Más allá del hype: qué hace buena a una IA para RR. HH.

Una IA con propósito no consiste en añadir inteligencia artificial a todo. Consiste en utilizarla allí donde realmente puede aportar valor.

Desde mi punto de vista, hay tres situaciones en las que la IA puede marcar una diferencia real:

• Cuando ayuda a transformar información compleja o poco estructurada (como texto , documentos o solicitudes) en algo claro, organizado y accionable.

• Cuando elimina tareas repetitivas que consumen tiempo y dificultan que los equipos de RR. HH. y los managers puedan centrarse en actividades de mayor valor.

• Cuando permite tomar mejores decisiones sin sustituir el criterio de las personas, especialmente en cuestiones sensibles relacionadas con empleados.

Este último punto es el que más influye en muchas de las decisiones que tomamos al desarrollar producto.

En RR. HH., ganar velocidad tiene sentido hasta que se pierde algo más importante: el momento de analizar el contexto, hacer las preguntas adecuadas y asumir la responsabilidad de la decisión final.

Por eso, cuando diseñamos funcionalidades basadas en IA, buscamos siempre resultados en los que las personas sigan teniendo la última palabra.

El objetivo no es automatizar el juicio humano. Es reducir el tiempo dedicado a recopilar información, comprobar datos o preparar una decisión, para que los equipos de RR. HH. y los managers puedan dedicar más tiempo a aquello que ninguna tecnología puede hacer por ellos: aplicar criterio, contexto y experiencia.

“La pregunta no debería ser “¿qué más podemos hacer con IA?”, sino “¿qué problema estamos intentando resolver y cómo podemos hacerlo mejor?”. Cuando se empieza por la necesidad real y no por la tecnología, es mucho más fácil crear soluciones que aporten valor y que las personas realmente quieran utilizar.“

Camille Merritt

Product Manager, Personio

Gran parte del escepticismo que existe en torno a la IA aplicada a RR. HH. tiene su origen en una preocupación muy concreta: que las decisiones se tomen dentro de una "caja negra" y que las personas tengan que justificar resultados que, en realidad, nunca llegaron a decidir por sí mismas.

Nuestro enfoque es justamente el contrario. Utilizamos la IA para agilizar tareas como la recopilación, organización y preparación de la información, pero diseñamos puntos de revisión claros para que la decisión final siga estando siempre en manos de una persona.

Esta filosofía influye directamente en cómo desarrollamos nuestras funcionalidades. Nos centramos en crear herramientas que ayuden a recopilar la información adecuada, detectar posibles inconsistencias y generar un primer punto de partida que pueda ser revisado, ajustado y validado por quien finalmente debe tomar la decisión.

En los últimos años hemos visto una carrera por incorporar funcionalidades de IA en prácticamente cualquier software. Y en el ámbito de RR. HH., una de las aproximaciones más habituales ha sido añadir chatbots que se limitan a consultar una única fuente de información y presentar las respuestas de una forma más elaborada.

El problema es que el trabajo de RR. HH. rara vez ocurre de forma aislada. La información sobre selección, tiempo de trabajo, ausencias, antigüedad, rotación, etc. está interconectada. Y es precisamente cuando la IA puede acceder a ese contexto (siempre respetando los permisos adecuados) cuando empieza a aportar un valor diferencial.

Por eso dedicamos tanto esfuerzo a construir una base sólida alrededor de los datos, los permisos de acceso y la consistencia de la información.

Al final, la calidad de una IA depende directamente del contexto al que tiene acceso y de la calidad de los datos que utiliza para generar respuestas o recomendaciones.

Desarrollar IA con rapidez es importante porque aprender rápido también lo es. Queremos validar ideas antes, iterar con más frecuencia y ayudar a nuestros clientes a aprovechar todo el potencial de esta tecnología. Pero hay algo que para nosotros no es negociable: la confianza.

Nunca existe una situación en la que lanzar una funcionalidad unas semanas antes justifique renunciar a una revisión de seguridad rigurosa, a una gestión transparente de los datos o a la certeza de que la solución se comportará correctamente en procesos sensibles.

Y, aunque pueda parecer una limitación, en realidad nos obliga a construir mejores productos. Nos exige ser más rigurosos en cómo desarrollamos, probamos y validamos nuevas funcionalidades.

Por eso buscamos otras formas de avanzar más rápido: prototipamos antes, iteramos más rápido y mejoramos continuamente nuestros procesos de validación, sin comprometer nunca los requisitos de confianza y seguridad.

Los datos de RR. HH. son especialmente sensibles y, afortunadamente, las exigencias en materia de privacidad son cada vez más elevadas.

Por eso, en Personio damos mucha importancia a definir límites claros sobre cómo se utilizan y protegen los datos. Esto incluye aspectos fundamentales como el entrenamiento de los modelos: no utilizamos datos de clientes para entrenar nuestras soluciones de IA. Trabajamos con datos sintéticos y con información disponible públicamente.

Esto también influye en cómo diseñamos nuestros productos. Los permisos de acceso, la visibilidad según el rol de cada usuario y el control sobre la información disponible para cada persona no son características secundarias. Son requisitos fundamentales.

Las funcionalidades de IA deben comportarse de una forma que pueda comprobarse, validarse y explicarse con claridad.

En RR. HH., una respuesta que parece convincente puede tener consecuencias negativas si se basa en información insuficiente o en un razonamiento difícil de entender y reproducir.

Por eso diseñamos nuestras soluciones de IA siguiendo algunos principios fundamentales:

• Límites claros sobre lo que la herramienta puede y no puede hacer.

• Transparencia sobre la información utilizada para generar una respuesta o recomendación.

• Puntos de revisión y validación por parte de una persona.

• Un enfoque que facilite la trazabilidad y la rendición de cuentas.

Si hay una idea que resume bien nuestra forma de entender la IA aplicada a RR. HH., es esta: ayudar, no decidir.

La función de la IA es señalar posibles problemas, detectar algo que merece atención, proponer un punto de partida o facilitar información relevante. Pero la decisión final sigue correspondiendo a una persona.

Puede parecer una filosofía poco llamativa. Pero también refleja mucho mejor la realidad del trabajo en RR. HH.

Al final, el objetivo no es automatizar decisiones. Es tomar decisiones que puedan explicarse, aplicar procesos consistentes y construir relaciones de confianza que se mantengan en el tiempo.

Por eso creemos que el papel más valioso de la IA no es sustituir el criterio humano, sino ayudar a las personas a ejercerlo mejor.