Angela Beatty, exdirectora de Liderazgo y Recursos Humanos de Accenture, habla sobre la transformación de la fuerza laboral impulsada por la IA

A medida que la IA pasa de ser un experimento a un sistema operativo, Angela Beatty argumenta que los directores de recursos humanos deben considerarla una nueva forma de trabajar, no una herramienta para instalar. Basándose en su experiencia liderando transformaciones a gran escala en Accenture, analiza cómo la IA generativa puede reinventar la retroalimentación del desempeño, el aprendizaje, la adquisición de talento y la prestación de servicios de RR. HH. También describe lo que los directores ejecutivos y las juntas directivas deben comprender sobre las transformaciones que la IA genera en el trabajo y la fuerza laboral.

Ángela Beatty es una innovadora líder y asesora de RR. HH. que trabaja en la intersección de negocios, talento y tecnología. Recientemente, se desempeñó como directora de liderazgo y recursos humanos en Acento, Responsable de más de 750.000 personas en más de 120 países, donde lideró transformaciones de talento, incluyendo la rotación de talentos mediante IA a gran escala y la reinvención del rendimiento, las recompensas y las operaciones de RR. HH. Es miembro de la Junta de Liderazgo Femenino de la Escuela Kennedy de Harvard, HR50, la Asociación de CHRO y el Centro para la Sucesión Ejecutiva.

Para empezar, dado que ha liderado implementaciones de IA a gran escala, tiene una clara perspectiva sobre dónde la popularidad de la IA coincide con la realidad y dónde no. Esta es una experiencia muy solicitada, y sé que las juntas directivas y los directores ejecutivos acuden a usted con preguntas del mundo real. ¿Qué le preguntan y cuáles de estas preguntas tienen respuestas claras y prácticas frente a la incertidumbre real?

Las juntas directivas y los directores ejecutivos suelen plantearse alguna versión de las mismas cuatro preguntas: 1) ¿Dónde está el valor y con qué rapidez podemos verlo? 2) ¿Cuáles son los riesgos y los controles que debemos implementar? 3) ¿Contamos con los datos, las habilidades y el modelo operativo necesarios para escalar? 4) ¿Qué sucede con nuestra fuerza laboral?

En cuanto al valor y la evidencia, ya contamos con respuestas sólidas y prácticas. Los éxitos repetibles son comunes. Por ejemplo, en la redacción de nuevas propuestas comerciales, sabemos que el tiempo se puede reducir en aproximadamente un 85 % a escala. He visto aumentos de productividad del 35 % al 50 % con el uso de copilotos. Las organizaciones que modernizan el trabajo y el talento conjuntamente e integran la IA en sus procesos centrales pueden escalar más rápido y obtener un mejor rendimiento. La capacitación y la rotación de habilidades mediante motores de habilidades impulsados por IA, aprovechando una taxonomía de habilidades común para la empresa y programas de competencia y aprendizaje inferidos por IA y confirmados por humanos, pueden ser la base para educar, habilitar e integrar la IA y conducir a transformaciones rápidas a escala. En cuanto a gobernanza e IA responsable, las organizaciones que realmente han puesto la mira en esto, realizando auditorías trimestrales de talento de IA, implementando controles responsables de IA, realizando verificaciones de sesgos y contando con la participación de humanos en las decisiones importantes, están demostrando que estas prácticas son probadas e imperativas.

La resistencia suele surgir debido a las limitaciones. Algunas organizaciones dirán: «Somos una empresa pequeña, respaldada por capital privado, no tenemos todos los recursos para invertir en una reestructuración de IA y agentes, y necesitamos ver resultados rápidamente». A esto, les digo: comiencen con tres a cinco flujos de trabajo, adopten un lenguaje de habilidades único, implementen una gobernanza eficiente y probablemente obtendrán un impacto significativo en pocos meses. Una segunda limitación es la disponibilidad de los datos. Estos son esenciales para esto, y si no están en buen estado, se convierten en la prioridad. Se puede comenzar con copilotos y dominios de datos locales, y madurar ese núcleo digital con el tiempo. En algunas regiones, especialmente en partes de Europa, la complejidad regulatoria, sindical y de los comités de empresa también influye. Esto hace que sea aún más importante mantener a los humanos involucrados y a cargo de las decisiones, asegurarse de que las acciones de los agentes sean auditables y aprovechar esta oportunidad para involucrar a sindicatos y comités de empresa en el diseño conjunto del cambio.

Las verdaderas incógnitas se relacionan con el ritmo de la autonomía de los agentes: en entornos regulados, cómo evolucionarán los marcos de responsabilidad y con qué rapidez se reestructurarán las pirámides laborales por sector. Las organizaciones pueden gestionar esta incertidumbre implementando medidas de seguridad por etapas, realizando experimentos y probando casos de uso, contando con planes de fuerza laboral basados en escenarios y, una vez más, manteniendo a los humanos al mando, generando confianza y diseñando teniendo en cuenta la experiencia del empleado desde el principio. Esto también tiene un gran impacto en la mejora de la adopción y el impacto que finalmente se obtiene.

