Inteligencia Artificial en Recursos Humanos ¿Es posible?

La respuesta es rotundamente sí. La inteligencia artificial (IA) ya puede ser utilizada en algunas tareas del departamento de Recursos Humanos. Pero, antes de asumir una idea equivocada, hay que tener en claro dos puntos importantes: Lo primero, no existe Inteligencia Artificial sin una gran cantidad de base de datos. Lo segundo, no se puede reemplazar completamente el trabajo humano, es importante utilizar la IA de manera ética y equilibrada.

Antes de ir al detalle de estas tareas, hay que precisar qué significa Inteligencia Artificial: Es una rama que crea sistemas informáticos y puede realizar tareas que normalmente requieren de inteligencia humana como: reconocimiento de patrones o  aprendizaje automático. Un claro ejemplo es Netflix, que utiliza la IA para recomendar a los usuarios películas o series basándose en su historial de visualización

Como ya fue spoileado, esta tecnología forma parte de la gestión del talento humano. En este artículo, se detalla qué procesos trabajan con Inteligencia Artificial y qué desafíos existen en su uso.

04 procesos de Recursos Humanos que pueden utilizar Inteligencia Artificial

1. Reclutamiento y selección (citamos el blog)

La Inteligencia Artificial interviene, específicamente, en estas partes de los procesos de reclutamiento y selección:

a. Análisis de currículums: El uso de algoritmos evalúa y clasifica los CVs en función de las habilidades y experiencias relevantes para el puesto. Puede hacerse de la siguiente manera:

• Análisis de palabras clave

• Clasificación de habilidades

• Análisis de experiencia laboral.

b. Evaluación de entrevistas de video: Puntúan a los candidatos a través de la información recibida en los videos. La Inteligencia Artificial interviene de la siguiente manera: 

• Análisis del lenguaje

• Análisis del lenguaje corporal

• Análisis de la expresión facial.

c. Predicción del rendimiento futuro: Algunas formas en que la IA puede ser utilizada para predecir el rendimiento son:

• Análisis de datos del rendimiento pasado

• Análisis de perfil de personalidad

• Análisis de habilidades.

2. Evaluación de desempeño

La evaluación es el proceso de medir y evaluar el desempeño de los empleados. Sirve para determinar su aptitud para promociones, contratación o despido. En la Inteligencia Artificial, interviene de la siguiente manera:

a. Análisis de datos de rendimiento: Los algoritmos de machine learning pueden analizar los datos de rendimiento de los empleados como: registros de tiempo, informes de cumplimiento de objetivos, resultados de las evaluaciones de desempeño. Con ello, se brinda una retroalimentación y recomendaciones para el crecimiento y desarrollo futuro.

Para hacerlo más entendible, a mediados del año se quiere evaluar el nivel de rendimiento del área de Marketing. Para analizar los datos, se recaba información sobre: Número de proyectos completados por mes, tiempos de respuesta a mails, horas trabajadas, tasa de absentismo. A partir de ello, la empresa utiliza los datos y entrena un modelo para analizar el rendimiento de los empleados en el cual categoriza en 3 el rendimiento: ‘Alto rendimiento’, ‘rendimiento medio’ y ‘bajo rendimiento’. Así, utiliza el modelo para identificar patrones y tendencias. Por ejemplo, el modelo puede mostrar que los empleados que tienen una tasa de absentismo menor al 1% tienen un mejor rendimiento. Esto ayuda a que la empresa tome decisiones para establecer políticas de trabajo que promuevan el bienestar y a la vez la productividad.

b. Análisis de comunicación: Analizan la comunicación de los empleados en los canales de comunicación (correos, mensajes de texto, portales, etc.). Esto, con el fin de evaluar su capacidad comunicativa, efectividad y a partir de ello brindar un feedback.

c. Análisis del comportamiento: Analiza y evalúa si se están cumpliendo las normativas, políticas y expectativas que demanda la empresa. Por ejemplo: si una empresa tiene como política llegar puntual, el algoritmo puede analizar los registros de llegada del trabajador y evaluar el historial. En caso de no cumplir con la expectativas, la IA arrojaría un feedback relacionado a mejorar su puntualidad.

