La revolución de la IA: transformando la función de RRHH para triunfar

No tiene nada de artificial que la inteligencia artificial (IA) esté redefiniendo el panorama, pero no se plantea en el horizonte que los robots tomen el poder. Al contrario, se trata de que los seres humanos pongan la IA a trabajar. Desde la mejora de la producción de los cultivos en la agricultura hasta mejorar la implicación con los pacientes en la atención sanitaria, los distintos sectores están aprovechando la IA de formas que benefician a la humanidad.

Lo mismo sucede en el ámbito de la gestión de los recursos humanos (RRHH). Los profesionales de RRHH están usando la IA con el fin de mejorar la experiencia de los empleados en el lugar de trabajo y mejorar la eficiencia de los procesos de RRHH. Es más, la IA está demostrando una capacidad para respaldar la evolución del departamento del CHRO en un futuro cercano, al ayudar a la alta dirección a impulsar una estrategia empresarial más inclusiva y holística.

Transformar las funciones de RRHH para el futuro del trabajo

Según "La calidad de la IA: insights sobre la inteligencia artificial en la empresa", una nueva encuesta de Workday realizada a más de 1000 personas con poder de decisión de empresas de todo el mundo, entre las principales tareas relacionadas con los RRHH que se potencian con la IA se incluyen el reclutamiento y el seguimiento de aspirantes, la analítica aplicada a los negocios y las herramientas de evaluación de skills. Es más, el 65 % de las personas encuestadas afirmó que las implementaciones existentes de IA y machine learning (ML) han mejorado la experiencia del empleado, lo cual constituye un indicador clave para las empresas y forma parte del ámbito de trabajo de los RRHH.

A continuación, analizamos en mayor detalle las ventajas de las que pueden beneficiarse los responsables de RRHH si potencian las siguientes funciones de RRHH con IA.  

Percibir una visión holística de la gestión del talento y las aptitudes de los empleados y colaboradores

Los responsables de RRHH deben contar con tecnología que ayude a poner en práctica las skills para el futuro del trabajo que ya está aquí: dejando atrás la idea rígida de que el trabajo se lleva a cabo mediante roles y responsabilidades de trabajo estructurados y, en su lugar, contemplar el trabajo como una colección más fluida de skills que aprovechar para satisfacer los cambiantes requisitos de la empresa.  

"Cuando las empresas aceleran y escalan sus estrategias de talento basadas en skills, conocer y gestionar las skills de los empleados y colaboradores (tanto los actuales como los futuros) de forma manual resulta tarea imposible —afirma David Somers, director general de Producto en el departamento del CHRO de Workday—. Conocer las skills de los empleados, y ya no hablemos de correlacionarlas con las necesidades empresariales, es sencillamente imposible sin herramientas de IA y ML que ayuden a sacar algo en claro de todos esos datos".

La IA y el ML van más allá de identificar y asignar las skills de los empleados a proyectos o roles distintos, un método que se usa típicamente para gestionar las skills. En vez de eso, las tecnologías potenciadas con IA y ML ayudan a las empresas a comprender cómo se interrelacionan las distintas skills y cómo pueden evolucionar hasta convertirse en otras skills afines, lo cual aporta un insight crucial, ya que las skills cambian constantemente. Por ejemplo, un empleado que sabe de Microsoft Excel también puede tener skills de análisis de datos, creación de informes y otras tareas para las que se usa Excel. La IA y el ML ayudan a descubrir la envergadura de las skills disponibles en la empresa y obtienen los insights requeridos para iniciativas basadas en skills.

Conocer y mejorar la cultura laboral y la implicación del empleado

La implicación del empleado, que otrora solamente era una prioridad para el departamento de RRHH, ha pasado a serlo para la alta dirección, ya que actúa como combustible para muchos de los factores de éxito de las empresas, desde la productividad hasta la innovación, entre otros. A los líderes de las empresas les interesa saber qué opinan los empleados de la empresa y cómo aprovechar los insights que van recolectando. Por su parte, los responsables de RRHH muestran dichos insights a la alta dirección y los utilizan para crear un entorno de trabajo más atractivo. 

Las cualidades predictivas de la IA están ayudando a empresas a obtener un insight en mayor profundidad de uno de los aspectos más complejos de la implicación del empleado: saber qué empleados podrían tener una mayor probabilidad de dejar la empresa. Los responsables de RRHH pueden usar esos insights para emprender acciones preceptivas que ayuden a mitigar el riesgo de que los empleados se quemen y causen baja indeseada.

Somers aporta un ejemplo de cómo puede el procesamiento de lenguajes naturales, una tecnología de ML, ayudar a los líderes a entender el sentir de los empleados. Explica que las empresas están usando Workday Peakon Employee Voice, una plataforma de escucha inteligente, para conocer y determinar mejor el riesgo de baja indeseada. Esta herramienta posee una funcionalidad de predicción de bajas indeseadas que aprovecha la IA y el ML y emplea un modelo estadístico entrenado con el comportamiento de abandono en millones de datos de encuesta concretos de su base de datos.

