Qué reemplazará la IA — y qué no — en el análisis de personas

David Rice: La IA no reemplazará el 90% de lo que aporta un sólido equipo de análisis de personas. ¿Qué hay en ese 90% que es exclusivamente humano?

Roxanne Laczo: Lo que hay allí es lo que está dentro de nuestra cabeza, nuestro cerebro. Hay influencia sobre las partes interesadas en la narrativa. Creo que tal vez en algún momento ese 90% podría cambiar, pero la IA nunca será capaz de reemplazarlo total y completamente.

David Rice: ¿Estamos en riesgo de crear una especie de sistema a dos niveles donde la IA se vuelva la solución suficientemente buena para la mayoría de las organizaciones?

Noelle London: Tradicionalmente, el análisis de personas es un recurso que suelen tener únicamente las grandes empresas. No es un recurso para el que las organizaciones necesariamente tengan presupuesto. Lo que estamos viendo es que las organizaciones están contratando para este tipo de capacidades antes incluso de lo que veíamos hace dos, dos años y medio. Eso lo hace realmente emocionante.

David Rice: ¿Está el análisis de personas en posición de convertirse en el centro neurálgico de RRHH y, por ende, de la transformación por IA?

Cole Napper: Voy a decir que no. Y la razón no es un problema de habilidad. Es un problema de voluntad.

David Rice: Pensando en 12 a 18 meses hacia adelante, ¿qué habilidades específicas deberían desarrollar para seguir siendo relevantes? Y, en sentido inverso, ¿en qué habilidades deberías dejar de invertir tiempo porque crees que la IA eventualmente se encargará de eso?

Bienvenidos al pódcast Personas que gestionan personas — el programa donde ayudamos a líderes a mantener el trabajo humano en la era de la IA. Soy David Rice, su presentador. En el episodio de hoy, me complace estar acompañado por tres brillantes mentes que trabajan en el ámbito del análisis de personas, para tener una especie de mesa redonda.

Primera invitada, Roxanne Laczo. Es la directora de Análisis de Personas en Cloudflare. ¡Bienvenida, Roxanne!

Roxanne Laczo: ¡Hola, un gusto estar aquí!

David Rice: También nos acompaña Cole Napper, a quien quizá recuerden de su anterior participación en el pódcast. Él es vicepresidente de Investigación, Innovación & Perspectivas de Talento en Lightcast. ¡Bienvenido, Cole!

Cole Napper: Gracias por la invitación, David.

David Rice: Y finalmente tenemos a Noelle London. Ella es la fundadora y CEO de Illoominus. ¡Bienvenida, Noelle!

Noelle London: Gracias por invitarme. Estoy emocionada de estar aquí.

David Rice: Genial. Hoy vamos a hablar un poco sobre el estado actual del análisis de personas, hacia dónde vemos que va en el futuro y cómo redefinimos la función, qué significa esto para RRHH.

Quiero empezar por esto. Cuando hablábamos antes, discutimos que la IA no reemplazará el 90% de lo que aporta un equipo de análisis de personas fuerte, y Roxanne nos dio esa especie de opinión contundente. Así que quiero comenzar ahí. Roxanne, ¿qué hay en ese 90% que es exclusivamente humano? ¿Y crees que ese porcentaje se mantendrá a medida que avancen las capacidades de la IA?

Roxanne Laczo: Sí, absolutamente. Creo que lo que hay allí es lo que está en nuestra cabeza, nuestro cerebro. Hay un contexto estratégico de la organización y del negocio que la IA no puede captar necesariamente. Hay conocimiento institucional y relaciones dentro de la organización. Obtienes acceso a información, puntos clave de datos que de otro modo no estarías obteniendo necesariamente.

La herramienta de IA no necesariamente puede rastrear eso. Hay influencia sobre las partes interesadas en la narrativa, algo difícil de recrear en cualquier herramienta de IA a menos que cuentes con ese contexto fuerte al que me refería antes. Lo último creo que es la capacidad de hacer las preguntas correctas dado el tipo de relaciones que tienes, lo que sabes sobre la organización, lo que sabes sobre los problemas comerciales.

