La guía de la CHRO sobre IA en RR. HH.: mitos, caos e impacto medible

En RR. HH. de IBM, llevamos casi diez años en un proceso de transformación digital. Hemos aprendido mucho a lo largo del camino y podemos decirles una cosa con certeza: las lecciones más impactantes no fueron sobre la implementación de la tecnología, aunque sin duda podemos contarles todo sobre eso.

Puede sonar contradictorio, pero hemos aprendido lecciones aún más críticas sobre comportamiento, cultura y liderazgo. 

En 2016, dimos acceso a los IBMers a un producto llamado watsonx Assistant, que permitía a cualquier IBMer desarrollar chatbots básicos de preguntas y respuestas sin conocimientos de codificación. Era fantástico, pero a principios de 2017 teníamos un ejército de chatbots funcionando en RR. HH. Bromeamos diciendo que era como “una película de ciencia ficción mala”. Solo en RR. HH. teníamos más de 30 bots. Esta experiencia dejó a los empleados confundidos y frustrados, sin saber nunca a qué bot acudir para cada proceso de RR. HH., y sabíamos que teníamos que hacer un cambio.

Para abordar ese cambio, consolidamos todos los bots en una interfaz fácil de usar llamada AskHR. Los empleados ya no tenían que preocuparse por qué bot utilizar, ya que todo estaba en una sola interfaz. AskHR se convirtió en nuestra puerta de entrada digital a los RR. HH. ¿El único problema? Los empleados de IBM no lo usaban. ¿Por qué iban a hacerlo, cuando aún podían llamar a un número 1-800, enviar un correo electrónico o incluso caminar por el pasillo y pedir ayuda a un socio de RR. HH.?

Un cambio real de comportamiento a veces requiere acciones audaces. En 2018, dimos un paso significativo para cambiar el comportamiento de los IBMers. De la noche a la mañana, cerramos el número 1-800 y la dirección de correo electrónico para los 350 000 IBMers y eliminamos el soporte de socios de RR. HH. para los gestores de primera línea en todo el mundo. Intuitivamente, sabíamos que eso era lo que haría falta para obligar a nuestro equipo a utilizar la nueva interfaz digital en RR. HH. Al final, teníamos razón, pero el camino fue complicado.

Antes de dar el gran salto y cerrar el correo electrónico, el número de teléfono y el soporte de los socios de RR. HH. de primera línea, nuestra puntuación Net Promoter Score (NPS) para RR. HH. era +19. Poco después se redujo a -35. Eso supone una caída de 54 puntos.

Puede tener la mejor tecnología, flujos de trabajo y procesos, pero en algún momento, es posible que tenga que decidir: ¿Sobrevivimos al -35? ¿Creemos que estamos haciendo lo correcto para la empresa y para nuestros empleados? ¿O tomamos una decisión diferente? No todas las empresas tienen la cultura necesaria para aguantar una tormenta como esa.

Para nosotros, la caída fue dolorosa, pero no inesperada. Estábamos seguros de que, a pesar de ello, estábamos en el camino correcto. Dieciocho meses después, nuestro NPS empezaba a recuperarse. Hoy es +74. 

A veces escuchamos críticas cuando contamos nuestra historia de transformación de RR. HH. porque la gente teme las alucinaciones de la IA o los sesgos. Nuestra respuesta es: “Los humanos siempre tienen el control”. Son los líderes. Usted decide cuándo, dónde y cómo implementar la IA. Es una herramienta, y no va a descontrolarse. Sin embargo, es necesario ser práctico en su aplicación.  

No deje que el FOMO, el miedo a perderse algo, guíe sus decisiones de IA. ¿Qué significa eso? No tome decisiones basándose en lo que hace la empresa de al lado porque suene emocionante o porque esté recibiendo mucha atención de la prensa o las redes sociales. Si no está alineado con los valores de su empresa o con la forma en la que su negocio gana dinero, no lo haga.

