L

as herramientas de inteligencia artificial para la gestión del talento tienen el potencial para ayudar a las organizaciones a encontrar mejores candidatos más rápido, proporcionarle a los empleados un desarrollo con mayor impacto y promover la retención a través del involucramiento efectivo de los trabajadores. Sin embargo, la implementación de IA viene con un singular conjunto de desafíos que merecen atención significativa.

Los líderes deben comprender cómo y dónde la IA puede ofrecer una ventaja a su empresa, y cómo anticipar y abordar los desafíos principales en la implementación de la IA para la gestión del talento.

Puntos de dolor de la gestión del talento y la IA en acción

La gestión del talento tiene tres fases principales: atracción de empleados, desarrollo de empleados y retención de empleados. La IA puede ayudar a abordar los puntos de dolor en cada una de estas áreas.

1. Atracción de empleados

Encontrar y contratar a los trabajadores adecuados puede ser laborioso, ineficiente y sujeto a prejuicios. La IA puede ayudar mediante la creación de ofertas de trabajo que se anuncien adecuadamente a los posibles candidatos, la selección eficiente de los candidatos para identificar a los más prometedores y la oferta de procesos que intentan verificar los sesgos humanos. Por ejemplo, la plataforma Pymetrics utiliza IA en herramientas de evaluación de candidatos que miden la demostración de habilidades reales y, como resultado, reducen el sesgo en el proceso de selección.

2. Desarrollo de empleados

Ofrecer a los trabajadores oportunidades de aprendizaje y desarrollo continuo es un aspecto esencial de la gestión del talento. Un punto clave aquí es motivar a los empleados y garantizar que tengan acceso a las oportunidades adecuadas. La IA puede ofrecer soluciones en tiempo real. Por ejemplo, EdApp, un sistema de gestión del aprendizaje basado en IA, proporciona a los empleados recomendaciones de aprendizaje personalizadas con base en análisis de rendimiento y participación y permite a los líderes de recursos humanos crear contenido de microaprendizaje en cuestión de minutos, además de realizar un seguimiento del progreso del alumno y revisar el contenido basado en perspectivas analíticas.

3. Retención de empleados

Finalmente, está la cuestión de cómo asegurarse de que los empleados que contrate y desarrolle se queden. Un aspecto crítico de esto es el compromiso de los empleados. Una encuesta reciente de Gallup muestra que solo el 21% de la fuerza de trabajo global se siente comprometida en su labor.

Varias herramientas de IA pueden ayudar a capturar con precisión y en tiempo real las métricas de compromiso de los empleados, creando soluciones centradas en los empleados para promover el bienestar. Un ejemplo es Microsoft Viva + Glint, una plataforma de experiencia del empleado que combina el análisis de sentimiento con datos de colaboración reales para medir el compromiso y el bienestar de los empleados.

Dónde pueden fallar las herramientas de IA, y cómo mitigar este riesgo

Para aprovechar todo el potencial de la IA para la gestión del talento, los líderes deben considerar qué desafíos de adopción e implementación de la IA pueden enfrentar. A continuación, describimos los desafíos clave, así como las estrategias de mitigación basadas en la investigación para cada uno.

Baja confianza en las decisiones impulsadas por IA

La investigación muestra que las personas a menudo desconfían de la IA por tres razones principales: no entienden cómo funciona la IA, les quita el control de las decisiones y perciben las decisiones algorítmicas como impersonales y reduccionistas.

Las estrategias de mitigación incluyen:

— Fomentar la alfabetización algorítmica: Una forma de reducir la aversión a los algoritmos es ayudar a los usuarios a aprender cómo interactuar con las herramientas de IA. Los líderes de gestión de talentos que usan herramientas de IA para tomar decisiones deben recibir, por ejemplo, capacitación estadística que les permita sentirse seguros al interpretar las recomendaciones algorítmicas.

— Ofrecer oportunidades para el control de decisiones: La investigación sugiere que cuando las personas tienen cierto control sobre la decisión final, son menos reacias a las decisiones algorítmicas. Las personas también están más dispuestas a confiar en las decisiones impulsadas por IA en ámbitos más objetivos. Por lo tanto, decidir qué tipos de decisiones de gestión del talento deben ser informadas por la IA, así como determinar cómo los profesionales de recursos humanos pueden cocrear soluciones trabajando con recomendaciones impulsadas por la IA, será fundamental para mejorar la confianza en la inteligencia artificial

Sesgo de la IA e implicaciones éticas

Aunque la IA puede reducir el sesgo en la toma de decisiones, la IA no está completamente libre de sesgos. Los sistemas de IA generalmente se entrenan utilizando conjuntos de datos existentes, que pueden reflejar sesgos históricos. Dada la vulnerabilidad de la IA al sesgo, las aplicaciones de ésta en la gestión del talento podrían producir resultados que violan los códigos éticos y valores de la organización, perjudicando, en última instancia, el compromiso, la moral y la productividad de los empleados.

