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El nuevo Cornerstone Innovation Lab para IA transformará la experiencia de las personas

Si hay algo que el año 2020 ha enseñado a los empleadores es que la agilidad y la adaptabilidad son esenciales para hacer frente a la disrupción. Para muchas organizaciones, eso significa aprovechar la Inteligencia Artificial (IA) para hacer todo, desde la optimización de las operaciones de venta al por menor, hasta la racionalización de las cadenas de suministro e incluso la creación de un servicio de atención al cliente más rápido y personalizado. Pero hay un área en particular en la que las organizaciones son menos optimistas: cómo aprovechar la IA para transformar la experiencia de su personal.

Hoy en día, sólo el 17% de las organizaciones utilizan soluciones basadas en la IA en su función de RR.HH., y sólo otro 30% tiene previsto hacerlo para el año 2022, según la Encuesta de Gartner sobre Inteligencia Artificial. Y, aun así, la IA tiene el potencial de aumentar la escalabilidad de los RR.HH., reconocer patrones en el comportamiento de las personas y ofrecer apoyo personalizado donde y cuando sea necesario. Esto no sólo significa usar la IA para automatizar tareas corrientes que atascan a la gente. La IA puede ayudarles a ser mejores en sus trabajos y a crecer en sus carreras. A su vez, ayuda a las organizaciones a descubrir mejores perspectivas sobre su negocio y su gente, a hacer predicciones útiles, a aumentar la diversidad, a impulsar la productividad y a responder eficazmente a los cambios rápidos.

Por ejemplo, la IA puede hacer aflorar recomendaciones prescriptivas en áreas como la contratación, el aprendizaje y el desarrollo, el fomento del compromiso y la retención, y otras. Pero convertir este potencial de la IA en realidad no está exento de desafíos, desde asegurar un uso ético e imparcial hasta la implementación de aplicaciones prácticas y cotidianas.

Entra: El Cornerstone Innovation Lab para IA

Hoy anunciamos nuestro Innovation Lab para la IA, un nuevo centro de excelencia dentro de Cornerstone, que reúne a científicos de datos y otros expertos de toda la empresa para innovar en formas prácticas y éticas de aplicar la tecnología de la IA a Recursos Humanos. A través de la investigación y la colaboración, el laboratorio pretende abordar las cuestiones más difíciles de la IA que preocupan a las organizaciones, como la forma de preservar los elementos humanos del trabajo mientras se confía en la automatización, y la forma de poner en funcionamiento los datos sensibles de las personas, todo ello mientras se preserva la ética y se elimina el sesgo.

¿El objetivo final? Usar la IA para elevar la experiencia de las personas en el trabajo a una mejor, más personalizada y gratificante.

Los desafíos a la hora de aplicar la IA a RR.HH. y cómo superarlos

Hay muchas oportunidades de usar la IA en el lugar de trabajo. Desde ayudar con las actividades de reclutamiento de RR.HH., filtrar las solicitudes de los candidatos y automatizar la programación de las entrevistas, hasta ofrecer a los empleados recomendaciones de aprendizaje personalizadas para apoyar el crecimiento de la carrera. Pero a medida que más organizaciones consideran casos de uso práctico como estos, hay un obstáculo central que se interpone en el camino: los datos de su personal. Y ese es uno de los principales temas que nuestro nuevo laboratorio está explorando.

El primer desafío es el formato de los datos de RR.HH.

Para ser eficaces, las herramientas de IA necesitan datos para potenciar los algoritmos y modelos, y cuanto más estructurados estén los datos, mejor. Pero mientras que algunos datos de RR.HH. son cualitativos y numéricos (es decir, tasa de retención, tasa de contratación, etc.), gran parte de los RR.HH. no están estructurados: currículums, revisiones de rendimiento y notas de entrevistas de salida. Este tipo de datos necesita algo más que capacidades numéricas solamente: requiere un procesamiento del lenguaje natural para recoger y analizar con precisión los datos en forma de palabras escritas o habladas.

Otros desafíos importantes incluyen la privacidad y la seguridad.

Los datos de RR.HH. tienen implicaciones poderosas, pero también son algunos de los datos más sensibles de cualquier compañía. Además de protegerlos de los malos agentes externos, las organizaciones también deben considerar la posibilidad de protegerlos de la exposición interna.

Le pedí al Vice President and Chief Analytics Architect de Cornerstone, Asif Qamar que lo explicara: "Al analizar los datos, no debemos, ni siquiera nosotros mismos [en Cornerstone], darnos cuenta de quién es esta persona. Tenemos que tratar con datos completamente despojados de información personal identificable".