Tal vez en algún momento ese 90% cambie, pero creo que a corto plazo lo que realmente va a cambiar es el valor de lo que brindamos como individuos con nuestra creación de relaciones y nuestro contexto, que la IA nunca podrá reemplazar totalmente y completamente al nivel que creo que todos en esta llamada desearíamos que lo hiciera.

David Rice: Eso es interesante. Cole, me gustaría saber tu opinión sobre esto porque estás muy involucrado en cuestiones de habilidades. Ves mucho de lo que está sucediendo en torno a la transformación y automatización. ¿Qué crees que va a perdurar en la función de análisis de personas?

Cole Napper: Volviendo a tu pregunta anterior, dijiste que el 90% de un equipo sólido de análisis de personas no desaparecerá.

Creo que si no eres un equipo sólido, ese 90% podría irse. Lo divido en dos categorías: ¿haces trabajo transaccional o haces trabajo estratégico o transformacional? El 90% del trabajo estratégico-transformacional no va a desaparecer. Todo lo que dijo Roxanne es cierto. Creo que el 90% del trabajo transaccional sí desaparecerá.

Recientemente, hicimos una investigación en Lightcast que compartí con ustedes antes de este pódcast. Analizaba todas las tecnologías de RRHH o habilidades de RRHH en función de lo valiosas que eran, cuánto habían crecido, pero también cuánto las iba a alterar la IA. Y el análisis de personas era simultáneamente la habilidad más valiosa en RRHH, pero también una de las más vulnerables a ser alterada por la IA.

Así que encontré fascinante esa paradoja de lo que está ocurriendo: gran parte de los componentes transaccionales del análisis de personas creo que desaparecerán en los próximos años.

David Rice: Noelle, desde tu perspectiva, tú siempre piensas en cómo las personas arman sus tech stack, ¿cierto?

Y cómo se conecta la IA a todo eso. ¿Dónde ves que la IA empuje, no diré que saque a los humanos del proceso, pero un poco, dónde tiene gran impacto en cómo las personas interactúan con la tecnología actual?

Noelle London: Bueno, lo digo de entrada —y creo que hablaremos más de esto después— que cuando decimos análisis de personas, significa cosas muy distintas en compañías de diferentes tamaños y diversos niveles de madurez.

Así que, cuando hablamos de análisis de personas, la necesidad y función no es precisamente igual en cada organización. Si pensamos en organizaciones que quizá no tengan a una Roxanne, creo que Roxanne es un recurso increíble para su organización y, tal vez, decir que no puedes reemplazar el 90% es un poco alto.

Tampoco lo pienso necesariamente como reemplazo. La palabra reemplazar aquí es más en el sentido de copiloto: una IA que te ayude en muchas de esas tareas que, francamente, son las que desgastan a las personas. Así que, para organizaciones más iniciales o pequeñas en tamaño, hay cosas como mantener integraciones, limpiar y asegurar la salud de los datos, todo eso les mantiene en una situación reactiva.

Hacen reportes frecuentes pero mirando al pasado. Eso puede consumir mucho tiempo si no tienes un equipo formado. Son oportunidades para quitar esa carga de trabajo y que un copiloto (como la IA) te ayude, para que puedas usar más tiempo (como dijo Roxanne) en ese contexto que está en tu mente.

Aún hay cosas, claro, la IA evoluciona cada semana, pero hay cuestiones difíciles de gestionar, lo admito. Cole y yo justo hablamos sobre esto: los casos borde. Cada vez hay más. Por ejemplo, movilidad interna y transferencias se gestionan muy distinto según la empresa y sistemas. Son de esos casos que aún requieren mucha atención.

Ese contexto y percepción interna de la organización: ¿cómo tomamos todo esto que la IA nos ayuda a obtener en análisis de personas para dedicarnos a analizar qué hacer con ello en lugar de emplear el tiempo en lo que te desgasta?

David Rice: Eso es interesante porque muchas compañías no tienen una Roxanne, ¿verdad?

Me pregunto si estamos en riesgo de crear un sistema a dos niveles donde la IA sea “suficientemente buena” como solución para la mayoría, y solo las empresas bien dotadas de recursos tengan verdadero insight estratégico.