Las estrategias de mitigación incluyen:

— Crear procesos internos para identificar y abordar el sesgo en la IA: Para mitigar el sesgo en las tecnologías de IA, es importante crear procesos internos basados en cómo la organización define la equidad en los resultados algorítmicos, además de establecer estándares sobre cuán transparentes y explicables deben ser las decisiones de IA dentro de la organización. Los líderes deben tener cuidado al establecer criterios que no tengan en cuenta la equidad, particularmente para las poblaciones vulnerables. Para abordar esto, los líderes pueden considerar incluir variables como el género y la raza en los algoritmos y establecer diferentes criterios para diferentes grupos a fin de abordar los sesgos preexistentes.

— Crear equipos diversos para diseñar sistemas de IA: La investigación indica que los equipos de ingeniería más diversos crean una IA menos sesgada. Al fomentar la diversidad a lo largo de los procesos de diseño e implementación de IA dentro de su función de gestión del talento, las organizaciones pueden aprovechar perspectivas diversas para minimizar el sesgo de la IA.

Erosión de la privacidad del empleado

Las organizaciones han implementado tecnologías de IA para rastrear a los empleados en tiempo real. Si se implementan de manera deficiente, estas herramientas pueden erosionar gravemente la privacidad y provocar un mayor estrés, además de acelerar el agotamiento, deteriorar la salud mental y disminuir el sentido de agencia de los empleados.

Las estrategias de mitigación incluyen:

— Ser transparente sobre el propósito y el uso de la tecnología de seguimiento: Gartner Research revela que el porcentaje de empleados que se sienten cómodos con ciertas formas de seguimiento del empleador ha aumentado durante la última década. El aumento en la aceptación es mucho mayor cuando los empleadores explican el motivo del seguimiento, creciendo del 30% a 50% cuando los líderes organizacionales discutieron de manera transparente por qué se usaban estas herramientas.

— Hacer que el seguimiento sea informativo, no evaluativo: Investigaciones recientes han descubierto que los empleados aceptan más el seguimiento cuando se realiza únicamente por IA, sin ninguna participación humana. El seguimiento tecnológico permite a los empleados obtener comentarios informativos sobre su propio comportamiento sin temor a evaluaciones negativas. Cuando las herramientas de seguimiento se implementan principalmente para monitorear, erosionan la privacidad y reducen la motivación intrínseca. Por lo tanto, la consideración clave para los líderes debe ser si el seguimiento puede mejorar los resultados informativos para los empleados sin causar problemas de evaluación.

Potencial de riesgo legal

Las leyes nacionales e internacionales que rigen los derechos y responsabilidades relacionados con la IA de los empleadores y los empleados están en evolución constante.

Las estrategias de mitigación incluyen:

— Comprender los actuales marcos legales que regulan el uso de la IA: Es importante que los líderes se mantengan informados sobre los cambios en las regulaciones, especialmente cuando operan negocios en múltiples ubicaciones.

— Establecer un programa proactivo de gestión de riesgos: Las organizaciones deben crear prácticas de gestión de riesgos, como el diseño de sistemas de IA con controles apropiados en varias etapas del proceso de desarrollo del modelo.

Las herramientas de IA pueden hacer que la gestión del talento sea más fácil y justa, pero el proceso de implementación conlleva desafíos. Si los líderes quieren aprovechar al máximo estas herramientas, deben recordarlo.

C

uando ve una tarea que su equipo necesita cumplir, ¿los empuja para hacerla o los jala hacia usted, permitiéndoles opinar sobre cómo la llevan a cabo y usando motivación e inspiración para ponerlos en marcha? Estos son dos planteamientos muy diferentes para llegar a un objetivo, y el último suele ser el mejor, pero saber combinar estos dos caminos es una habilidad importante para directivos y líderes.

Tome este ejemplo de un cliente nuestro. Había un debate sobre las políticas de la empresa en materia de medio ambiente y sostenibilidad. El CEO había permitido el debate y animado a todos a opinar. El CEO apoyó firmemente la necesidad de cambio, pero dio tiempo para un amplio debate (utilizando el enfoque de atracción). Sin embargo, dos miembros del equipo ejecutivo eran detractores y se atrasaban al aplicar cualquiera de las iniciativas propuestas. Tras dos meses de inacción, el CEO le anunció al equipo que la compañía iba a implementar dos iniciativas y afirmó que todos necesitaban subirse a bordo (pasando al enfoque de empujar). Uno de los ejecutivos se negó a esto y dejó claro que no apoyaría las iniciativas. El CEO lo despidió al final de la semana (utilizando el máximo enfoque de empuje).

