Desafíos de la comunión entre HR e IA (y el trabajo con datos)
No es una novedad que la tecnología esté apoyando y apalancando nuestro trabajo diario. Sin embargo, cuando se habla de Inteligencia Artificial en el trabajo de Gestión Humana, es importante considerar algunos desafíos que se presentan al amalgamar estos conceptos en función de un trabajo analítico y una Gestión Humana basada en datos.
Uno de los desafíos más importantes que se enfrenta es la complejidad de los fenómenos y resultados de HR. A veces nos es difícil operacionalizar o definir qué aspectos se tienen en cuenta para llegar a un resultado o a alguna valoración. Expresiones como “un buen empleado” o un “excelente colaborador” implican distinciones dadas por valoraciones subjetivas, sesgos y algún conocimiento tácito.
Sin ir muy lejos, mediciones como el desempeño y el potencial están determinadas por múltiples variables o enunciados imprecisos, y que por ende ensucian los datos y los indicadores que se calculan con ellos. Este tipo de problemas en la calidad de las métricas conducen necesariamente a problemas en el entrenamiento de algoritmos de IA.
Por otra parte, se debe considerar la generación de datos. Es frecuente que pequeñas, medianas y grandes empresas cuenten con sistemas que capturan y almacenan datos. A pesar de esto, sigue habiendo una gran cantidad de datos que no tienen huella digital alguna, no se guardan y por ende no son tenidos en cuenta para la toma de decisiones. Por ejemplo, no todas las organizaciones guardan los CV’s de los candidatos que no fueron considerados dentro de las búsquedas, y si lo hacen, es poco frecuente que usen esos datos como input para la revisión de procesos de reclutamiento y selección. Entre menos datos haya, menos se puede hacer con Analytics: Sea Machine Learning, Data Mining u otras tecnologías.
Otro desafío está dado por el Gobierno de Datos. ¿Quién tiene la información ¿A quién se le da acceso? ¿En qué sistemas/tecnología está almacenada? ¿Las distintas aplicaciones o sistemas son compatibles entre sí? No es de extrañar que estos interrogantes conduzcan a que la mayoría siga trabajando en Excels para organizar, gestionar y analizar los datos, sin generar algún tipo de interrelación con los datos de otros procesos o áreas de la compañía.
Finalmente, comienzan a surgir preocupaciones sobre las limitaciones éticas y legales asociadas al trabajo con datos y personas. ¿Qué información se consulta sobre un empleado en redes sociales? ¿Hasta qué punto está esto dentro de los márgenes de la ética para tomar decisiones dentro de la organización? ¿Cómo se protege la confidencialidad de los trabajadores? Estos interrogantes delimitan un territorio relativamente reciente y complejo sobre las condiciones para la captura de datos y la toma de decisiones que le sigue.
Si bien consideramos hemos hablado de algunos de los desafíos de HR+IA, también los vemos como posibles puntos de quiebre para habilitar cambios en la forma en la que se definen los fenómenos de GH, en el seguimiento de los procesos de gestión de información y en las consideraciones éticas y legales a incorporar cuando se transita el camino de una Gestión Humana basada en datos.
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