Noelle London: Sí, este tema me entusiasma porque tradicionalmente el análisis de personas era un recurso solo para grandes empresas.

No era viable para organizaciones con, pongamos, menos de 12,000 empleados. Sé que Roxanne tal vez sea una excepción en tu caso ahora, pero lo que vemos es que cada vez más organizaciones contratan para estos roles y capacidades antes incluso de lo que veíamos dos, dos años y medio atrás.

Por tanto, cada vez más empresas preguntan: mi organización está cambiando, necesito pensar en el futuro de mi plantilla, necesito datos para tomar decisiones. Así que vemos que llega antes a las organizaciones, y eso me entusiasma. Claro, hay grandes empresas con equipos de 30 personas para análisis de personas.

Pero es muy distinto a lo que significa en una organización de RRHH pequeña y ágil. No diría que crea un sistema a dos niveles, sino que la oportunidad clave está en juntar esos datos para compartir insights y aprendizajes entre empresas.

El gran potencial es el benchmarking, aprender de colegas lo que funciona en su organización. No todo está escrito, no hay manual para los grandes cambios en RRHH. El gran valor es ese efecto red, aprender a través de empresas de tamaño medio.

Y eso ayuda a que estas organizaciones avancen rápidamente en análisis de personas y alcancen nuevos niveles.

Roxanne Laczo: Retomando lo dicho por Noelle, ¿cómo definimos aquí análisis de personas? Da para otro pódcast entero. Tengo una opinión firme, y te aseguro que la mayoría de las empresas que dicen hacerlo, no lo hacen como yo lo definiría.

Al mismo tiempo, muchas compañías sin un equipo formal de análisis de personas hacen lo que yo sí llamaría análisis de personas: ¿tienes gestión de talento? ¿Evaluaciones? No puedes hacer ninguna sin analítica. Así que depende de la preparación y madurez organizacional y del contexto.

No creo que el riesgo sea tanto un sistema a dos niveles, sino la capacidad de los socios de negocio para usar IA en la toma de decisiones. Eso no necesita venir solo del análisis de personas, puede ser de todo el área de personas y RRHH: ¿inviertes y formas a la gente para usar herramientas y sistemas con IA? ¿Propiciamos que análisis de personas quede obsoleto?

No necesariamente, el punto clave es la capacidad de la organización, no solo la inversión, según mi opinión.

Cole Napper: Sobre el tema de los dos niveles, diría que la historia de análisis de personas ha sido mucho más de dos velocidades que el futuro. Antes había empresas con equipos gigantescos, de cien, doscientos, hasta trescientas personas, algo que prácticamente ya no existe: esos equipos ya no se justifican.

No veo un futuro en el que necesites 50 personas en análisis de personas. Más bien, la IA está disminuyendo esa barrera de entrada. Hoy, pasar de no tener nadie ni tecnología, a tener una persona haciendo análisis es mucho más fácil que hace cinco años, incluso que hace uno.

Eso es mejor para el futuro de RRHH y del análisis de personas.

David Rice: Es curioso en esta función porque, viendo tendencias en otros roles, hay una tendencia a acomodarse con el “suficientemente bueno”: marketing, por ejemplo. No sé si sucederá igual en esto porque muchos dentro de la organización no entienden bien el análisis de personas de entrada.

Así, al querer aplicarlo, incluso con IA, no sé si es tan fácil de entender o confiar en los resultados. ¿Hace falta alguien entre la IA y los líderes?

Cole Napper: Este es un tema donde tengo una opinión muy firme. Me parece un desastre lo mucho que RRHH ha tenido líderes no nativos digitales o no data-driven, y creo que la IA va a forzar el tema.

Ya no es aceptable —o será existencial— para RRHH como función. Ejemplo: el caso de Moderna fusionando RRHH y TI; el subtexto era que los datos y la IA toman las decisiones que RRHH no podía.

Espero que no sea una tendencia, y no lo será si RRHH toma la iniciativa. Ya no es aceptable tener líderes en RRHH que no sean alfabetizados en datos, por eso es tan interesante hoy liderar análisis de personas: prepara para ser el Chief People Officer o CHRO del futuro.

