal e individual, no solo organizacional.

David Rice: Mi última pregunta: Se habla mucho de la evolución del rol del CHRO (Chief Human Resources Officer) desde que la IA está tan presente. ¿Cómo crees que cambiará el enfoque en 2026 para estos cargos?

Dieter Veldsman: Me encanta esta pregunta. El rol de CHRO ha cambiado mucho estos últimos años porque el mandato de RRHH ha cambiado: de guardianes de procesos y servicio al personal hacia socios estratégicos y de transformación.

Hay dos puntos: primero, recordar que un CHRO es un ejecutivo de negocio antes que de RRHH. Tienes responsabilidad de negocio y tu perspectiva de RRHH la aportas en la mesa de dirección para ligar la agenda de personas.

La clave con la IA es lo que hemos dicho: si es un cambio cultural, el CHRO debe liderar cómo la IA nos ayuda a ser el tipo de organización que queremos ser, más allá de la tecnología.

El CHRO debe centrarse en transformar la cultura y la gente en vez de solo la tecnología. El reto es cómo abordar la transformación IA de manera holística: personas, tecnología, datos, seguridad, estrategia…

El CHRO es un orquestador que reúne todas las partes. Y la habilidad de RRHH de conectar personas para conversaciones estratégicas sobre quién queremos ser como empresa.

Y, en retrospectiva, pensar qué historia se contará sobre la IA en nuestra empresa: ¿nos sentiremos orgullosos y querrán escucharla nuestros clientes? Eso es diferente en el nuevo rol del CHRO.

David Rice: De acuerdo. Y escuché el término economista conductual para el futuro CHRO. Es cierto; serán responsables no solo de políticas, sino de los sistemas detrás de la toma de decisiones humanas junto a las máquinas. Es más un estratega humano: entender la interfaz entre capacidad humana, cultura y tecnología.

Según hables con analistas o expertos en engagement, te dirán cosas distintas, pero es el ecosistema completo: humanos y máquinas y su influencia en cultura y flujos. ¿Qué demanda eso en tecnología? Es complejo, veremos cómo evoluciona.

Dieter Veldsman: Totalmente. En coaching de carrera como ex-CHRO siempre les pregunto a los aspirantes por qué quieren ese puesto. Si logras canalizar motivos técnicos y humanos para ser ese arquitecto y estratega del ecosistema, será muy valioso para la institución si se gestiona bien.

Pero requiere entender todos los componentes y sobre todo manejar la complejidad para simplificar y tomar decisiones. Es fácil sumarse al atasco de no saber qué hacer. Hay que ayudar a la organización a avanzar aunque no tengamos todas las respuestas: decidir, pilotar, aprender.

Así se navega la tormenta con calma y un poquito de sabiduría si se puede.

David Rice: Absolutamente. Dieter, muchas gracias por acompañarnos hoy en el pódcast. Te lo agradezco mucho.

Dieter Veldsman: Gracias a ti, David. Disfruté mucho la conversación.

David Rice: Muy bien. Y a quienes nos escuchan, no olviden suscribirse al boletín si aún no lo han hecho. Consulten nuestro Explorador de Transformación IA. Siempre hay novedades interesantes aquí, en Personas Gestionando Personas. Se vienen eventos, estén atentos.

Y sí, hasta la próxima, sigan experimentando.