Empleados digitales, cuando la Inteligencia Artificial llega a RRHH

Cuando Stephen Hawking ayudó a Sigmund Freud

Una inteligencia artificial es posiblemente lo menos humano que nos pueda venir a la cabeza cuando hablamos de personas, de algo, a día de hoy aun, tan misterioso e imprevisible como el ser humano. Precisamente las personas somos los actores que hacemos que una organización sea algo complejo, al contrario que un motor o un programa informático, que con el conocimiento suficiente pueden ser previsibles y anticipables.

Uno de los grandes retos de las áreas de Personas en las organizaciones es ser capaces de entender mejor, e incluso prever, el comportamiento de las personas. Y es un reto porque es la diferencia entre activar positivamente acciones tan necesarias y estratégicas como la gestión del talento, cuándo desarrollar (upskilling) o cuándo incorporar talento. Y también la gestión por proyectos, o incluso la tan deseada transformación cultural que nos permita espacios y maneras de trabajar más humanas, sostenibles y motivadoras.

Sin información las áreas de Personas caminamos con un rumbo claro, aunque sin brújula que nos oriente. Nos pueden asistir buenas voluntades, grandes planes y presupuestos y, sin embargo, la gran frustración en las organizaciones es esa frase de Peter Drucker que se sigue cumpliendo como un destino irresistible: “la cultura se desayuna a la estrategia”. Los comités de dirección siguen viviendo la frustración de planes estratégicos que se quedan a medio camino en sus resultados y que tienen como causa común que las personas se quedan en tierra viendo el barco del futuro partir, sin ellos.

Puede existir la tentación de prescindir de las personas, y llegar a organizaciones tan robotizadas y automatizadas que puedan ser previsibles, cumpliendo los planes estratégicos a la perfección. Sin embargo, afortunadamente me temo que mientras sigamos dirigiéndonos a ciudadanos, compradores, usuarios, personas, que perciben y valoran el valor que les aportamos y nos eligen no solo por lo técnico, sino también por el toque humano, la mirada, la empatía, una sonrisa… seguiremos necesitando de las personas para hacerlo posible. Y también porque desde los puestos de dirección, si solo estuviéramos para hacer posible un plan, echaríamos de menos ver a otras personas, compartir, sentirnos apoyados, ayudar a otros… somos una especie altamente social, es una necesidad inherente que nos hace sufrir cuando pretendemos despojarnos de ella.

Cuando todo apunta a que las personas seguiremos siendo uno de los valores principales en las organizaciones y en la sociedad del conocimiento, precisamente es la Inteligencia Artificial la herramienta que nos permite convertir los datos en información, liberarnos de carga de trabajo más repetitiva y, principalmente, aumentar nuestras capacidades y nuestra inteligencia. Una IA nos va a permitir tomar un conjunto inmenso de datos y aplicar inteligencia para ofrecernos opciones, posibles conclusiones, incluso escenarios futuros. Una IA es una plataforma tecnológica que se apoya en los datos, si bien no es Big Data, se apoya en ello para poder disponer de los datos necesarios y descubrir ahí donde el ojo humano solo ve una maraña de números sinsentido. ¿Acaso hemos perdido capacidad para el procesado de datos? No, sino porque en ocasiones el volumen de datos es tan grande que nuestras capacidades innatas de identificación de relaciones entre datos, correlaciones, dependencias… son insuficientes.

Posiblemente la IA aplicada a los temas de Personas es comparable a meter en una habitación a Stephen Hawking con Sigmund Freud, y si ambos se lo permiten, pueden sumar mucho.

Escalabilidad y sostenibilidad en Personas

Las áreas de Personas vivimos un problema de escalabilidad, el 18 de agosto de 2020, en nuestro artículo acerca de Management 3.0 compartí un punto de vista acerca de la necesidad de evolucionar hacia modelos operativos que nos permitan escalar logrando que los “temas” de personas ocurran donde están las personas, y no haciendo crecer los equipos de la función que habitualmente llamamos Recursos Humanos.

