Abordar la creciente brecha de capacidad de RRHH con IA

Si usted está en un puesto de liderazgo de RR. HH., ya conoce la verdad incómoda: la brecha entre lo que su organización espera y lo que su equipo puede ofrecer en realidad se está ampliando, no cerrando. Se le pide que actúe como un socio estratégico en el crecimiento y la transformación del negocio, al mismo tiempo que maneja un volumen sin precedentes de problemas complejos y emocionalmente intensos de los empleados, todo ello con esencialmente la misma plantilla y herramientas que tenía antes de que la pandemia remodelara fundamentalmente el trabajo.

No se trata de trabajar más duro o ser más eficiente; las matemáticas simplemente ya no cuadran. La volatilidad post-pandemia, la escasez crónica de talento y el cambio organizacional constante han puesto a los departamentos de RR. HH. en modo de crisis casi continuo. Al mismo tiempo, los empleados de cinco generaciones exigen una personalización de nivel de consumidor en todo, desde beneficios hasta desarrollo profesional, mientras que los líderes esperan que usted resuelva desafíos estratégicos como la planificación de la sucesión para una fuerza laboral envejecida, impulse resultados comerciales medibles a corto plazo y prepare la fuerza laboral para un futuro aumentado por la IA.

Un Desafío Creciente para el Balance Final

La tensión es evidente. Investigaciones recientes revelan que el 84% de los líderes de RR. HH. reportan estrés frecuente, el 81% se sienten agotados y el 95% describen el trabajo como "demasiado trabajo y estrés". Otras encuestas informan que los departamentos de RR. HH. están cada vez más "extendidos más allá de su capacidad", y los participantes de la encuesta reportan un deterioro en la calidad y efectividad de su trabajo.

Las implicaciones para las empresas son tremendas, con tasas decrecientes de reclutamiento y retención de empleados vinculadas a un equipo de RR. HH. sobrecargado, lo que dificulta que las organizaciones se abastezcan adecuadamente para las demandas actuales, y mucho menos para el futuro. Con el costo mensual de un puesto vacante que oscila entre $5,000 y $25,000, dependiendo de la antigüedad del puesto y la industria, y costos de reemplazo de hasta el 200% del salario anual de un empleado típico, obtener el máximo de los empleados existentes es absolutamente fundamental.

La participación de los empleados también está disminuyendo debido a la falta de apoyo, compromiso y claridad profesional, y el "quiet quitting" se está convirtiendo en una norma creciente. Esta se está convirtiendo en una tendencia preocupante cuando unos pocos puntos porcentuales de disminución en la participación de los empleados pueden traducirse en millones de dólares perdidos en producción para una empresa.

Claramente, algo tiene que ceder, y cada vez más, la respuesta no es más personal o un punto de solución adicional. Las organizaciones que avanzan no están haciendo más con menos; están repensando fundamentalmente lo que hace RR. HH., lo que hace la IA y dónde se encuentran ambas.

El Viaje de RR. HH. hacia la Transformación con IA

En cualquier conversación sobre RR. HH. e IA, es importante reconocer el impacto limitado que la IA ha tenido hasta la fecha. En una encuesta reciente de Gartner a líderes de RR. HH., el 88% informaron no haber obtenido ningún valor comercial significativo de las herramientas de IA a pesar de los intentos generalizados de infundir IA en sus organizaciones. Las herramientas de IA han impactado tareas de RR. HH. de definición estrecha como la búsqueda de talento, la selección de currículums y la toma de notas y resumen de entrevistas, pero la confianza sigue siendo un impedimento fundamental para una adopción más amplia con funciones de gestión de la fuerza laboral más complejas.

A pesar de esto, en encuesta tras encuesta, los líderes de RR. HH. continúan expresando optimismo para la transformación a largo plazo de las funciones de RR. HH. con IA y están continuando creciendo sus inversiones en la tecnología. Lo que muchas de estas organizaciones están llegando a comprender es que la transformación impulsada por IA no es una solución mágica rápida para necesidades organizacionales de larga data, sino una herramienta que puede integrarse cuidadosa e incrementalmente en procesos existentes y re-arquitectados a medida que evolucionan las capacidades técnicas y surgen las políticas y prácticas de gobernanza. Este enfoque reimagina la transformación no como un estado binario logrado o no logrado por un departamento de RR. HH., sino como un viaje a largo plazo de cambio incremental y mejora de procesos que ofrece beneficios crecientes con el tiempo.

Un Camino Probado Hacia el Éxito

Juntos, MathCo y Databricks han permitido a una amplia gama de equipos de RR. HH. integrar la IA en el tejido de sus procesos. El enfoque que hemos encontrado que ofrece los mejores resultados procede en una serie de fases, cada una construyendo sobre el éxito de las anteriores y entregando valor comercial incremental a lo largo del camino (Figura 1).

">

Fase 1: Construir la Base de Datos

Solo cuando se combinan los activos de información propietarios de su organización con modelos de IA listos para usar se puede entregar el valor que busca. Esto plantea dos desafíos para la mayoría de los equipos de RR. HH.: cómo reunir a los empleados de toda la empresa y cómo garantizar mejor que esta información sensible esté debidamente protegida.

