La gestión del desempeño suele ser la piedra en el camino de muchos managers. Incómodo, tedioso y, en muchos casos, rutinario, este proceso puede sufrir un vuelco gracias a la inteligencia artificial. Hay quien denomina a la IA el nuevo copiloto de los managers y no andan desencaminados. Tanto en su rol operativo como en el de gestor de personas, esta tecnología les puede dar la agilidad necesaria para que asuman, de buena gana y definitivamente, que han de conducir ambas tareas a la misma velocidad y con la misma intensidad.
Según explica Doug Dennerline, director ejecutivo de Betterworks, la capacidad de procesamiento y correlación de datos de esta tecnología permite realizar un seguimiento, una evaluación y un feedback en tiempo real y, por lo tanto, acelerar, recopilar e interpretar la información sobre el desempeño de los empleados.
El flujo de conversación entre el mando y el empleado está en el centro de los desarrollos actuales que introducen la IA generativa en la evaluación del desempeño, cuyos esfuerzos ya hacen posible:
- Obtener documentos de revisión de desempeño integrales e imparciales basados en toda la información recogida sobre el trabajo de un empleado durante el ciclo de revisión. Y para superar las reticencias de los managers, la usabilidad de los informes contemplan una estructura sencilla y fácil de manejar.
- Facilitar las conversaciones a lo largo de todo el periodo de revisión y no sólo al final del mismo.
- Proporcionar feedback basado en datos y, por tanto, libre de sesgos inconscientes y orientado a acciones y soluciones concretas.
- Pivotar ese feedback en torno a indicaciones inteligentes obtenidas del análisis en tiempo real de los datos del desempeño actual, conversaciones pasadas y objetivos del empleado, reforzando así el rol de coach del manager y su capacidad para proporcionar una orientación de carreta más personalizada.
- Establecer objetivos que vinculen el potencial, competencias, rendimiento y aspiraciones del empleado con los del equipo, el departamento y la organización.
Desde Betterworks explican que “los procesos de gestión del desempeño impulsados por IA recopilan datos de múltiples fuentes para obtener una imagen más completa e imparcial del desempeño de los empleados. Dentro de Slack o Microsoft Teams, por ejemplo, las herramientas de inteligencia artificial pueden reconocer cuándo las conversaciones incluyen comentarios o reconocimiento e incorporar esa interacción a la plataforma de gestión del desempeño para brindar sugerencias prácticas y personalizadas para cada empleado”.
En el marco del proyecto IA+Igual, sus impulsores han creado un framework con las principales aplicaciones que en la actualidad ya se encuentran funcionando en algunas empresas:
Fuente: IA+Igual, 2023.
- Reducción del riesgo de sesgo de actualidad y otros sesgos. El principal enemigo de la IA es la interpretación de los datos y por eso las empresas ponen especial celo en cómo lidia con la variable de los sesgos inconscientes. Desde Betterworks explican que “al evaluar el desempeño, el sesgo de actualidad puede incitar a los gerentes a poner más énfasis en los acontecimientos recientes, buenos o malos, pero una IA bien programada les permite evitarlo al poder filtrar los datos por su histórico. La misma lógica aplica al sesgo de afinidad y al «efecto halo y cuernos», que pueden afectar las revisiones y calibraciones del desempeño.
- Mejora de la productividad de los empleados. El gran hándicap de las evaluaciones de desempeño tradicionales son el gap de tiempo en el que se aplican: juegan a año vencido y hay que darle otro año al feedback para versus resultados. Su impacto en la productividad es, pues, limitado, pero la IA puede aumentarla al facilitar comentarios personalizados e información sobre el desempeño, todo dentro del flujo de trabajo.
- Mayor equidad y objetividad. De poco sirve una propuesta de valor al empleado con altas dosis de, por ejemplo, flexibilidad y crecimiento si no se percibe equidad interna. La experiencia del empleado puede verse reforzada con la mayor objetividad que aporta el procesamiento de datos con algoritmos de IA, que eviten los juicios subjetivos o, simplemente, “el café para todos”.
