IA en RRHH ¿Cómo implementarla?

La IA ha revolucionado el sector empresarial en poco tiempo, de manera que ahora todos los negocios tienen que adaptarse a ella en varios ámbitos. Así, la IA ya ha entrado en RRHH y lo ha hecho para quedarse.

¿Qué es la IA en Recursos Humanos y por qué es clave para las PYMES hoy?

Las PYMES siempre están en desventaja con respecto a las grandes empresas a la hora de atraer y mantener el talento.

De esta manera, la IA en RRHH tiene mucho que ver con la aplicación de tecnologías que optimizan, mejoran y automatizan aquello que está relacionado con la gestión de este talento a lo largo de todo el tiempo que el empleado pasa en la empresa.

IA tradicional vs. IA generativa (GenAI) aplicada a personas

Hay un avance tan rápido, que ya se distingue entre varios tipos de IA. La que ya se llama «tradicional» analiza datos y hace predicciones, mientras que la generativa va un paso más adelante.

Puede elaborar contenido nuevo, crear planes de formación interactivos o incluso redactar ofertas de empleo dirigidas solo a unos candidatos en concreto.

Del procesamiento de nóminas a la analítica predictiva

A lo largo de mucho tiempo, la tecnología asociada a los departamentos de RRHH se empleaba para procesar nóminas o poco más. Eso cambia con la IA, la cual permite lo que se conoce como analítica predictiva. Esta consiste en anticiparse a los problemas, pasando así a una gestión proactiva.

El dato como motor de la toma de decisiones estratégicas

Estos cambios se pueden llevar a cabo gracias a los datos. Antes, se acumulaba información que no servía para nada, pero ahora la IA la analiza y permite tomar decisiones basadas en datos reales y no en intuiciones.

Casos de uso que ya están generando impacto en RRHH

Dentro de los departamentos de RRHH la IA ya es una realidad y se usa en varios casos.

Selección y recruiting (cribado, matching, entrevistas asistidas)

Mediante la IA es posible cribar miles de currículos en segundos, identificar a los mejores candidatos y preparar las entrevistas.

Onboarding y formación (itinerarios, contenidos, soporte)

Con la IA, la llegada de los nuevos trabajadores es más sencilla. Ofrece soporte a los empleados recién llegados, formándolos y diseñando itinerarios de entrada a medida.

People analytics (predicción de rotación, clima, riesgo de burnout)

El síndrome del trabajador quemado es un gran problema para las empresas. Ahora, es posible analizar datos como la asistencia o la participación, de modo que se ve si hay asalariados en riesgo.

Compensación y beneficios (segmentación, recomendación, adopción)

No todos los trabajadores responden a las mismas compensaciones. Por eso, la IA para RRHH segmenta los beneficios de manera individual.

Soporte al empleado (asistentes internos, autoservicio)

Muchas de las dudas de los empleados se pueden resolver con chatbots. De esa manera, los departamentos de RRHH no tienen que pasar horas respondiendo a preguntas repetitivas del tipo de ¿cuántas vacaciones me quedan?

Beneficios para la empresa

Los trabajadores se ven beneficiados por la aplicación de la IA a todo lo referente a los RRHH, del mismo modo que la empresa también lo hace.

Reducción de carga operativa y tiempos de ciclo

Ahora, los profesionales de RRHH se pueden dedicar a las personas, a los empleados. Dejan de meter datos de modo manual y de hacer tareas repetitivas de las que se encarga el software de control de asistencia.

Mejora de consistencia y trazabilidad de procesos

Una IA no se equivoca. Los datos ya no tienen fallos, por lo que la calidad de la atención es siempre la misma y todas las acciones quedan registradas.

Mejora de la experiencia del empleado

Con la aplicación de la IA, los trabajadores dejan de luchar contra la burocracia de las empresas. Se crean portales de autogestión que hacen que la experiencia del asalariado mejore de forma significativa.