La Inteligencia Artificial suma en este reto de escalabilidad, pues incrementa nuestras capacidades para analizar, procesar y entender los diferentes mandatos que tenemos desde los comités de dirección, entre otros, que no los únicos:

• Transformación cultural. La cultura es una propiedad emergente de una organización, tomar el pulso a la cultura, a lo que viven las personas, salvo en organizaciones pequeñas, es inmanejable a nivel humano. Sin embargo, está en todas las mesas de Personas el empuje hacia una cultura que eleve el engagement de los equipos y las personas a través de maneras de trabajar, experiencias e interacciones, liderazgo o políticas que hagan real la cultura deseada. La IA nos puede asistir en analizar y entender la cultura y cómo evolucionamos hacia el objetivo a través de elementos reales y tangibles.

• Gestión estratégica del talento. Igual que las personas esperan experiencias significativas en el trabajo, las organizaciones esperan el mejor talento de cada persona para aportar el mejor valor.

“Todos somos genios. Pero si juzgas a un pez por su habilidad para trepar árboles, vivirá toda su vida pensando que es un inútil”

Albert Einstein

Esta frase tan conocida, ilustra el mayor reto de una gestión estratégica del talento. Descubrir las fortalezas y capacidades de las personas, y ayudar a que ellas mismas las descubran, conectarlas con su conocimiento y experiencia, favorecer una cultura que facilite una mentalidad adecuada y poner ese talento, ese “elemento”, aportando valor a la organización. Nombro el “elemento” porque precisamente es Sir Ken Robinson quien en su famoso libro nos evidencia que cuando una persona conecta su “elemento” con las tareas, puede fluir, disfrutar y brillar.

La IA nos puede asistir en identificar el talento, no solo los conocimientos, también la experiencia, el potencial de desarrollo, incluso la mentalidad, en base a datos, interacciones, resultados. Podemos generar un mapa de talento y conectar lo mejor de las personas, con las oportunidades más estratégicas.

• Fidelización y engagement. ¿Cuánto nos cuesta perder personas y su talento? Sin entrar en datos, nos cuesta su conocimiento y el esfuerzo invertido en desarrollarlo, en la adaptación al puesto y a la cultura, las maneras de trabajar. Nos cuesta las interacciones y relaciones que ha desarrollado internamente, y externamente. Hemos llegado a normalizar y convivir con la pérdida de talento, y las organizaciones somos conscientes de las diseconomías que genera.

“Si quieres construir un barco,

no empieces por buscar madera, cortar tablas o distribuir el trabajo.

Evoca primero en los hombres y mujeres

el anhelo del mar libre y ancho”

Antoine de Saint-Exupéry

La IA nos ayuda a identificar hechos, comportamientos, que pueden evidenciar falta de compromiso o vinculación de las personas. Porque no es solo el hecho de perder el talento y que se vayan las personas, convivimos también con la realidad de personas que reducen la puesta a disposición del talento al servicio del trabajo, por falta de motivación, compromiso o vinculación en el trabajo. En definitiva, menos talento brillando, menos productividad, menores y peores resultados.

Según la encuesta de Gallup en Estados Unidos la población de personas comprometidas o con “engagement” activo está por debajo del 40% históricamente. ¿Menos del 40% de las personas que van a trabajar cada día van con ganas de darlo todo? Volvemos a la famosa frase de Peter Drucker: “la cultura se desayuna a la estrategia”. Y no solo eso, más de un 10% de la población que trabaja en una organización está activamente desvinculada y muestra incluso animosidad en el trabajo.

Claro que una persona tiene todo el derecho a sentirse triste, desmotivada, es difícil que todo lo que ocurre en el día a día en el trabajo sea motivador. Tampoco podemos caer en la trampa y la esclavitud de la alegría perenne, porque eso tampoco es la felicidad. Superar retos, la resiliencia, nos desarrolla como personas. Los paternalismos nos desarman y nos desconectan de nuestras capacidades.

La IA nos puede ayudar, en un contexto tan complejo, a identificar causas de desmotivación y poner al servicio de las personas, y los líderes de diferentes niveles, una herramienta que les ayude a comprender mejor, que despierte conversaciones, escucha, acompañamiento o ayuda, lo que corresponda en cada momento.