Analicemos un ejemplo concreto de IA en acción para tener un caso práctico con el que reflexionar. Has liderado... transformación del proceso de retroalimentación del desempeño a escala Estoy seguro de que están asesorando a otros en este y otros casos similares. ¿Podría describir cómo sería el uso de la IA en la retroalimentación del desempeño a gran escala y, según su experiencia, qué otras áreas clave de RR. HH. deberían considerar las organizaciones como las más preparadas para la transformación impulsada por la IA?

La transformación de la retroalimentación del desempeño a través de la IA es un gran ejemplo de cómo la IA puede hacer que un proceso que consume mucho tiempo y a veces es engorroso sea más rápido, de mayor calidad y una mejor experiencia para todos.

¿Cómo se puede implementar esto en la práctica? Primero, configure un asesor de retroalimentación con IA para ayudar a las personas a escribir comentarios efectivos en minutos. El asesor incentiva a los gerentes a enfocarse en habilidades específicas, colaboración y oportunidades de crecimiento. El agente es casi como un tutor y, a medida que las personas refinan sus respuestas, el asesor también aprende y mejora. Segundo, incorpore un agente para ayudar a crear resúmenes de desempeño en segundos. El agente resume la retroalimentación que una persona recibe de sus colegas a lo largo del año, junto con las métricas. Ese agente crea un resumen de un año de aportes en segundos que, de otro modo, podría tomar medio día para sintetizar. Tercero, ofrezca un simulador de conversación para gerentes, y para todos, que les permita practicar la retroalimentación en diferentes situaciones. A través del agente de IA, las personas experimentan una variedad de escenarios y reacciones, lo que les ayuda a desarrollar confianza y habilidades para manejar conversaciones difíciles.

He visto resultados espectaculares. Estos incluyen un aumento del 89 % en la retroalimentación. El 95 % de los usuarios afirmó que les ahorró tiempo, y el 95 % de los comentarios fueron calificados como de alta calidad, un aumento respecto al 50 % antes de la introducción de la IA. Un gerente me comentó que el coach finalmente lo ayudó a expresar exactamente lo que quería decir con sus propias palabras, pero con mayor claridad. Añadió que la IA no reemplazó su criterio; le dio el impulso y las palabras para ser el líder que quería ser. Ese es el objetivo: que la IA aumente la inteligencia humana y eleve su potencial.

Muchas otras áreas clave de RR.HH. están listas para una transformación impulsada por IA. La adquisición de talento y la movilidad son áreas de gran valor. Puede dejar que la IA se encargue de las tareas básicas, como el apoyo en la selección, la asignación de candidatos y la programación de entrevistas, para que los reclutadores puedan ser verdaderos asesores de talento y dedicar su tiempo a interactuar con los candidatos. Las medidas de seguridad son importantes: la IA respalda el proceso, pero las decisiones de selección son tomadas por personas, con controles de sesgo y revisión humana en todo momento.

El aprendizaje y la capacitación son otra área fundamental, lista para la transformación. La IA puede inferir habilidades, experiencias y descripciones de roles a partir de los currículums entrantes y del personal existente en la organización. Las organizaciones pueden entonces crear perfiles de habilidades generados por algoritmos de IA, confirmados y refinados por las propias personas. He observado una precisión superior al 90 % en esta aplicación. La IA inicia el proceso, realizando la mayor parte del trabajo; a partir de ahí, las personas lo perfeccionan. Esto supone un cambio radical para la capacitación y para la creación de rutas de aprendizaje personalizadas, dirigidas a personas que ocupan puestos o tienen habilidades adyacentes a las nuevas demandas.

Muchas organizaciones han adoptado nuevas formas de trabajar mediante soluciones de Asistencia de Recursos Humanos o "Preguntas a Recursos Humanos" con agentes de IA que responden a las preguntas rutinarias de los empleados, las derivan a los recursos, reducen el tiempo de atención y liberan a los socios comerciales de RR. HH. para brindar un apoyo más estratégico. He visto cómo soluciones como estas han tenido un impacto significativo, con una reducción de más del 30 % en los costos de RR. HH., además de una mejor experiencia para los empleados.

También se está generando impulso en torno a los GPT personalizados y a la creación de agentes propios para tareas específicas. Creé uno que funcionaba como informe rápido del director de recursos humanos, recopilando y sintetizando datos clave sobre el talento y marcando elementos según los umbrales que le asignaba, para tener siempre la información más actualizada al alcance de la mano. También destacaría el coaching basado en IA. Algunas ofertas aplican la neurociencia y plantean preguntas impactantes adaptadas a las necesidades individuales y específicas del puesto, y pueden actuar como tutores en una ruta de aprendizaje.

Si un CHRO está lanzando una transformación de fuerza laboral impulsada por IA, ¿por dónde debería comenzar con la capacitación y redistribución de talentos, y en qué pasos prácticos se concentraría en los primeros 12 a 24 meses?