Los líderes que están dispuestos a esforzarse al máximo para atraer pero que, en última instancia, recurren a un fuerte empuje son un buen ejemplo del poder de la combinación de estos dos enfoques. Empujar demasiado fuerte puede erosionar la satisfacción, pero (a veces) es necesario, especialmente cuando atraer simplemente no funciona.

En nuestra investigación, mi colega Jack Zenger y yo identificamos dos comportamientos de liderazgo que utilizan enfoques opuestos, pero están dirigidos al mismo objetivo final. Llamamos a un comportamiento “conducir por resultados” (empujar) y al otro “inspirar y motivar a otros” (atraer).

Definiendo el empujar y el atraer

Cuando un líder identifica una meta que quiere alcanzar, hay dos sendas diferentes para llegar ahí.

Empujar involucra dar dirección, decirles a las personas qué hacer, establecer una fecha límite y, en términos generales, responsabilizar a los demás. Está en la parte “autoritaria” del espectro de los estilos de liderazgo.

Atraer, por otra parte, implica describirle a un subordinado directo una tarea necesaria, explicar la razón subyacente de la misma, ver qué ideas podría tener sobre la mejor manera de lograrla y preguntarle si está dispuesto a asumirla. El líder puede mejorar aún más la atracción describiendo lo que este proyecto podría hacer por el desarrollo del empleado. Idealmente, la energía y el entusiasmo del líder acerca del objetivo son contagiosos.

Reuniendo información de más de 100,000 líderes a través de nuestras evaluaciones de 360 grados, medimos tanto el empuje como la atracción, y encontramos que 76% de los líderes fueron calificados por sus pares como más competentes para empujar que para atraer. Solo 22% de los líderes fueron calificados como mejores para atraer, y apenas un 2% fueron calificados como iguales en ambas habilidades.

También le preguntamos a las personas que calificaron a esos líderes (más de 1.6 millones de personas) cuál habilidad era más importante que un líder hiciera bien para ser exitoso en su trabajo actual. Atraer (inspirar a otros) fue calificada como la más importante, mientras que empujar (conducir por resultados) fue calificada como la quinta más importante.

Entendiendo lo que las personas quieren y necesitan

Aunque nuestros datos son claros acerca de que la mayoría de los líderes podrían beneficiarse de mejorar su capacidad para atraer o inspirar a otras personas, nuestra investigación reveló que los líderes que fueron hábiles tanto para atraer como para empujar fueron los más efectivos.

Durante la pandemia, reunimos datos sobre 3,875. De este análisis destacó lo siguiente:

— Los subordinados directos calificaron la efectividad de su líder tanto para empujar (conducir por resultados) como para atraer (inspirar y motivar a otros).

— A los subordinados directos también se les pidió calificar su confianza en cuanto a que la organización alcanzaría sus metas estratégicas y su satisfacción con la organización como lugar de trabajo.

— Dividimos en cuartiles los datos de los líderes respecto al empuje y la atracción, e identificamos a quienes calificaron bajo (el cuartil del fondo) y alto (el cuartil más alto).

Cuando tanto el empuje como la atracción están en el cuartil del fondo, tanto la confianza como la satisfacción de los subordinados directos son bajas. Cuando el empuje es alto y la atracción es baja, tanto la confianza como la satisfacción se incrementan. Cuando la atracción es alta, la satisfacción se eleva a un nivel substancialmente mayor a la confianza. Cuando ambas son altas, entonces vemos los incrementos más significativos. (Nota: La alta confianza y satisfacción fueron medidas con base en el porcentaje de personas que marcaron 5 en una escala de 5 puntos. Este es un estándar muy alto para la satisfacción.)

Reuniendo el empuje y la atracción

Mientras muchos líderes a lo largo del globo tienen dificultades con la retención y buscan evitar que sus empleados se unan a la Gran Renuncia, están haciéndose preguntas difíciles. ¿Cómo motiva a las personas para quedarse? ¿Cómo las alienta a incrementar sus esfuerzos? ¿Qué es lo que realmente quieren y necesitan de sus entornos laborales?

Durante los últimos años, se ha hecho un llamado a los líderes a ser menos exigentes y más empáticos hacia los empleados individuales. Más atracción y menos empuje parecía ser lo que se necesita para retener a empleados talentosos. Aunque estoy de acuerdo con este sentimiento, estos datos también ofrecen una advertencia clara. Sus esfuerzos por aumentar la empatía no deberían disminuir su capacidad de empujar cuando sea necesario, ya que nuestros datos muestran que ello puede ser una fuerza que construya confianza.

De hecho, su influencia como líder proviene de su capacidad de saber cuándo usar cada enfoque, dependiendo de la tarea, el momento y la gente. Así que la próxima vez que esté tratando de lograr un objetivo significativo, considere si su equipo realmente necesita un buen empujón, un gran tirón o quizás ambos.