• Bienestar, Salud y Seguridad. Más allá de la seguridad laboral, imprescindible, cada vez está más demostrado que las personas que desarrollan hábitos que favorecen su bienestar integral establecen mejores relaciones, interaccionan de una manera más equilibrada, toman mejores decisiones, son más equilibrados emocionalmente. Ya es un hecho que la actividad física, la nutrición y el desarrollo de la inteligencia emocional o prácticas de meditación o mindfulness generan sinergias entre sí. Las hormonas DOSE (Dopamina, Oxitocina, Serotonina, Endorfina) nos muestran cómo hábitos en los tres ámbitos generan un círculo virtuoso de bienestar en el individuo.

La IA nos puede ayudar a entender comportamientos y decisiones asociados con accidentes laborales. Y lo que será aún mejor, causas que los provocan, e incluso en qué equipos o individuos existen hábitos de referencia, ya sea en lo positivo, como en lo negativo. En estos meses de pandemia y trabajo remoto 100% en muchas ocasiones, ya existen IAs, por ejemplo de Microsoft Office, que nos aportan datos sobre nuestros comportamientos, descansos y desconexión digital.

Si por un momento hubiéramos de imaginar los equipos humanos que necesitaríamos en las áreas de Personas para poder explotar todos los datos y aportar información relevante en cada ámbito, no estaríamos ganando, estaríamos generando ineficiencias. Porque en el contexto de analizar altos volúmenes de información y contextos complejos, salvo excepciones contadas, no somos la especie mejor dotada. La mente humana tiende a simplificar y reducir los problemas y los contextos, el enemigo está en casa. Por el contrario, como revisaremos a continuación, es el “toque humano”, lo que permitirá que la suma de inteligencia artificial con inteligencia humana sea una combinación insuperable.

Qué podemos hacer con IA, y qué no.

Para poder identificar en qué aplicar la IA y beneficiarnos de ella, es importante conocer hasta dónde puede llegar, porque por mucho que la idealicemos, tiene sus límites.

La primera aplicación práctica que podemos encontrar en la IA, junto con el Big Data o el tratamiento de datos, es la analítica. Eso que muchas veces hemos hecho de ponernos una tabla en Excel y hacer una gráfica, luego fuimos haciendo tablas dinámicas, macros… y finalmente el Excel ya no puede con el volumen de datos que manejamos.

1. Analítica causal. Tomando en cuenta el alto volumen de datos que producimos diariamente alrededor de las personas, acciones, decisiones, transacciones, interacciones, etc. La IA nos va a permitir identificar qué parámetros tienen un efecto de causalidad sobre otros. Es decir, identificar la relación casusa efecto, solamente que a nivel multidimensional y en base a diferentes contextos.

En este vídeo te contamos el caso de éxito de Magnetic, o cómo en atSistemas hemos aplicado la Inteligencia Artificial para reforzar nuestro HR Analytics y mejorar nuestro modelo de fidelización de talento.

Desde el área de Personas de atSistemas hemos formado un equipo de trabajo junto con nuestros Científicos de Datos. Comenzamos con una primera identificación de factores, y datos asociados, que pueden motivar una baja voluntaria. Hemos ido trabajando de manera iterativa, entrenando la IA, dando feedback acerca de las conclusiones que nos ofrecía. Actualmente conseguimos ratios superiores al 70% de éxito en la identificación de personas y equipos que pueden estar viviendo causas que generen descontento, mejor engagement, y desencadenen una baja voluntaria.

Desde mi punto de vista, un éxito adicional ha sido cómo hemos logrado integrar esta herramienta en nuestro modelo operativo de fidelización, dentro de People Care, nuestro servicio de bienestar, que trabaja en equipo con los diferentes managers de las distintas áreas de negocio.

2. Analítica predictiva. Una IA nos puede ayudar a predecir comportamientos más probables en base a escenarios. Teniendo en cuenta la capacidad de aprendizaje en base a los datos del pasado, si le damos diferentes condiciones de contorno, podrá arrojar las probabilidades de diferentes comportamientos. No es realmente una predicción, pues lo que nos da son más bien posibilidades de que ocurra.

3. Comprensión del lenguaje, análisis de textos y generación de lenguaje. Llegamos a un nuevo reto precisamente en las áreas de Personas, porque ¿dónde acaba nuestra responsabilidad? Tenemos claro que una IA no es una persona, sin embargo, leamos lo siguiente:

“Sus compañeros la llaman María, le envían trabajo y ella les devuelve resultados y tareas. De hecho, más de un día aparecen tareas en su bandeja que provienen de María. Cada mañana saludan a María, normalmente su cabello es castaño, pero algún día le apetece venir teñida de un violeta intenso. Comentan acerca de su aspecto, conversan con María y ella les pregunta acerca de su vida y cómo va en casa.”