Aunque parezca sencillo, hay mucho más. Es necesario plantear preguntas desde el principio, como: “¿Con qué se siente cómodo en lo que respecta al manejo de la IA?” o “¿Qué se alinea con los valores de su empresa?”

En IBM, cualquier uso de IA siempre incluirá a un humano en el proceso. Los humanos son los que toman las decisiones finales, ese es uno de nuestros valores fundamentales. Por ejemplo, utilizamos IA para recomendar aumentos salariales basados en las habilidades del empleado, la escasez de mercado y el número de años en el puesto. Pero cuánto dar es siempre la decisión final del gestor. Nos sentimos cómodos utilizando la IA para hacer recomendaciones sobre remuneraciones a los directivos. Puede que su empresa no.

Sin embargo, no utilizamos la IA para seleccionar a los candidatos. Como empresa que prioriza las habilidades, nos preocupamos por las habilidades técnicas de los candidatos, no por dónde las han adquirido. Nos preocupa que un algoritmo pueda rechazar a candidatos de orígenes no tradicionales. Es posible que su empresa quiera hacer todo lo contrario con la IA, y eso está bien. Todo gira en torno a lo que es correcto para su negocio.

Es importante que, independientemente de dónde o cómo utilice la IA, disponga de una herramienta que la supervise y que incorpore funciones de gobierno. Cuando la IA comience a desviarse de las respuestas que espera ver, debe recibir una alerta inmediata. 

Debe ser consciente del rendimiento de su IA para los usuarios finales. Los mecanismos de feedback son críticos. Al empezar, un simple pulgar hacia arriba o hacia abajo puede ser suficiente, pero los usuarios quieren dar su opinión a través de comentarios por escrito. El feedback continuo también le permite detectar tendencias en los datos y actualizar programas y políticas más rápido.

Con AskHR, por ejemplo, que se ha convertido en nuestro agente de IA, recibimos miles de comentarios al año sobre cómo podemos mejorar la herramienta. Cuando los empleados saben que escucha sus puntos débiles y los aborda, se comprometen rápidamente. 

A menudo nos preguntan: “¿Cómo decide qué proyectos de IA y automatización implementar?” Es difícil con tantas opciones, pero empezamos haciéndonos algunas preguntas fundamentales.

1. ¿Qué problema estamos tratando de resolver?
2. ¿De verdad estamos resolviendo un problema?
3. ¿Es un problema que vale la pena resolver?
4. ¿Cuál es el rendimiento que estamos obteniendo?

¿Por qué estas preguntas? Nunca habrá suficiente presupuesto, tiempo o conocimientos técnicos para poner en marcha todos los posibles proyectos de IA. Debemos priorizar. Piense en los casos de uso que tiene y considere aquellos que resuelvan problemas reales, aborden los puntos de dolor de los empleados y sean lo suficientemente grandes para escalar y aprovechar en su organización.

Y no tenga miedo de probar. Cuando estábamos considerando pasar de la IA tradicional a la IA generativa (IA gen) para nuestro contenido sobre beneficios, algunos expresaron su preocupación. No hay zona gris en los beneficios, la respuesta es correcta o incorrecta, así que hicimos un piloto.

El equipo de beneficios quería la experiencia mejorada de los empleados que la IA generativa podía proporcionar, ya que es multiturno y recuerda la conversación; la IA tradicional no tiene memoria. Ejecutamos un piloto de 90 días en RR. HH. y nos dimos cuenta de que algunas preguntas solo son apropiadas para la IA tradicional, mientras que la IA generativa sobresale en otras. Variables como estas hacen que los pilotos sean cruciales. Antes de escalar, asegúrese de haber realizado suficientes pruebas con un grupo lo suficientemente grande alineado con su riesgo. 

Si no ha empezado su viaje con la IA, no hay tiempo que perder. Encuentre un pequeño problema que afecte a los empleados, automatícelo y póngase manos a la obra. Puede escalar a partir de ahí... pero empiece hoy mismo.

Para aquellos que ya están en marcha, sepan que la IA puede desbloquear niveles aún incalculables de experiencia, productividad y transformación de los empleados. Sea valiente.