Impacto de la Inteligencia Artificial en el control de asistencia laboral

Entre las diferentes áreas de impacto de la IA en RRHH está la que tiene que ver con el control de la asistencia de los empleados.

Automatización del registro de jornada: Adiós a los errores manuales

Gracias a que el registro de la jornada se automatiza, se dice adiós a los errores manuales, los cuales eran frecuentes antes de su aplicación.

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Identificación de patrones de absentismo y burnout mediante algoritmos

Sin necesidad de intervención humana, la IA es capaz de ver que un empleado lleva muchos días saliendo tarde, o que se está ausentando con frecuencia. De ese modo, emite una alerta a los responsables, antes de que el caso derive en una baja médica.

Optimización inteligente de turnos y cuadrillas en tiempo real

A través del uso de los datos históricos de la empresa, la meteorología o la previsión de la demanda, la IA propone cuadrantes de turnos más eficientes, teniendo siempre en cuenta los descansos legales.

Ventajas de integrar IA en tu software de control de asistencia de personal

Un programa de software de control de asistencia es muy útil, pero lo cierto es que al integrarlo con la IA, lo que se consigue es «vitaminarlo», dotarlo de funciones extra.

Seguridad y veracidad del dato (biometría y geolocalización inteligente).

Se evitan fraudes a la hora de fichar. A ello ayuda la biometría (cuidado que no siempre es posible usarla) y la geolocalización inteligente, que permite que los trabajadores fichen incluso fuera de la empresa.

Mejora de la experiencia del empleado y autogestión

Ayuda a que los empleados autogestionen las solicitudes de vacaciones o a que puedan ver qué saldo de horas tienen. Esto mejora la experiencia y fomenta la confianza del trabajador en la empresa.

Riesgos críticos en IA para RRHH (y cómo mitigarlos)

Por supuesto, implementar la IA en el área de RRHH también tiene sus riesgos. Es fundamental conocerlos y actuar para evitarlos.

Sesgos y discriminación (qué ocurre y por qué)

Es importante saber que la IA no discrimina por sí misma, sino que lo hace a través de los datos. Por ejemplo, si la empresa solo ha contratado hombres, la IA analizará esos datos y los reproducirá, evitando reclutar a mujeres.

Decisiones automatizadas y derechos de las personas (control humano)

Mediante la IA se mejora la toma de decisiones, pero cuando hablamos de aquellas que afectan a los empleados, nunca deben estar en manos de una máquina. Así, siempre hay que supervisar las decisiones que tome, en especial las relativas a los despidos.

Privacidad, minimización y seguridad de datos

Hay que tener mucho cuidado con los datos que maneja la IA. En los departamentos de RRHH se tiene información muy sensible de los empleados. Por eso, hay que garantizar que la IA usa la menor cantidad posible de datos y tener muy en cuenta la ciberseguridad.

«Alucinaciones» en GenAI y riesgo reputacional

Por supuesto, la IA no es infalible. De hecho, se sabe que tiene «alucinaciones», es decir, que da información que parece real y que no lo es. Esto es un riesgo importante a tener en cuenta, ya que puede generar un riesgo legal enorme si una IA da información falsa a un trabajador.

Marco normativo imprescindible

Pese a que la irrupción de la IA en lo referente a las decisiones de las empresas es muy reciente, las autoridades ya están tomando cartas en el asunto.

GDPR y decisiones automatizadas

El Reglamento General de Protección de Datos establece algunos límites. Además, en Europa ya hay directrices oficiales sobre el derecho que tienen los empleados a no ser objeto de decisiones que se basen solo en la IA.

Reglamento Europeo de IA (AI Act): por qué su empleo es «de alto riesgo» y qué exige a las organizaciones

Una nueva ley europea ha clasificado a los sistemas de IA en RRHH como de alto riesgo. De ese modo, se obliga a las empresas a cumplir con una serie de requisitos que tienen que ver con la transparencia y la calidad de los datos.