La RAE define la palabra “empleado” como: “persona que desempeña un destino o un empleo”. ¿Es posible que tengamos que pedir que amplíen la definición para incluir “persona o software”?

Cada vez será más frecuente que una IA tenga rostro, aunque sea en nuestra pantalla. No solo nos escucha y nos entiende semánticamente, sino que tiene capacidades cognitivas, detecta el tono, la cadencia de nuestra voz, ha aprendido acerca de la emocionalidad en nuestro lenguaje. Una IA puede responderte, y no solo por escrito, te puede hablar y mantener una conversación al mismo nivel que un ser humano.

¿No te lo crees? Pues ya ocurre en los hogares con cientos de miles de Alexas, Google homes o Siris, y son IAs menos avanzadas. Sin embargo, no podemos evitar tratarles como “personas”, hacerles preguntas personales, y si además trabajáis codo con codo, llegamos a tener una relación personal y afecto. Si bien, si lo pensamos, es evidente que la IA no siente ningún afecto por nosotros, ni lo contrario, sencillamente no siente.

4. Machine-learning y deep-learning. Existen más ámbitos de aplicación de la IA en función de sus capacidades. El machine-learning es la capacidad de un software para aprender de manera automática. Claro, esto no ocurre sin más, los humanos hemos de proporcionarle los datos a partir de los cuales aprender, descubrir relaciones, patrones de comportamiento, y al mismo tiempo los humanos hemos de darle feedback.

Igual que el feedback es uno de los principales mecanismos de aprendizaje en el ser humano, también lo es para una IA. A priori una IA ignora cuál es la mejor opción, a interpretar si una hipótesis es válida, somos los humanos quienes le contamos el pasado, como contadores de historias, para que la IA aprenda.

¿Y el deep learning? Es un campo dentro del machine learning que se focaliza principalmente en el aprendizaje basado en redes neuronales, el software simula clusters de neuronas que se interrelacionan y piensan y aprenden colectivamente.

La incapacidad de predecir el futuro.

No podemos predecir el futuro, una IA no tiene tal capacidad. La capacidad predictiva de una IA se basa en el pasado, a partir de datos recopilados en el histórico de la organización. De alguna manera la IA nos permite proyectar el pasado hacia el futuro y dotarnos de una capacidad predictiva.

Una de las limitaciones de una IA es que requiere que las condiciones más relevantes de la organización en el pasado permanezcan en el presente y en el futuro. Uno de los elementos de una IA es el machine-learning, con el que la IA “aprende” por ejemplo en base a qué parámetros las personas deciden abandonar una organización. Sin embargo, si esa organización emprende un plan de expansión internacional, una fusión o una transformación interna, el cambio de contextos hará que sea necesario volver a entrenar a la IA, la IA necesitará volver a aprender.

Esta es una capacidad distintiva entre un ser humano y una IA, los seres humanos también somos capaces de anticipar un futuro en base a las experiencias que hemos tenido en el pasado. De hecho, es muchas veces una de nuestras carencias, condicionando a que el presente y el futuro repita el pasado sin dar opciones a otras alternativas. Sin embargo, las personas, en un ambiente ilusionante y motivadas, somos capaces de imaginar, de crear un futuro distinto del pasado. Y eso, hasta el momento, no llega a lograrlo una IA.

Las personas, en un ambiente ilusionante y motivadas, somos capaces de imaginar, de crear un futuro distinto del pasado. Y eso, hasta el momento, no llega a lograrlo una IA

Algunas buenas prácticas acerca de la Inteligencia Artificial

1. La aplicación de una IA nace de una necesidad de negocio, no viceversa. No en pocas ocasiones caemos seducidos por la innovación y la tecnología y comenzamos un proyecto focalizados en el medio y no en el fin.

Los proyectos de Big Data, analítica o IA han de nacer de una necesidad real de la organización. Comenzar y esperar el “a ver qué pasa” suele dar con una alta frustración.

La aplicación de IA al área de Personas no se lidera desde IT, se ha de liderar desde Personas, en equipo con IT.