Los equipos de marketing han reconocido durante mucho tiempo estos desafíos en lo que respecta a los datos de los consumidores. El patrón central adoptado por la mayoría de estos equipos es construir un repositorio centralizado de información relevante, conectado en torno a un concepto compartido de la identidad de un consumidor individual. Este repositorio de información, a menudo denominado Customer 360, es fácilmente adaptable a la información de los empleados.

Dentro del Employee 360, los datos de los empleados se centralizan de toda la empresa. Se replican las información estructuradas de varios sistemas operativos, al igual que la información no estructurada de una variedad de sistemas de gestión y comunicación. Se extraen métricas y clasificaciones útiles de estos datos, y también se generan insights predictivos. El objetivo es hacer que los datos brutos alojados en el Employee 360 sean más inmediatamente trabajables por los equipos de RR. HH. y aportar cierta estandarización a las interpretaciones críticas de las señales en la información del empleado.

La gobernanza de datos es absolutamente fundamental aquí. Si bien prestamos mucha atención a garantizar que se otorgue el acceso adecuado a los datos y se audite cuidadosamente, también es fundamental que prestemos atención a la calidad de la información en el repositorio. Tomar decisiones sobre la fuerza laboral basándose en información poco confiable no solo es perjudicial para el negocio, sino que puede tener implicaciones regulatorias y legales para la empresa.

Fase 2: Revisar los Insights de la Fuerza Laboral

Con una base de datos sólida, confiable y segura en su lugar, el siguiente paso es poner esa base a trabajar. En lugar de seguir dependiendo de informes manuales y análisis puntuales, las organizaciones ahora pueden ofrecer productos de insights de la fuerza laboral reutilizables construidos directamente desde el Employee 360, integrando datos en los flujos de trabajo críticos de RR. HH. donde más importan: contratación, gestión del desempeño, compensación, rotación y planificación de la fuerza laboral.

Este cambio hace más que mejorar la eficiencia. Para las organizaciones que han operado con visibilidad de datos limitada, sitúa la inteligencia de la fuerza laboral en el centro de cada decisión clave de RR. HH., construyendo la fluidez analítica que los líderes, gerentes y analistas de RR. HH. necesitarán en el futuro. Al mismo tiempo, ampliar el acceso a una fuente compartida y autorizada de información de los empleados sirve como una prueba de presión natural para los propios datos.

Al principio de esta fase, los responsables de la toma de decisiones inevitablemente se encontrarán con hallazgos que desafiarán sus expectativas. Algunos de esos desafíos pondrán de manifiesto problemas genuinos de datos o lógica que vale la pena corregir. Más a menudo, revelarán algo más valioso: la brecha entre las suposiciones de larga data y cómo opera realmente la fuerza laboral.

Ambos resultados son constructivos. Las organizaciones que superan esta fase emergen con datos más limpios, instintos analíticos más agudos y, quizás lo más importante, un equipo de liderazgo que ha visto de primera mano dónde falla el pensamiento convencional. Esa es precisamente la mentalidad necesaria para repensar los flujos de trabajo de RR. HH. desde cero.

Fase 3: Aumentar los Flujos de Trabajo con IA

La organización está ahora preparada para aprovechar la IA, pero persisten los problemas de confianza en la tecnología. En lugar de una reestructuración radical de los flujos de trabajo de RR. HH., es mejor comenzar con la mejora de los flujos de trabajo existentes, manteniendo a los humanos en el ciclo para la interpretación de los resultados generados por la IA y en toda la toma de decisiones críticas.

Si bien un mapeo exhaustivo de todos los procesos de RR. HH. sería enormemente beneficioso, esta fase a menudo comienza con una simple enumeración de flujos de trabajo que tienen recursos limitados y dependen en gran medida de la interpretación humana de la información. Capturar estos flujos de trabajo, incorporarlos a una herramienta de gestión de flujos de trabajo capaz de emplear IA y utilizar selectivamente la IA para tareas que consumen mucho tiempo, son repetitivas y de interpretación, comienza a aportar más estructura a los flujos de trabajo y proporciona la base para capturar beneficios medibles para el equipo.

La transparencia es fundamental en esta fase. Siempre que se utiliza la IA, los responsables de la toma de decisiones humanas deben tener acceso a detalles no solo sobre qué decisión se tomó, sino por qué. Estos responsables necesitan la capacidad de proporcionar comentarios y correcciones a la IA, y estos comentarios deben utilizarse para ajustar los resultados a lo largo del tiempo. Nunca esperamos que la IA ofrezca resultados perfectos y puramente deterministas, pero con el uso adecuado de los comentarios, pueden ofrecer resultados que superen la fiabilidad y la coherencia de un profesional experimentado. Pero se necesita tiempo para llegar allí.

