Recientemente se hicieron virales unas imágenes en las que se ve como con la implementación de inteligencia artificial en las cámaras de una cafetería permite monitorear el funcionamiento del equipo de servicio del establecimiento para medir la afluencia de clientes y poder ajustar la operación a la demanda en cada momento, en caso de requerirse más baristas o camareros o empleados, en qué días y cuál es el desempeño de éstos. Este es un ejemplo de cómo la tecnología puede facilitar las tareas del departamento de recursos humanos tanto en la fase de planeación como de seguimiento, evaluación y estrategia.
“Con tecnología se pueden aplicar modelosde ML que analicen datos de empleados (antigüedad, evaluaciones, aumentos, desplazamientos, encuestas, interacciones en redes sociales, etc.) para predecir quiénes tienen mayor riesgo derenunciar”, explica Roberto Esparza, Chief Growth Officer de Bambú Tech Services.
En países como México, el mercado laboral tiene uno de los índices de rotación más altos de la región. Según la Asociación Mexicana en Dirección de Recursos Humanos (AMEDIRH), la tasa de rotación laboral en nuestro país es del 17%, lo que la sitúa entre las más altas de América Latina.
Retención y modelos predictivos
Esta alta rotación conlleva costos significativos para las empresas, ya que reemplazar a un empleado puede costar entre la mitad y el doble de su salario anual. Con tecnología se pueden aplicar modelos de ML que analicen datos de empleados (antigüedad, evaluaciones, aumentos, desplazamientos, encuestas, interacciones en redes sociales, etc.) para predecir quiénes tienen mayor riesgo de renunciar.
Estos modelos permiten una actuación preventiva, por ejemplo, planear conversaciones de desarrollo y ajustes con los colaboradores más valiosos que muestren descontento para llegar a acuerdos y mejorar la calidad emocional en los entornos de trabajo. La evidencia internacional apunta a que las herramientas de IA sí pueden mejorar indicadores de experiencia laboral.
Ética y entorno organizacional
La OCDE ha reportado que 4 de cada 5 personas usuarios de IA dijeron que ésta mejoró su desempeño y 3 de cada 5 señalaron que aumentó su disfrute en el trabajo. Eso no equivale por sí solo a bajar la rotación, pero sí muestra una incidencia positiva en variables que normalmente anteceden a la permanencia, como satisfacción, eficiencia y menor fricción operativa.
La forma en la que se aplica la herramienta debe cuidar que la tecnología no deteriore el entorno organizacional. En México esto conecta con la NOM-035-STPS-2018, cuyo objeto es identificar, analizar y prevenir factores de riesgo psicosocial y promover un entorno favorable.
Implementación y gobernanza del talento
Toda implementación debe estar acompañada de políticas internas de uso de IA, capacitación obligatoria, evaluación de impacto en privacidad, limitación de datos sensibles, intervención humana en decisiones relevantes, auditorías periódicas del sistema y comunicación previa al personal.
La Organización Internacional del Trabajo ha venido insistiendo en que la gobernanza ética de la IA en el trabajo debe conectarse con derechos laborales y trabajo decente, no sólo con eficiencia y productividad. La IA debe servir para asistir, prevenir riesgos, ordenar información y mejorar decisiones.