2. Conoce el problema. Precisamente porque un proyecto de IA se origina en una necesidad, es necesario que las personas con verdadero conocimiento de la necesidad y la problemática están involucradas en el proyecto. De hecho, las iniciativas de IA exitosas se llevan a cabo conjuntamente en equipo expertos en la materia, en nuestro caso Personas, junto con los Científicos de Datos.

3. Evalúa los datos desde una perspectiva humana. En numerosas ocasiones caemos ante la esclavitud del dato, y el dato en la pantalla es solo eso. Interpretar y sacar conclusiones de manera abstraída del contexto humano es una invitación al desastre.

Por ejemplo, una IA nos puede ayudar a mostrar un mapa que nos interrelaciona competencias con resultados y zonas geográficas. Sería fácil sacar conclusiones, tomar decisiones y poner en marcha planes de acción, por ejemplo, un team building motivacional o un coaching individual. Sin embargo, nadie preguntó que en la oficina de aquel pueblo las altas competencias del equipo no daban mejores resultados porque estaban vendiendo máquinas de hielo en Siberia.

Nuevamente necesitamos del conocimiento y la sensibilidad de los profesionales del área de Personas, para contextualizar la IA y sacar conclusiones “humanas”.

4. Asegura que los datos están disponibles. La necesidad nace de las áreas de Personas, sin embargo, si los datos no existen o están ocultos, será inviable poder poner en marcha iniciativas de IA.

5. Comprende qué está siendo aprendido por la IA y cómo será utilizado. Una IA aprende según nosotros le guiemos. Hace tiempo se consideraba que una IA podría ser más objetiva en el cribado de CVs, sin embargo, como hemos revisado, la IA aprende del pasado. Si en el pasado se han aplicado sesgos, conscientes o inconscientes en el cribado de CVs, la IA aprenderá que lo correcto es añadir ese sesgo, balancear más a un extremo por edad, o sexo, o geografía.

Por eso es fundamental que las áreas de Personas participemos en cómo la IA aprende, y cómo va a impactar en las decisiones, sobre todo si son decisiones que afectan a personas. Como hemos hablado antes, es fundamental que las acciones estén contextualizadas. Muchas veces los Científicos de Datos promueven la “automatización” de decisiones a partir de la IA, recordemos que no es lo mismo un contexto de personas que una decisión sobre qué tuerca poner o cómo optimizar la producción delos robots en una cadena industrial.

Antes que automatizar la toma de decisiones en base a una Inteligencia Artificial, es mejor añadir el contexto y la sensibilidad en las decisiones sobre personas

6. Considera cómo la IA se integrará en las maneras de trabajar y procesos. Claro que tiene un impacto, no es inocente la implantación de una IA. De repente hay personas que interactúan con un “colega digital”, trabajan juntos, hay tareas y decisiones en las que dependen unos de otros.

Cuando una IA llega al espacio de trabajo no ocupa un espacio físico, y sí en las maneras de trabajar, en las tareas de los procesos, altera la experiencia de empleado. Puede generar miedos, puede llevar a conductas imprudentes en la interacción con la IA, como tomar decisiones sin dotar de contexto a los datos.

7. Comienza con un enfoque sencillo y diseña para un ROI a corto plazo. Hace tiempo que sigo un mantra muy sencillo: “menos es más”. Las iniciativas de IA pueden ser complejas de implementar. Cuanto más aumentemos la ambición, menos viable será técnicamente, o requerirá un excesivo nivel de inversión. Un alcance más focalizado y realista en un plazo asequible aportará credibilidad, aprendizaje y siempre podremos incrementar opciones después.

8. Considera las limitaciones en contextos legislados, regulados o incluso la ética del uso y cómo se aplicará. Las bondades de una nueva tecnología deberían ser compatibles con observar un uso correcto de nuestras capacidades aumentadas y el uso de los datos. Las personas seguimos teniendo derecho a nuestra privacidad, y ciertas decisiones deberían evitar estar sesgadas por predicciones que pueden finalmente no ser una realidad.