Fase 4: Crear procesos optimizados por IA

Se dedicará bastante tiempo en la Fase 3, mejorando los flujos de trabajo existentes mediante un uso más limitado de la IA. Se pueden obtener beneficios considerables en esta fase, pero a medida que los equipos se sientan más cómodos con el uso de la IA y se familiaricen más profundamente con sus propios flujos de trabajo, llegará un punto en el que la organización estará lista para una reestructuración radical en algunas áreas.

En este punto, la conversación pasa de dónde la IA puede aliviar las limitaciones de recursos dentro de la organización a dónde la IA puede ayudar a la organización a convertir la gestión de RR. HH. y la fuerza laboral en una capacidad diferenciadora.

No hay un único camino a seguir en esta fase, ya que las necesidades de cada organización diferirán, pero habiendo seguido el enfoque incremental descrito aquí, las organizaciones tienen la base de datos y tecnología que necesitan para apoyar tal esfuerzo. También han establecido la familiaridad y la confianza tanto del equipo de RR. HH. como de los líderes de personas en toda la empresa para explorar la gama más amplia de oportunidades que la IA puede desbloquear para su fuerza laboral.

Aproveche la experiencia de MathCo

Convertir esta hoja de ruta de cuatro etapas en realidad requiere más que intenciones. Exige la base tecnológica adecuada para dar vida a la estrategia. MathCo cierra esta brecha a través de NucliOS, una plataforma de IA de nivel empresarial diseñada para acelerar la transformación empresarial (Vídeo 1).

Vídeo 1. El estudio NucliOS de MathCo con bloques de construcción modulares y planos preconfigurados

En lugar de empezar desde cero, NucliOS aplica bloques de construcción modulares y planos de RR. HH. preconfigurados que ayudan a las organizaciones a pasar rápidamente de datos fragmentados a una vista unificada y segura del Empleado 360. Este enfoque acorta los plazos de implementación y garantiza que la base esté gobernada, sea fiable y se ajuste a los matices únicos de los datos de la fuerza laboral.

A medida que los equipos avanzan en las fases posteriores, NucliOS proporciona aceleradores integrados que hacen que la adopción de la IA sea escalable y consciente del contexto. Cada modelo e información, desde las recomendaciones de contratación hasta las alertas de rotación, es transparente y explicable, lo que permite a los equipos de RR. HH. mantener una visibilidad completa de cómo funciona la IA y mantener a las personas involucradas en la guía y el refinamiento de sus resultados.

Alineado con las cuatro fases de transformación, NucliOS ofrece tres entornos integrados para apoyar el progreso continuo:

• Data Studio automatiza y asegura la base de datos.
• AI Studio opera los modelos y garantiza que los bucles de retroalimentación humana sigan siendo centrales.
• Decision Studio permite la creación de aplicaciones personalizadas que convierten los conocimientos maduros en acciones estratégicas.

Juntas, estas capacidades brindan a RR. HH. las herramientas para evolucionar sus procesos al ritmo del negocio, yendo más allá de la automatización básica hacia la excelencia impulsada por la IA basada en la transparencia, la gobernanza y la innovación sostenida.

Impulse la Transformación con Databricks

Cada transformación de IA exitosa comienza con datos confiables y de alta calidad. Databricks proporciona la base que hace esto posible: el entorno seguro y gobernado en el que toma forma el Empleado 360. Actuando como el centro central para todos los datos de la fuerza laboral, Databricks unifica la información estructurada y no estructurada de los sistemas de RR. HH., garantizando una visión consistente, auditable y compatible con la privacidad de la organización.

Construido sobre una arquitectura lakehouse, Databricks combina la fiabilidad del almacenamiento de datos empresarial con la flexibilidad de los data lakes, permitiendo el intercambio de datos sin problemas y la colaboración en tiempo real entre equipos. Los robustos controles de acceso, el seguimiento del linaje y las comprobaciones de calidad protegen la información sensible de los empleados mientras mantienen la transparencia y la trazabilidad requeridas para el cumplimiento normativo.

Crucialmente, Databricks va más allá del almacenamiento seguro. Su profunda integración con capacidades avanzadas de IA y aprendizaje automático permite que los datos fluyan de forma segura e inteligente hacia herramientas como NucliOS, donde alimentan modelos predictivos, flujos de trabajo con intervención humana y la optimización continua de procesos. Este equilibrio entre protección e innovación garantiza que los datos de la fuerza laboral no se bloqueen, sino que se activen de forma responsable para desbloquear nuevo valor estratégico.

Comience su Viaje de Transformación de RR. HH.

La creciente brecha de capacidad en RR. HH. no se cerrará por sí sola, pero con la base de datos adecuada, IA confiable y socios experimentados, puede convertirse en un catalizador para el cambio organizacional. El enfoque probado de MathCo, impulsado por Databricks, ayuda a los líderes de RR. HH. a convertir la visión en acción a través de una transformación de IA segura, transparente y escalable.

Si está listo para explorar cómo la IA puede reimaginar RR. HH. en su organización, conéctese con MathCo para comenzar su viaje hacia una fuerza laboral más ágil, impulsada por datos y preparada para el futuro.

(Esta entrada del blog ha sido traducida utilizando herramientas basadas en inteligencia artificial) Publicación original