3. Planificación de personal

A partir del historial de datos de las horas de trabajo, días de trabajo y rendimiento, se analizan los datos del personal y se toman decisiones sobre el tamaño y la composición del equipo de trabajo de la siguiente manera:

a. Predicción del rendimiento futuro: Esto puede ser útil para determinar cuántos y qué tipos de empleados se necesitan.

b. Previsión de la demanda de productos o servicios: Se pueden analizar los datos sobre la demanda que viene a futuro, en función de las tendencias del mercado o ciclo de vida de los productos. A partir de ello, se puede predecir cuántos empleados y cuántas horas de trabajo se necesitan para cumplir con la demanda.

c. Programación de los turnos: Toma en cuenta factores como la preferencia de los empleados y la carga de trabajo.

4. Mejora la experiencia los empleados

a. Personalización de la comunicación: Creación de bots que tienen una comunicación personalizada y responden a las preguntas frecuentes de los empleados. Algunos ejemplos son:

• Bots que responden temas relacionados a programación de pagos, dudas o afines.
• Bots que envían saludos por cumpleaños, ascensos, ingresos o cualquier otro evento importante de la empresa.

b. Apoyo personalizado:  Bots creados para mejorar la experiencia de ingreso a la empresa. Chip y Dan Health, en su libro ‘Momentos Mágicos’, hablan de que no hay cosa que marque más la experiencia que la primera vez experimentando algo.

Sin duda, el primer día de un trabajador va a influir en su permanencia en la empresa. Es por ello que un empleador debe tener todos los recursos para garantizar este momento mágico. 

La IA puede ser un aliado de estos procesos, ya que a partir del historial de datos ayuda al nuevo colaborador a absolver dudas sobre el rol y las tareas que está asumiendo en su nuevo cargo. Ya no hay necesidad de esperar  a que algún miembro del área o el jefe tenga tiempo para responderle.

c. Análisis de tendencias. La IA puede recolectar información sobre la experiencia del empleado e identificar todos los factores que forman parte de ella. A partir de ello, identifica cuál de estos factores requieren mejorarse para incrementar la satisfacción de los empleados.

¿Qué desafíos hay que tomar en cuenta?

1. Certeza de los datos: La inteligencia artificial es nutrida a partir de la información que ha brindado la inteligencia humana. Por lo tanto, es importante que antes de ser utilizada se garantice que los datos están libres de sesgos y que son una parte representativa de la población.
   
   
2. Transparencia: Hay que ser veraces con la información con la que se trabaja en recursos humanos. La Inteligencia Artificial debe contemplar un plan de comunicación e integración de los colaboradores, para ser percibida como una fuente de información confiable y acertada. Por lo tanto, al difundir el uso de estas herramientas y la toma de decisiones a partir de ellas, se debe comunicar a los colaboradores qué datos han sido utilizados para hacerlo.
   
   
3. Responsabilidad: Cumplir las leyes y regulaciones aplicables es una acción no negociable.
4. Gestión del cambio: Aunque la IA no reemplaza la inteligencia humana, sí provee una cierta cantidad de ventajas que modifica el modo de trabajar en la estructura organizacional. Es importante que los empleados formen parte de este cambio a través de la comunicación y la adecuación a la transición.
   

En conclusión, la inteligencia artificial ya forma parte del día a día de las personas que consumen entretenimiento y también de aquellas que trabajan. Es inevitable pensar que, en unos años, ya no solo cuatro procesos de recursos humanos tendrán acceso a la IA, sino todos. Por ello, no se debe pasar por alto la llegada de tecnología. Por el contrario, hay que sacar provecho de ella.

Una alternativa es proponer en tu área de Recursos Humanos la recolección de datos para crear información valiosa que incluya la inteligencia artificial en tus procesos. Una segunda alternativa y más costo-efectiva para contar con IA es evaluar alternativas que proveen de alta tecnología para llevar tus procesos de reclutamiento, como los RDO.