Por ejemplo, imaginemos que dejamos en manos de una IA la decisión de un nombramiento. Como la IA se basa en el pasado, efectivamente es posible que descarte a ciertos perfiles internos por sus decisiones o resultados pasados. Sin embargo, las personas evolucionamos, evoluciona nuestra mentalidad, aumentan nuestros conocimientos, mejoran nuestras competencias. Una decisión de talento no solo debería basarse en nuestro histórico, sino también en nuestro potencial. Un humano puede añadir el “olfato” de intuir el potencial, identificar a una persona en vías de evolucionar para un mejor “fit to purpose” al nuevo puesto. Que lo haga una IA, tengo serias dudas.

Nueve maneras en que un empleado "digital" puede ayudar en las áreas de Personas (RRHH)

Si eres del área de Personas te doy algunos ejemplos de lo que una compañera "digital" puede sumar y toma nota para saber hacia dónde es bueno que te diferencies en tu valor profesional. Comencemos desde el "recruiting" para ir hasta la experiencia de empleado:

• Escanear y leer CVs. Déjale una carpeta llena de CVs y en un periquete te los ha leído, resumido, analizado y categorizado. Si le dejas a cargo de los CVs entrantes en tu ATS, según los candidatos se inscriban hará un prefiltro muy necesario.

• Agendar las entrevistas con candidatos y realizar preguntas genéricas. Nuestra compañera "digital" puede hacer llamadas, de hecho, puede llamar a un candidato y organizar la entrevista en el calendario. Aprovechando la llamada podrá hacerle preguntas genéricas como preferencias o incluso darle información sobre el transporte más fácil para llegar a las oficinas según el horario.

• Evitar sesgos en la selección. Al realizar cribas de CVs para un perfil, un recruiter "digital" es totalmente objetivo salvo que le hayas enseñado lo contrario. En absoluto reparará en género, ideología, raza u otra condición.

• Crear experiencias personalizadas de onboarding. Imagínate una persona dedicada a ti durante tu onboarding, que te da un trato personalizado, que le puedes preguntar cuanto necesites, que te guía y te informa los primeros días. Pues eso permite tu compañero "digital" del área de Personas.

• Automatizar tareas repetitivas. Por ejemplo una petición de vacaciones, la tramitación de una baja típica (gripe, alergia....), solicitar algún tipo de beneficio. El empleado "digital" se ocupará de consultar con tu responsable y esperar su respuesta o validar en los sistemas internos si te corresponde lo que solicitas.

• Identificar empleados de alto rendimiento. Hacemos evaluaciones sobre el rendimiento y resultados de las personas y hacer una analítica holística relacionando el rendimiento de una persona, con sus responsables, con sus compañeros o su progresión en tramos de tiempo, es algo complicado a nivel humano. Un empleado "digital" lo tiene a su alcance porque tiene disponibles todas las herramientas analíticas o de Big Data que tenga la organización.

• Asistir en el desarrollo y aprendizaje de la persona. Las evaluaciones competenciales cada vez están más estandarizadas en cuanto a formatos o informes, puede ser medianamente sencillo para un empleado "digital" hacer revisiones periódicas de la evolución competencial de los empleados humanos, su aprovechamiento de los cursos a los que asisten, notas de profesores, reconocimientos de compañeros o feedbacks de mejora. El empleado "digital" de RRHH te puede ofrecer propuestas y conversar contigo sobre los datos, expectativas y opciones de formación y desarrollo.

• Prevención de bajas voluntarias. Anteriormente describimos el caso de éxito de Magnetic en atSistemas. Una IA que, a partir de datos objetivos relativos a las personas, es capaz de identificar qué hechos son los principales motivadores de una baja voluntaria. Una vez más el toque humano y la cultura marcarán la diferencia, es fundamental que la información se ponga a disposición de manera positiva, para entender las causas y apoyar una mejor experiencia de empleado, hacer un seguimiento y que la persona se sienta apoyada y acompañada. Es entonces, cuando la IA y un liderazgo compasivo podrán aportar un diferencial en los equipos.

• Upskilling. Una IA puede acceder a la descripción de las vacantes, la demanda de talento. Puede acceder a los puestos actuales, las descripciones de los puestos, evaluaciones competenciales y de desarrollo. Lo puede relacionar con itinerarios de desarrollo y ofrecer opciones de reskilling y upskilling internas que generen oportunidades de carrera al tiempo que optimizamos el talento interno.

