En el mundo en constante evolución de la tecnología de RR.HH., donde los límites de lo posible se amplían constantemente, hay un principio que se mantiene firme: la IA ética.
No se trata solo de innovación, sino de aprovechar el poder de la inteligencia artificial con integridad y empatía. En la intersección de los recursos humanos y la IA de vanguardia se encuentra un punto de inflexión que puede redefinir la experiencia de los empleados. Un punto en el que la IA ética se convierte en el catalizador para crear un lugar de trabajo que realmente comprenda, apoye y empodere a su gente.
La inteligencia artificial también se puede utilizar para automatizar procesos, lo que nos permitirá optimizar nuestro trabajo y ser más eficientes. Por otro lado, nos permitirá establecer correlaciones que no son inmediatamente obvias (si lo fueran, por supuesto, bastaría la inteligencia humana).
La combinación de estos dos factores puede mejorar significativamente nuestros procesos de RRHH, pero el algoritmo no puede pensar por sí mismo. Por eso es fundamental hablar de ética y considerar cómo incorporar el comportamiento del algoritmo en la etapa de diseño.
El desafío de la IA en la innovación en RRHH
No podemos ignorar el hecho de que la IA crea incertidumbre y riesgo, y el campo de RRHH no es una excepción.
Un ejemplo que se suele comentar es el uso de datos de personas sin filtrar para un algoritmo de contratación que da lugar a una discriminación basada en el género. Este tipo de situaciones se han producido porque, a menudo, la programación de la IA se basa en tener una gran cantidad de datos y buscar patrones repetitivos dentro de esos datos históricos. Los datos pueden reflejar realidades obsoletas, por ejemplo, que la mayoría de las personas que ocupan determinados puestos son hombres.
Por esta razón, las empresas que trabajan con automatización tienen la responsabilidad de reunir a ingenieros de datos, profesionales de RRHH y profesionales de la ética para poder utilizar esta tecnología de manera efectiva.
La importancia de la IA en el aprendizaje y el desarrollo de la fuerza laboral
Son muchas las razones para innovar en este ámbito ya que estos elementos se han hecho más evidentes en los últimos tiempos:
- Velocidad
- Volumen
- Cambios rápidos
- Las limitaciones de los procesos manuales tradicionales
Por ejemplo, pensemos en una empresa que quiere adaptarse al cambio y adopta una estrategia de aprendizaje basada en la reconversión profesional. Un proceso manual está limitado tanto en capacidad como en calidad; por lo tanto, automatizar los procesos de IA nos ayudará a gestionar estos procesos más rápido, garantizando que sean útiles. Pero para lograrlo:
Los departamentos de RRHH tendrán que actualizarse y convertirse en “expertos” en IA , o, más precisamente, en usuarios expertos de IA.
A continuación, se presentan dos consideraciones clave:
- Elegir los datos correctos: ¿qué datos utilizamos para crear estos algoritmos? Si utilizamos datos históricos, esto puede tener consecuencias que debemos tener en cuenta durante el diseño.
- Uso del algoritmo: una vez implementado el algoritmo, sus usuarios (es decir, los equipos de RR.HH.) tendrán que aprender cómo funciona la IA para evaluar la precisión de sus resultados, corregir errores, reducir el riesgo y contribuir a mejorar la IA.
Este fenómeno abrirá nuevos puestos de trabajo dentro de los departamentos de RRHH y, al mismo tiempo, ofrecerá una excelente oportunidad para que estos departamentos amplíen sus habilidades (actualización y reciclaje profesional).
Centrarse en la IA ética
En Cornerstone centramos nuestra innovación en la ética, recordando estos siete requisitos para una IA ética : agencia y supervisión humana, solidez técnica y seguridad, privacidad y gobernanza de datos, transparencia, diversidad, no discriminación y equidad, bienestar social y ambiental y responsabilidad.
La IA es una herramienta muy poderosa. La forma en que se utilice depende de nosotros, los profesionales de RR.HH.
Sumérjase en nuestro libro electrónico para descubrir los principios y metodologías que definen el compromiso de Cornerstone con la IA responsable.
Autor: Jose Alberto Rodriguez Ruiz, Data Protection Officer at Cornerstone Ondemand