Mirando más allá de los grandes datos a los casos de uso multifuncionales.

Muchas soluciones hoy en día no son herramientas de IA, sino herramientas de Business Intelligence (también conocidas como Big Data): sus casos de uso racionalizan una operación específica utilizando un conjunto de datos finitos. Para que sea verdaderamente IA, una solución debe ser aplicable a una variedad de situaciones flexibles y cambiantes, aprovechar los datos de toda la organización y ser capaz de proporcionar decisiones y recomendaciones predictivas e inteligentes.

El Cornerstone Innovation Lab para IA estudia nuevas oportunidades para desbloquear plenamente las capacidades de la IA de manera interfuncional, yendo más allá de lo que se basa en el proceso y lo transaccional para permitir a las organizaciones ser verdaderamente transformadoras y acelerar el crecimiento de su personal y su negocio.

La IA humanizará el trabajo y mejorará la experiencia de las personas

A medida que nuestro nuevo laboratorio continúa explorando estos y otros innumerables desafíos en torno a la IA, ya estamos viendo algunos éxitos en la aplicación de las mejores prácticas a nuestro propio buscador de IA.

Reclutamiento. El buscador de IA de Cornerstone, el Cornestone Skills Graph, puede analizar el currículum de un solicitante de empleo y capturar las habilidades del candidato incluso cuando no se mencionan explícitamente, una importante innovación que los equipos de reclutamiento pueden aprovechar.

Asif lo explica así: "Lo que nuestro buscador de IA puede hacer es inferir cosas que no se mencionan en un currículum. Es estudiar los currículums de cientos de millones de personas y ver la relación entre las habilidades. Es aprender a entender esas relaciones para hacer predicciones precisas".

Aprendizaje y desarrollo. Al analizar cómo la gente se involucra con el contenido de aprendizaje existente, qué temas eligen, con qué frecuencia los ven y qué tan bien retienen la información, nuestro buscador de IA puede identificar sus preferencias personales de aprendizaje y proporcionar los siguientes pasos para continuar en su viaje de aprendizaje.

Desarrollo de la carrera profesional. Y como el buscador de IA de Cornerstone está diseñado para ser multifuncional, tiene la capacidad de extender sus prescripciones más allá de un solo caso de uso. Por ejemplo, el Cornerstone Skills Graph no sólo analiza los comportamientos de aprendizaje, sino también las trayectorias de carrera. Esto hace posible que el sistema ofrezca recomendaciones que facultan a los empleados para utilizar sus habilidades recién adquiridas para impulsar sus carreras hacia adelante.

Aquí está de nuevo Asif, para explicarlo:

"Tenemos datos de miles de empleados que han seguido caminos bien transitados. Esto hace posible hacer un modelo probabilístico de dónde quieren ir los demás. Cuando podemos inferir eso, podemos hacer recomendaciones no sólo en base a lo que has aprendido recientemente, sino también lo que te ayudará con el crecimiento de tu carrera".

El resultado no sólo es una mejor experiencia de aprendizaje, sino también una cultura de trabajo más personalizada y holística diseñada en torno al desarrollo.

Los seres humanos siguen siendo más esenciales que nunca

Cuando la IA se implementa con éxito, las posibilidades de transformar (lee: personalizar, humanizar y mejorar) la experiencia de las personas en el trabajo se vuelve virtualmente ilimitada. Pero hay una importante advertencia que Asif comparte aquí:

"Al final del día, la interpretación de los datos es humana. La IA puede sacar a la superficie cosas interesantes para su observación, pero no puede reemplazar a la gente. Es un sistema de apoyo para tomar decisiones".

En la búsqueda de estos casos de uso transformativo de la IA aplicado a RR.HH., es importante no pasar por alto la ética y los prejuicios. Después de todo, los sistemas de IA pueden captar y aprender de los patrones existentes de, por ejemplo, el sexismo o el racismo prominente en la contratación en una organización. Esta es otra área de enfoque continuo para nuestros científicos de datos. Fundamentalmente, mientras que la IA puede revelar sesgos, no puede deshacerse de ellos – esto es algo que recae en el papel de las personas.

A medida que las organizaciones implementan cada vez más la IA en sus negocios, deben tener un objetivo en mente: mejorar la experiencia de su gente de manera real, práctica y ética. En el futuro, nuestro laboratorio continuará educando a los líderes empresariales y de TI, así como a los empleados, sobre el papel que la IA puede tener en el lugar de trabajo. Esperamos poder compartir más con vosotros en el futuro.

Para saber más acerca del potencial de la IA para RR.HH., visita la web del Cornerstone Innovation Lab para IA.

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