El rol de los profesionales de Personas en la IA

Por todo lo anterior, sería utópico que los profesionales de Personas seamos expertos en IA. Por otro lado, se producen ineficiencias y desencuentros cuando no sabemos nada y lo dejamos todo en manos de los Científicos de Datos. Como hemos revisado anteriormente, el contexto, la intuición, la sensibilidad, son valores que están en el área de Personas.

Necesitamos trabajar en equipo los profesionales de Personas y los Científicos de Datos, por ello necesitamos hablar un lenguaje común. Los perfiles de RRHH necesitamos evolucionar para dotarnos de capacidades analíticas, ser autónomos en el manejo de datos, y conocer qué puede y qué no puede hacer una IA, así como tener una idea se funcionamiento.

Necesitamos definir un modelo operativo de trabajo en el que equipos de trabajo, o células, multidisciplinares con perfiles de Personas y Científicos de Datos trabajen juntos y cada uno focalizado en tareas especializadas. Para que sea eficiente el modelo, requerimos que exista un lenguaje común, un conocimiento común, que permita el entendimiento.

Por otro lado, La función de RRHH tiene trabajo respecto a los empleados "digitales", lo primero porque son empleados que están interactuando con sus compañeros humanos. La integración en las funciones entre ambos tipos de empleados es algo en lo que RRHH ha de hacerse un espacio. El impacto en la descripción del puesto del empleado humano, el rol y las competencias también habrían de ser revisadas.

En principio los empleados "digitales" van a ayudar a sus compañeros humanos a liberarse de desarrollar tan intensivamente las "hard" skills o competencias duras más técnicas y deberían permitir que los humanos se desarrollen más en competencias blandas vinculadas a inteligencia emocional, storytelling, negociar o liderar, entre otras. La creatividad es una competencia a fortalecer y en alza en el escenario que va tomando forma y precisamente por diferenciación del empleado "digital", hasta el momento menos 'original' en sus ideas.

En este artículo del World Economic Forum podrás encontrar más información, concretamente el cuarto punto es: “Las nuevas tareas en el trabajo llevan a un aumento en la demanda de nuevas habilidades”.

Inteligencia Artificial y la ética en el trabajo

¿Has leído Asimov? En mi adolescencia leí gran parte de la bibliografía de Isaac Asimov y su fascinación por un mundo donde los robots serán una realidad cotidiana en nuestras vidas, en casa, en el trabajo y en todo nuestro entorno. Isaac Asimov, referente en la literatura de Ciencia Ficción, abogaba por una ética o normas que regularan el comportamiento y las decisiones de los robots. Un empleado "digital" es un robot con la única diferencia que no tiene cuerpo físico y no interactúa en el mundo físico. Empleados "digitales" con cuerpo de robot cada vez se ven más en factorías.

Un empleado "digital" es un robot con la única diferencia que no tiene cuerpo físico y no interactúa en el mundo físico.

En una empresa ¿quién contrata a los empleados "digitales"? ¿quién les hace planes formativos para que su aprendizaje esté correctamente orientado? ¿quién evalúa el rendimiento de los empleados "digitales" para proponer acciones de mejora? ¿quién regula o supervisa la interacción y eventos que puedan ocurrir entre empleados humanos y digitales?

Antes he enumerado funciones que puede realizar un empleado "digital" en RRHH, sin embargo, se me ocurren algunas más "tenebrosas" que rayan o traspasan la frontera con la ética y los derechos de las personas. ¿Qué ocurre si ponemos a un empleado "digital" a leer correos y demás textos de una persona para detectar una posible baja voluntaria o identificar su personalidad? El fin puede ser incluso noble, puede que los medios no. Si queremos que nos ayude a identificar rasgos de personalidad para hacer un plan de desarrollo profesional y liderazgo, será con consentimiento de la persona.

Una línea de trabajo recomendable en muchas ocasiones es ofrecer datos a la IA y al mismo tiempo evitar que tenga acceso a los datos personales del empleado. Lo importante a la hora de analizar y sacar conclusiones ¿es si te llaman Juan o Alicia o lo importante es tomar mejores decisiones?

Hace tiempo que tengo el convencimiento de la necesidad de perfiles cada vez más digitales en la función de RRHH, porque los empleados "digitales" están muy cerca y departamentos mucho más técnicos por inercia tomarán el protagonismo desplazando a RRHH. Corremos el riesgo de perder la dimensión de las personas y gran parte de las sinergias y el valor que RRHH tiene para aportar.