Roxanne Laczo: Me sumo: durante años se ha hablado del problema del business partner estratégico en RRHH. Pero la cuestión no es cómo aplicar IA, sino si entiendes el negocio, si eres un líder en el negocio y no solo en el cajón RRHH.

Si no hablas el idioma del negocio, ese es el problema primordial. Así que antes de pensar en la IA como un cómo, tenemos que saber cuál es realmente el problema a resolver. Si no, solo estamos lanzando cosas sobre problemas y obteniendo más desorden como resultado.

Noelle London: Saldré a defender un poco a RRHH porque trabajo con muchos líderes que quieren tener datos, les doy el beneficio de la duda.

Normalmente han sido áreas crónicamente infrainvertidas. Todos tienen plataformas de datos de clientes; si no tienes una en 2025, ¿de qué trabajas? Pero esa inversión siempre fue a ventas y marketing porque generan ingresos. Cuando llega el momento de recortar el presupuesto, no hay plataforma de datos de empleados para RRHH ni recursos para sistemas de empleados.

Creo que RRHH debe ponerse al día en sistemas y datos para aprovechar plenamente la IA. Es una época emocionante: todas las herramientas de RRHH traen algo en IA. Clientes recientes pudieron analizar encuestas de clima en semanas y gastaron mucho antes. En el pasado, lo imprescindible era tener sistemas como HRIS, selección, engagement y, con suerte, desempeño. Ahora, el análisis de personas, conectando estos sistemas, debe ser parte crítica del stack.

Y, si ahora la IA permite automatizar tareas, eso habilita pensar estratégicamente cómo encajar esas piezas.

David Rice: Es interesante. Ahora quiero girar un poco porque creo que hay una brecha entre lo que esperan las juntas directivas sobre IA en RRHH y lo que en realidad se puede lograr en este momento. ¿Cómo se cubre esa diferencia entre la presión ejecutiva (“haz IA, sé IA driven”) y la realidad de los sistemas y equipos en RRHH?

Noelle London: Lo mencionaba antes: hay muchos casos de uso en el stack actual de RRHH para aprovechar funciones con IA.

Ahora que preguntan sobre IA en RRHH, es momento de hacer el caso de negocio para el análisis de personas. Podemos hacer pequeñas cosas, como dijo Cole, pero si queremos ser estratégicos, y con la rentabilidad como objetivo, teniendo en cuenta que el gasto principal es la gente, entonces debemos entender bien qué está funcionando y qué no. Así que este es el momento de hacer esa petición.

Roxanne Laczo: Hay una cuestión de habilitación: no puedes decir “hagan IA” si aprender IA cuesta dinero y tiempo. Hay grandes expectativas, pero mucha gente que ni sabe por dónde empezar.

No puedes pedir a coordinadores de selección que usen IA si ni han estado expuestos a ella. Hay una parte de formación y habilitación que muchas empresas no ven. Hay que invertir en herramientas y en las personas. No puedes recortar el presupuesto y pedir que resuelvan todo con IA. Así que volvemos al tema: si queremos que RRHH sea un socio estratégico, hay que invertir en IA, tecnología, análisis de personas y capacitación.

Cole Napper: Apunto a un par de temas mencionados antes: muchas juntas están diciendo a CEOs que deben invertir en IA (lo cual cuesta), pero sin aumentar el gasto operativo.

Eso lleva a reducir personal y esperar que la productividad aumente gracias a IA. Pero casi el 95% de los pilotos de IA están fallando ahora mismo.

Entonces, en realidad, se está exprimiendo más a los empleados para que esa productividad suba. Eso genera desenganche y evidencia carencias de capacidad, como mencionaba Roxanne. En resumen, estamos en un momento extraño en sociedad, con números de productividad en alza, pero no gracias a la IA, sino porque se pide más a la gente.

David Rice: Estoy de acuerdo. He visto varias sesiones sobre esto. Hace falta formación para todos los equipos directivos, respecto a diferencias entre IA, machine learning y automatización: no siempre son la misma cosa.

Cuando hablamos, antes mencionaban la distinción entre soluciones micro IA (usar un GPT en tareas diarias) y macro IA (vendors integrando flujos completos). Así que, para un líder de RRHH, ¿dónde debería apostar y formarse más?

