La Inteligencia Artificial (IA) se ha infiltrado en el lugar de trabajo. El software está invadiendo una gran parte de nuestras rutinas laborales, desde la investigación de mercados hasta el asesoramiento financiero, pasando por las ventas. También robotiza el periodismo, la arquitectura o la agricultura, y provoca la aparición de nuevas profesiones y formas de ocio. Y ya ha llegado también a los departamentos de recursos humanos. Algo que muchos no imaginaban que ocurriría.

Es posible qué, ¿en el futuro sea una máquina o un algoritmo el que determine si una persona es apta para un puesto de trabajo o no?, ¿también puede decidir si el trabajador merece un ascenso o una subida de sueldo?, ¿o si un trabajador no está rindiendo lo suficiente?... Todo esto, ¿lo puede decidir una máquina?

"Esto no es el futuro. Ya está pasando. Es imparable aunque la ultima palabra la tendrá el humano", asegura Pedro César Martínez Morán, director del Máster de RRHH de la Universidad Pontificia Comillas. La IA se ha estado "infiltrando" en el lugar de trabajo y los empleadores buscan usarla para mejorar la experiencia de ambos.  

Según un informe de Oracle/Future Workplace la integración de la IA en los recursos humanos tiene muchas aplicaciones prácticas. La mayoría de los profesionales de recursos humanos agradecen la integración de la IA en sus procesos de recursos humanos.

"El hecho de que sea un algoritmo el que está detrás, no es intrínsecamente malo, la cuestión es cómo está hecho ese algoritmo. Ahora mismo, somos las personas las que decidimos quién es adecuado para un puesto de trabajo. Pero esto ya está cambiando. Las empresas de selección de personas ya utilizan algoritmos", explica Martínez Morán.

Ese algoritmo elige al final 10 currículum, por ejemplo, de los 1.000 que había. Son esos 10 perfiles los que realmente cumplen con los requisitos. Y es aquí, cuando interviene la persona. Es el humano el que hace las últimas entrevistas, les pasa los test psicotécnicos y al final se queda con el candidato adecuado. La decisión final siempre la tomará el humano, no la máquina.

"La persona no va a desaparecer porque va a intervenir en el proceso de crear, definir y modificar el algoritmo. Y, ¿en la entrevista final? "Eso es un estadio superior, ya empieza a haber alguna experiencia de una entrevista final con una máquina pero yo creo que eso va a tardar más, porque el proceso no está tan refinado ni tan afinado", comenta Martínez Morán.

Asegura que, en este proceso de buscar el candidato adecuado, la máquina lo hace de una manera mucho más rápida que una persona que trabaje en recursos humanos y tenga que mirar los mil currículums para un puesto concreto. El ahorro del tiempo es claro. Por eso, para ciertas tareas repetitivas, donde hay que manejar muchos datos, como valorar 1.000 currículum, la IA puede ayudar mucho, ya que podrá no solo acelerar los tiempos si no que, afinará la búsqueda.

El experto se centra en el proceso de atracción de talento donde se reciben muchos currículum y la empresa trata de buscar al mejor candidato. "Si yo subo mi historial a una pagina y de manera mecánica me rechaza, eso no quiere decir que yo sea un mal candidato, sino que no soy apto/a para este puesto, pero da igual que lo decida una máquina o una persona, el resultado va a ser el mismo pero se tardará mucho menos tiempo", concreta.

Ahorrar tiempo, agilizar toma de decisiones y por último decisiones basadas en datos y no en percepciones. Pero, ¿eso es bueno? Sí, porque, si el algoritmo dice que yo llego un 50% de los días tarde a una empresa, es que llego la mitad de los días tardes, pero no estoy a la expectativa de un compañero que diga; "esté llega todos los días tarde" y se quede esa coletilla. Con esa información objetiva, la empresa debería hablar con el trabajador para ver los motivos. Quizá haya algo detrás que no sabíamos. Del mismo modo, si al tercer aviso, el empleado no cambia su actitud, se tomarán otras medidas, pero siempre basados en datos objetivos que se pueden defender.

Igual a la hora del rendimiento. Tú estas alcanzando el 90% del rendimiento que se te pide. ¿Qué pasa?, ¿Por qué no estás llegando al 100 %?, ¿Qué falta? Eso sí, siempre desde un enfoque de mejora.

Se trata de centrar la toma de decisiones con datos. Dentro de la empresa, ¿Quién va a medir cómo estás haciendo el trabajo? ¿También una máquina? "Aquí hay que ver como se desarrollan los software que alimentan de datos el algoritmo y ponen en marcha ítems para definir nuestro trabajo en la empresa. Siempre de modo positivo, de cara a la promoción, a las mejoras del empleado, a analizar las preocupaciones de la gente. Ahora, se hacen encuestas, pero tardan mucho y con la IA se puede preguntar de manera más rápida y precisa las opiniones de los empleados sobre diversos temas".

A partir de aquí, se pueden extraer ideas sobre si están o no contentos, que opinan de la empresa, y tratar de detectar la posible rotación de los empleados. En definitiva, se busca tomar medidas para que la gente esté más satisfecha. A una empresa no le interesa un empleado descontento y, a un empleado no le interesa estar descontento en la empresa. "Queremos el gana, gana, no el pierde, pierde", asevera el experto.

Como todo proceso de cambio, lo primero que tenemos es una sensación de rechazo. No queremos que nuestra vida la dominen las máquinas, pero no va a ser así. Es normal pensar que se despersonaliza la gestión. No va a ser así. Siempre, repite, va a haber unas personas que definan ese algoritmo y lo vayan mejorando y quitándole sesgos. Las personas tenemos sesgos tendencia a estereotipar a otros. Encargar a la máquina una toma de decisiones basada en datos, sin esos sesgos, va a facilitar que las decisiones sean más objetivas".

Sic entramos a la máquina en tareas repetitivas podemos usar a las personas para tareas más creativas. No es lo mismo valorar o clasificar 10 currículum que 1.000.

El último estudio del Foro Económico Mundial de 2020 (WEF en sus siglas en inglés) apunta que para 2025 la automatización y una nueva división del trabajo entre los seres humanos y las máquinas desplazarán 85 millones de empleos en todo el mundo en empresas medianas y grandes. Pero, este mismo foro, también avisaba que el aumento de la presencia de las máquinas puede permitir la aparición de otros 97 millones de puestos de trabajo, principalmente en sectores como los cuidados, las industrias tecnológicas, o la propia Inteligencia Artificial.

Para Martínez Morán, esto es ciencia predictiva, que por supuesto se hace con IA, y que trata de predecir el futuro y qué tipo de futuro. La pregunta es, ¿tenemos a gente preparada para crear 97 puestos de trabajo con las nuevas demandas?

Todo está unido. Se destruirán puesto de trabajo mecánico, de la construcción, de trabajado repetitivo y se crearán nuevos puestos que posiblemente pasen por crear algoritmos, mejorarlos y adaptarlos a la sociedad. Es bueno saber que empleos se están creando e ir preparando a la gente para que los puedan realizar. Son nuevas estrategias relacionadas con la IA. "Es muy normal que haya preocupación, pero la IA ha llegado para quedarse y hay que permitir el cambio; mejor empleo, mejores empleados, mejores empresas", concluye el director del Master de RRHH de ICADE.