La inteligencia artificial generativa (IAG) se ha convertido en uno de los temas más impactantes en los negocios y la gestión de talento humano no es la excepción.
Impulsada por avances en aprendizaje automático y modelos de lenguaje largo (LLM’s), la IAG está revolucionando la forma en que atraemos, evaluamos, desarrollamos y retenemos a los colaboradores de una compañía, incluyendo la gestión de su desvinculación.
Desde potenciar los procesos de reclutamiento hasta detectar sesgos inconscientes y brindar retroalimentación en tiempo real, las capacidades de la IAG prometen transformar radicalmente la gestión de talento tal como la conocemos.
El mercado de software de talento humano basado en IAG, tiene un valor de $25 mil millones de dólares en 2023 y se prevé en rápido crecimiento.
En este artículo exploraremos algunas de las formas más importantes en que la IAG está impactando las prácticas de gestión de talento. Analizaremos cómo los algoritmos pueden mejorar la selección de personal, optimizar la capacitación, planificar carreras y sucesión, promover la equidad salarial y predecir rotación. También veremos los desafíos potenciales, como la necesidad de garantizar la ausencia de sesgos y mantener un equilibrio humano.
A medida que la IAG se vuelve más eficiente y precisa, esta se integrará cada vez más en el trabajo diario de responsables de gestión de talento, aumentando nuestras capacidades para lograr contar con talento más adecuado, diverso, productivo y comprometido.
Áreas de impacto y casos de uso de la inteligencia artificial generativa en gestión de talento
Algunas de las principales aplicaciones o usos de la inteligencia artificial (IA) y la IAG en la gestión de talento son:
- Reclutamiento y selección de personal:
- Los modelos de IA pueden analizar enormes cantidades de datos sobre candidatos para encontrar los perfiles que mejor encajan con un puesto de trabajo, de manera más eficiente y menos sesgada que los humanos.
- Movilidad interna y planificación de carreras:
- La IA puede identificar habilidades de los colaboradores y recomendar nuevos roles, transferencias o capacitaciones para sus aspiraciones profesionales.
- Aprendizaje y desarrollo:
- Los sistemas de IA pueden apoyar al diagnóstico de capacidades propias y colaborativas para recomendar contenidos de aprendizaje personalizados y relevantes para cada colaborador según sus necesidades y objetivos y hacer seguimiento del desempeño y aplicación de conocimientos, experiencias y colaboración.
- Evaluación del desempeño:
- La IA puede ayudar a estandarizar y hacer más objetiva la evaluación de desempeño, analizando múltiples fuentes de datos, incluyendo el involucramiento.
- Compensación y equidad salarial:
- Los algoritmos de IA pueden detectar y corregir sesgos en las políticas de compensación al analizar factores que afectan las brechas salariales.
- Sucesión y desarrollo de liderazgo:
- La IA puede identificar alternativas o equipos de talento y líderes potenciales, analizando habilidades, experiencia y rendimiento para la planificación de sucesión, considerando inclusive motivaciones declaradas y capacidades.
- Analítica del talento:
- La IA puede procesar datos sobre colaboradores para obtener insights sobre interacción, involucramiento, productividad, rotación, propuestas, innovación y otros aspectos clave del equipo empresarial.
- Experiencia del colaborador (Employee experience):
- La IA puede mejorar la experiencia de los colaboradores al brindarles recomendaciones personalizadas sobre capacitación, crecimiento y bienestar, gestionando reconocimiento, motivación e incentivos monetarios y no monetarios de manera oportuna y relevante.
- Chatbots:
- Asistentes virtuales impulsados por IAG que pueden mantener conversaciones y resolver dudas frecuentes del personal y líderes, sobre políticas administrativas, operativas y funcionar como copilotos de gestión.
- Productividad:
- La IA es capaz de aumentar las capacidades del personal, optimizando su tiempo y mejorando la eficiencia en tareas repetitivas, creativas, de análisis, automatización y creación o adaptación de contenido e informes.
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No podemos hablar solo de lo positivo que puede generar la IAG sin mencionar sus limitaciones o amenazas que continuarán siendo abordadas y gestionadas desde la regulación, así como desde políticas internas. La reducción o gestión de alucinaciones, sesgos por fuentes de datos con las que sean entrenadas las herramientas, aspectos éticos y de propiedad intelectual, son solo algunos de los factores a tomar en cuenta en estos proyectos.
La mentalidad innovadora, junto a la experimentación y enfoque en mejorar la vida de nuestros colaboradores, siguen siendo factores centrales en este proceso, al igual que en toda iniciativa vinculada a la gestión del cambio.
La difusión de la inteligencia artificial generativa marcó un antes y un después para todo tipo de actividades y procesos, siendo la gestión de talento una arista fundamental para el desarrollo y crecimiento profesional, la cultura organizacional y, por tanto, el desempeño empresarial.
Juan Pablo Del Alcázar Ponce