Cole Napper: Tengo varias ideas. Volviendo a la visión desde el directorio o alta dirección vs. el mensaje de RRHH a su plantilla: el directorio quiere transformación fundamental y adopción de IA genuina, procesos completos impulsados por IA. RRHH dice a sus empleados: “prueben ChatGPT, Gemini, o el chatbot integrado y veamos si ayuda a redactar una oferta…”.

Hay una gran desconexión entre expectativas y realidad, entre visión micro y macro. Y eso es solo la versión 1 de la adopción de IA en RRHH; la versión 2 será muy distinta.

Ahora, el 95% del gasto en IA en RRHH está puesto en añadir una capa de IA encima de sistemas existentes, pero los resultados no están cumpliendo con las expectativas. La próxima ola deberá centrarse mucho más en mejores datos e infraestructuras, no en interfaces lindas.

Si tuviera 100 dólares extra para IA, gastaría 95 en mejores datos/infraestructura y 5 en la “capa IA”. Por eso me entusiasma mi trabajo en Livecast y la investigación que mencioné, como “Más allá del buzz”, que puedes incluir en las notas del pódcast. Estamos en una fase transformacional aún por resolver.

Noelle London: Me gusta mucho eso, Cole. Ahora mismo, para avanzar en la madurez y lograr que la IA alivie trabajo en RRHH, hay que buscar resultados rápidos utilizando las funciones IA de los sistemas actuales.

Eso no es la meta final: hay que obtener victorias rápidas, pero invirtiendo en la base de datos sólida, confiable e interconectada, porque lo que realmente liberará el potencial será mapear el viaje del empleado completo, uniendo todos los sistemas para ayudar en desafíos como movilidad interna o planificación de la fuerza laboral, que ahora resultan difíciles.

Roxanne Laczo: Solo añadiría que está bien animar a la gente a usar ChatGPT o Gemini para agilizar tareas, pero no pensemos que eso es un gran caso de uso de IA. Es solo ser un poco más productivo usando una herramienta disponible.

Tengo un amigo que llama a esto “basura IA”. No lo contamos como valor real; lo verdaderamente valioso son los casos con impacto e indicadores claros. No hay que dejar de hacerlo, pero eso debe ser el trabajo diario, no “he resuelto algo gigante con IA” sino tan solo una mejora de productividad.

David Rice: Es más una cuestión de velocidad, de hacer las cosas más rápido y liberar tiempo para tareas realmente transformadoras.

Hoy todos los roles, no importa la industria, deben incorporar esto. Y ahora la palabra de moda —que nadie usaba hace dos años— es “imprescindible”. Está en cada post de LinkedIn.

Quiero volver a un punto: Cole, mencionaste que el líder de análisis de personas está en posición de ser el CHRO del futuro. Así que, ¿puede un líder proactivo de análisis de personas liderar la transformación por IA?

Hace poco hice un artículo sobre contratar a tu primer chief AI officer, y sugerí que tal vez deberías buscarlo en RRHH, porque muchas veces el verdadero cuello de botella de la transformación es la gente.

Así que les pregunto, ¿está el análisis de personas en posición de convertirse en el centro de poder de RRHH y la transformación IA?

Cole Napper: Respondo a mi propio argumento y digo no. Y no es problema de habilidad, sino de voluntad. Casi ningún líder de análisis de personas quiere ese puesto, ni está interesado. Y francamente, hay partes del puesto de chief people officer para las que el análisis de personas no está preparado: relaciones laborales, política interna, manejo de dinámicas de alto nivel. No es un puesto divertido en muchos aspectos (y yo fui “demasiado lejos” en una experiencia pasada).

Tendría que cambiar la función misma para que eso suceda. Lo he pensado y tengo una idea sobre un modelo operativo para RRHH del futuro, pero aún no la he escrito, porque seguro recibiría muchas críticas. Veo posible ese futuro, pero no es la realidad actual.