Según Somers: "El modelo calcula el riesgo de baja indeseada de cada empleado a partir de sus respuestas y puntuaciones a lo largo de un período. Acto seguido, utiliza este riesgo para calcular el riesgo medio de baja indeseada en cada segmento, así como en toda la empresa. Asimismo, compara el riesgo medio de cada segmento con el riesgo medio de la empresa para asignar un nivel de riesgo de baja indeseada. Por ejemplo, podría revelar que el riesgo de baja indeseada en el segmento de marketing se encuentra entre el 10 % de los más altos de la empresa".

Estos insights pueden orientar a las empresas sobre cómo mejorar la implicación del empleado, por ejemplo, aumentando los beneficios de bienestar o evaluando las cargas de trabajo.

Automatizar funciones de RRHH repetitivas pero dinámicas

La revolución de la automatización (la iniciativa para ejecutar tareas sin intervención manual) en los RRHH ya se estaba produciendo mucho antes de la pandemia. Ahora bien, sortear esta disrupción sin precedentes aceleró la necesidad de innovación digital y, por consiguiente, abrió la puerta a la ola de adopción de la IA y la última evolución de la agilidad y la eficiencia en el ámbito de los RRHH: la automatización inteligente, que implica la lectura de datos y la realización de predicciones a partir de dichos datos. En otras palabras, la automatización inteligente se combina con la automatización del machine learning.

Resulta especialmente útil para las tareas de RRHH rutinarias pero dinámicas, como es el caso de la planificación y la satisfacción de la demanda de mano de obra. Por ejemplo, hay empresas que usan la IA para correlacionar la demanda de mano de obra con las cualificaciones, las skills, la disponibilidad y las preferencias de los empleados, entre otros aspectos, para optimizar los calendarios, tanto los de los trabajadores como los de la empresa. Esto se da sobre todo entre las empresas con empleados que trabajan de cara al cliente en las que los turnos cambian constantemente y los mánagers tienen que cubrirlos y ajustarlos con poca antelación. 

"Ahora que la IA ofrece recomendaciones de planificación de los empleados y colaboradores mediante la asignación automática de la disponibilidad y las skills de los trabajadores con los turnos abiertos, las empresas pueden asegurarse de no pasarse ni quedarse cortas con la planificación y, al mismo tiempo, mejorar el control de los costes laborales y la prevención de que los trabajadores se quemen", comenta Somers. 

El papel de los RRHH para procurar que los datos estén limpios y tener así una IA responsable

Aunque es indudable que la IA está redefiniendo el rol de los RRHH, los responsables de RRHH deben ser, junto con otros líderes empresariales, quienes impulsen su implantación. 

La clave de la IA es que su capacidad para realizar tareas tales como llevar a cabo análisis predictivos o generar contenidos nuevos (IA generativa) depende de la calidad de su modelo base, cuyo valor se mide únicamente por el de los datos con los que se alimenta. Ese sólido compromiso con el gobierno de datos parte de la creencia y la implantación de la idea de que los datos de RRHH son pertinentes en toda la empresa, lo cual resulta ser la misma base que aquella en la que se asienta Workday Human Capital Management (HCM). Workday HCM, que se ha desarrollado a partir de un modelo de datos unificado y un solo modelo de seguridad, puede leer diversos conjuntos de datos para realizar una amplia gama de casos prácticos de analytics y generación de informes en toda la empresa.

"Por lo tanto, una de las cuestiones a las que más hay que prestar atención a la hora de implantar la IA es mantener datos limpios y coherentes para, así, contribuir a garantizar su adecuación y el control de calidad", explica Somers. "Si los conjuntos de datos no están limpios, los responsables de RRHH y del personal pueden acabar recibiendo resultados incorrectos que, a su vez, pueden provocar costosos errores".

Los responsables de RRHH son quienes impulsan la forma que adoptará el lugar de trabajo del futuro

Según unas encuestas sobre lo que opina la población de la IA (llevadas a cabo a escala internacional y de país en lugares tales como Gran Bretaña y EE. UU.), cada vez son más las personas que se imaginan un futuro en el que el poder de la IA puede tener un efecto positivo. Al mismo tiempo, estas encuestas también revelan una preocupación en torno a la IA, concretamente, en que esta se regule como es debido.  

En cada ocasión en la que se aproveche la IA para aumentar la influencia de los RRHH, lo importante es recordar qué es lo que hace que estas iniciativas triunfen: la mejora de la toma de decisiones con insights adicionales y eficiencias mejoradas. No se trata de sustituir lo que hace que los profesionales de RRHH sean tan valiosos, sino de que velen por la cultura de la empresa vinculando lo que sucede en ella con su propósito y sus valores.

En palabras de Somers: "En definitiva, es importante centrarse en las personas para que sean estas quienes tomen la última decisión. Con un enfoque centrado en las personas, la IA y el ML pueden hacer que estas sean más productivas y estén mejor informadas, capacitándolas para resolver problemas que antes les parecían irresolubles".