Yo empezaría por el trabajo, no por el organigrama. Durante los primeros 12 a 24 meses, comprenda bien qué trabajo se está realizando, cómo se está haciendo actualmente y dónde está la fricción. Identifique y elimine los procesos ineficientes. Automatizar un proceso defectuoso no aporta ningún valor.

A continuación, analice cómo el proceso y las tareas que componen el trabajo pueden cambiar para ser más eficientes, impactantes y de mayor valor. Aborde primero los casos de uso con mayor ROI para su modelo de negocio y para apoyar las necesidades de talento. Esto le proporciona evidencias tempranas e impulso, y le permite enfocar su energía donde más importa para el negocio.

Al planificar el nuevo trabajo y flujo de trabajo, las habilidades necesarias se vuelven más claras. Esto permite tomar decisiones sobre qué deben hacer los humanos y qué deben hacer la IA y los agentes, y dónde la IA y los agentes potenciarán a los humanos y aportarán el mayor valor. A partir de ahí, la capacitación, la redistribución y la contratación se vuelven mucho más específicas, ya que se basan en una visión clara del trabajo reinventado.

Si la IA permite a las empresas lograr mucho más con muchos menos puestos en las primeras etapas de la carrera, ¿ve un riesgo real de una "generación perdida" de talento o una brecha demográfica en la fuerza laboral? ¿Qué responsabilidad tienen los directores ejecutivos y directores de recursos humanos para anticipar y gestionar esto, más allá de sus propias pérdidas y ganancias?

Has planteado la idea de una "generación perdida", y creo que es una excelente pregunta. Los puestos de entrada están cambiando, pero no veo una generación perdida. Los talentos que empiezan y se encuentran en las primeras etapas de su carrera ya utilizan la IA en sus tareas escolares y actividades diarias, así que los veo adaptándose con mucha naturalidad a este panorama cambiante. Los nuevos empleados de la Generación Z están preparados para aprender y están creciendo colaborando con los agentes.

Por eso, creo que necesitamos rediseñar, no eliminar, los puestos de nivel inicial. Por todas las razones que mencionaste, son cruciales. Necesitamos personas que puedan orquestar sistemas, administrar agentes y profundizar en el dominio, lo cual lleva tiempo, y necesitamos que adquieran experiencia y practiquen la aplicación y el desarrollo de esas habilidades humanas tan importantes a medida que progresan en sus carreras y se convierten en futuros líderes.

La salud de la cartera de talento depende en gran medida de seguir invirtiendo y analizando cómo rediseñamos la contratación inicial para aprovechar las fortalezas con las que ya cuentan los empleados y garantizar que tengan oportunidades para desarrollar la profundidad de su dominio y las habilidades humanas. También se crean grandes oportunidades para la creación de talento cuando las organizaciones amplían el acceso y la equidad mediante programas de contratación basados en competencias. Muchos puestos no requieren un título universitario si las competencias críticas o inmediatas están disponibles o pueden formarse mediante un programa de aprendizaje o certificación. Incorporar talento joven a través de estos canales es una estrategia muy eficaz. Se puede incorporar a ese talento antes, y estos pueden empezar a desarrollar la experiencia en el dominio y las habilidades humanas que les ayudarán a convertirse en los futuros líderes que necesitaremos.

Si hablara ante una sala llena de miembros de la junta directiva y directores ejecutivos, ¿qué le gustaría que supieran sobre el futuro del trabajo con IA? ¿Qué necesitan comprender sobre cómo cambiará el diseño de la fuerza laboral, la contratación, los canales de liderazgo y la gestión del talento en la era de la IA?

Les diría que la IA no es algo que se instala; es una nueva forma de trabajar. Se obtiene valor a nivel empresarial al rediseñar el trabajo, reconfigurar el modelo operativo e invertir en las personas al mismo ritmo que en tecnología. Tenemos datos que muestran que muchas organizaciones invierten en tecnología aproximadamente tres veces más que en las personas. Eso es un error.

Veo cinco cosas que puedes hacer para aumentar significativamente tus probabilidades de obtener resultados a nivel empresarial. Primero, liderar con valor: priorizar los flujos de trabajo de alto impacto y medir los resultados en la cuenta de resultados. Segundo, reinventar el talento y las formas de trabajar: adoptar un único lenguaje de habilidades, diseñar roles para personas y agentes, y apoyar las trayectorias de talento. Tercero, construir un núcleo digital basado en IA: un conjunto integrado de habilidades, datos y flujos de trabajo que te permita escalar sistemas multiagente y contar con las medidas de seguridad adecuadas. Cuarto, operar con IA responsable: contar con gobernanza central, auditorías, controles de sesgo y personas involucradas. Y quinto, impulsar la innovación continua. Esto no es un proyecto; es la forma de dirigir una empresa.

Como hemos comentado, el rol de RR. HH. es fundamental en todo esto. Los líderes de RR. HH. desempeñarán un papel fundamental a la hora de guiar el cambio organizacional y cultural que debe ir de la mano con la tecnología.