Recomendaciones de autoridades: controles y supervisión humana

En España, la Agencia de Protección de Datos ha dejado una serie de recomendaciones, que tienen como fin que se establezcan unos controles sobre la IA para que siempre haya un humano revisando las decisiones.

Cómo implantar IA en RRHH en 7 pasos

Implantar la IA para RRHH es algo que se debe hacer siguiendo unos pasos, poco a poco, e implicando a todos los empleados, que tienen que conocer sus beneficios.

1) Define casos de uso y riesgos (matriz impacto/riesgo)

A veces, la IA se implanta por seguir la moda o porque la competencia lo ha hecho. Esto es un error, pues primero hay que identificar lo que se denomina como «puntos de dolor» en los departamentos de RRHH.

Ya con los problemas delimitados se debe emplear una matriz de impacto/riesgo. Primero se buscan procesos de alto impacto en la eficiencia, pero que tengan un bajo riesgo legal o ético (por ejemplo, automatizar las respuestas a las preguntas sobre las vacaciones).

Después, se deja para más adelante los casos de alto riesgo, como son los algoritmos de despido automatizado.

2) Datos: calidad, permisos, minimización, retención

Los datos son la clave para la IA. De ese modo, hay que hacer una auditoría de estos antes de conectar la IA con la base de datos.

Suele ser necesario poner toda la información dispersa en diferentes programas en un mismo sitio, para después aplicar lo que se llama «principio de minimización de datos». Esto quiere decir que se usa solo la información necesaria.

Para finalizar este apartado, hay que recabar el permiso de los trabajadores a la hora de utilizar sus datos, así como establecer políticas claras de borrado de estos.

3) Modelo de gobernanza: roles, «human-in-the-loop», auditoría

En lo referente al uso de la IA, se ha establecido un término denominado «human-in-the-loop». Significa que la IA siempre actúa como un asistente, pero no toma decisiones finales que afecten a la vida laboral de los empleados.

Por eso, es necesario que haya un comité de vigilancia, el cual puede programar auditorías periódicas que comprueben cómo funciona el algoritmo.

4) Selección de proveedores: evidencias, transparencia, SLAs

Lo usual es que las empresas contraten la IA con terceros, a los cuales hay que exigir transparencia algorítmica. Eso quiere decir que es necesario conocer datos como de dónde vienen sus bases de datos, cómo se entrena al modelo, etc.

También es crucial firmar SLAa o Acuerdos de Nivel de Servicio, los cuales garanticen que el sistema esté disponible y que este reaccione ante cualquier fallo de seguridad.

5) Piloto controlado + métricas (precisión, sesgo, adopción)

Una vez que se decide que se va a usar la IA, hay que hacerlo de manera muy controlada, por ejemplo, eligiendo solo a un pequeño grupo de empleados como proyecto piloto.

Durante las pruebas hay que ver si la IA es precisa, si hay sesgos que favorezcan a ciertos perfiles, de qué manera usan los empleados la herramienta y establecer cuántas horas de trabajo manual se han ahorrado desde que se usa.

6) Comunicación interna (confianza, uso responsable)

Uno de los mayores problemas de las empresas cuando llega la IA es la desconfianza de los empleados. Estos piensan que los va a sustituir, de forma que es imprescindible una buena estrategia de comunicación interna.

Hay que explicar, de manera clara, que la IA no está para sustituir a nadie, sino que su misión es ayudar en esas tareas pesadas y tediosas que todo el mundo trata de evitar.

7) Escalado y mejora continua

Ya con la fase piloto finalizada y con los errores ajustados, llega la hora de desplegar la solución a todo el departamento de RRHH.

Sin embargo, esto no acaba aquí, puesto que con el tiempo se da lo que en el sector se denomina «deriva de datos», algo que hace que la IA sea menos efectiva.

A la hora de evitar esta deriva, es crucial establecer un calendario de revisiones, de forma que el proveedor actualice el modelo e implemente las nuevas funciones que salgan al mercado.