Roxanne Laczo: Hay muchos caminos para ser chief people officer: sí, ser potente en IA puede permitir llegar, pero —insisto— si no entiendes el negocio, no deberías ser CHRO. Muchas empresas contratan gente de fuera de RRHH (ingeniería, otros departamentos) y logran cosas increíbles. Ese es un camino más, pero no veo que la mayoría de quienes somos líderes en análisis de personas aspiren a ese puesto como próximo paso.

Noelle London: Agrego otro punto: el análisis de personas es el “chief AI y RRHH” perfecto: entiendes los datos y eres fuerte interpretando datos. Tener a alguien así, que ayude a armar la estrategia, que interprete los resultados de IA, puede ser muy útil para RRHH.

Además, los equipos de RRHH han estado siloed —perdón por la palabra— demasiado tiempo: selección tiene unos objetivos, relaciones laborales otros, experiencia del empleado otros... Y a veces parece que cada quien va por su lado.

Alguien de análisis de personas puede unir el recorrido del empleado mostrando los KPIs y cómo las funciones deben actuar integradas. Otro punto: dominan los números, ayudan a decisiones basadas en datos y a construir casos de negocio.

No digo que todos deban aspirar al puesto, pero pueden aportar un valor diferencial en barreras históricas del área.

David Rice: Dijo “perdón por la palabra”, ¡pensé que podría usar el botón de censura!

Noelle London: “Siloed”.

David Rice: Bueno, ya cerrando, creo que muchas compañías deberían repensar el análisis de personas y RRHH: lo que realmente hacen y son para el negocio hoy.

Así que, en su opinión, mirando 12-18 meses al futuro, ¿qué habilidades específicas deberían desarrollar quienes trabajan en análisis de personas para seguir siendo relevantes? ¿En cuáles dejar de invertir porque la IA se encargará?

Roxanne Laczo: Me subo de nuevo a mi tribuna y digo: conocimiento de negocio. Si no hablas el lenguaje del negocio, tienes un problema. Hasta yo sigo cultivando eso, no es fácil, pero es la clave para integrarte y aportar verdadero valor. Es difícil hacer bien tu trabajo sin ello. También, alfabetización general sobre ética de IA, gobernanza, reglas, leyes, comités... Será fundamental a medida que evoluciona el área. Y, por último, la capacidad de generar narrativa y ejercer influencia: una faceta de consultoría muy fuerte. En grandes empresas, hay consultores de análisis de personas, algo que considero el modelo ideal. Es hacia donde apunto en mi equipo conforme crecemos y maduramos.

En cuanto a lo que ya no deberías desarrollar: tareas manuales, transaccionales y repetitivas de limpieza de datos. Eso le corresponde a quienes gestionan los sistemas fuente. Con IA, puedes crear dashboards, escribir código, entregar productos y resultados sin dedicar horas codificando manual. Muchos ya tienen herramientas para agilizar este trabajo y entregar valor rápido.

Noelle London: No podría estar más de acuerdo, Roxanne. Integrarte en el negocio y construir relaciones sólidas con las partes interesadas te hace invaluable, acumulas el conocimiento que nadie más tiene. No descuides lo que ocurre alrededor de la IA: mantente actualizada y aprende. Eso es lo clave.

Cole Napper: Coincido completamente con Roxanne y Noelle.

La agudeza de negocio lo es todo. Hablo y escribo mucho del tema y la gente espera que hable de fórmulas de Excel o de código, pero siempre termina siendo sobre cómo generar valor diferencial a tu empresa a través de las personas, no porque sean el problema, sino porque ahí está la oportunidad.

Dedica ese tiempo extra a ello. Si quieres construir el nuevo “gadget”, cómpralo o usa IA, porque el espacio transaccional ya está siendo completamente alterado. Entiende tus datos y apuesta por la infraestructura, pero ser “quien corre reportes” tiene los días contados.

David Rice: Absolutamente. Ha sido una conversación fascinante. Me encantó hablar con ustedes. Gracias por venir hoy.

Cole Napper: Gracias por invitarme.

Roxanne Laczo: Gracias, David.

Noelle London: Gracias.

David Rice: Bueno, oyentes, hasta la próxima, trabajen ese conocimiento de negocio. Suscríbanse al boletín de Personas que gestionan personas, como siempre.