Agentes de IA: un copiloto activo que transforma el modelo de productividad organizativa

Por iniciativa de Workday y con la dirección técnica de Alfonso Jiménez, ORH ha celebrado un nuevo desayuno de trabajo con un grupo de directivos de RR.HH. que ejemplifican la realidad del uso de los agentes de IA en esta función. ¿Está asumiendo parte de la carga cognitiva de la toma de decisiones en RR. HH? ¿La arquitectura de los datos apuntala los modelos de gobernanza? Sobre estas preguntas se articuló la conversación.

Alfonso Jiménez comenzó la sesión poniendo contexto a la conversación posterior a través de la definición de los conceptos clave, focalizándose sobre todo en la distinción entre la automatización clásica, la IA predictiva y la IA generativa y agentes, y en los procesos donde mayoritariamente se centra el uso de estos últimos:

• Soporte al empleado:
  • Resolución autónoma de consultas.
  • Tramitación de solicitudes.
  • Gestión de incidencias 24/7.
• Onboarding y ciclo de vida:
  • Automatización del proceso de incorporación.
  • Seguimiento de hitos.
  • Gestión proactiva de cambios a lo largo del ciclo de vida del empleado.
• Apoyo a managers:
  • Preparación de revisiones de rendimiento.
  • Acceso contextualizado a información del equipo.
  • Recomendaciones para la toma de decisiones.
• Selección de talento:
  • Cribado inicial de candidaturas.
  • Coordinación de entrevistas.
  • Comunicaciones automatizadas.
  • Reporting del proceso en tiempo real.

«Más allá de la tecnología, lo relevante es preguntarse por qué tipo de trabajo humano queremos liberar, transformar o elevar». Alfonso Jiménez · Dirección técnica de la sesión

La institucionalización del «líder híbrido»

La tecnología debe tener una finalidad clara y resolver problemas específicos, y aunque esta es una premisa que siempre ha sido así, la complejidad de imbricar la IA en los procesos aboca —como bien ha apuntado Lucas Mira— a que los equipos de tecnología, RR. HH y negocio se entiendan. «Las personas, la tecnología y los procesos han de estar sentados en la misma mesa», ha reforzado Susana Lorenzo. En este sentido, las empresas están dando pasos para que el lenguaje de conocimiento entre ellos se comparta:

• El caso paradigmático de Sacyr: en un movimiento estratégico innovador, la compañía ha intercambiado los roles de los responsables de Innovación y Personas con los de Estrategia y Sostenibilidad, un movimiento con el que subraya que la gestión del talento es hoy, puramente, estrategia de negocio.
• Perfiles tecnológicos al mando: líderes como Lucas Mira (Sacyr), proveniente del control de gestión y el dato, Susana Lorenzo (Redexis), ingeniera de telecomunicaciones, y Marta Fuentes (Helvetia Caser Servicios), con experiencia en logística, han accedido a dirigir la función aportando una visión pragmática. Estos directivos no ven la IA como un «proyecto de IT», sino como una palanca de eficiencia operativa para gestionar cuentas de resultados.

Casos de uso: eficiencia operativa

La IA en la gestión de personas elimina la burocracia y, con ello, recupera el tiempo humano, su foco y su capacidad de atención. Ese debe ser el verdadero propósito detrás de la implementación tecnológica, y no sólo el de la sofisticación de los procesos o la eficiencia per se. En ese sentido, los participantes han compartido los casos de uso que han puesto en marcha con ese foco:

Inés García PaineBankinter · TalIA & CercanIA

• «TalIA» (Bankinter): este agente mentor entrena a los managers en la gestión del desempeño, y como ha explicado Inés García Paine, «no es un simple repositorio de notas, sino que ayuda a estructurar conversaciones difíciles, para que tengan impacto, ofreciendo herramientas para que sean constructivas y orientadas al crecimiento».
• «CercanIA» (Bankinter): se trata de un agente conversacional integrado en la intranet que está resolviendo el 91% de las consultas de primer nivel recibidas sobre temas de Gestión de Personas. Con más de 10.000 consultas resueltas desde su puesta en marcha, no sólo ha liberado tiempo de los equipos operativos, sino que además está transformando el rol de los Business Partners, permitiéndoles poner foco en su función original: la consultoría estratégica de negocio.

Lucas MiraSacyr · Convenios y expatriación

• Convenios colectivos y expatriación (Sacyr): «Gestionar una plantilla de 15.000 empleados sujeta a múltiples marcos reguladores (expatriaciones, 70 convenios colectivos distintos) requiere un alto coste de coordinación y consulta especializada. La aplicación de IA permite centralizar y estructurar el acceso normativo ofreciendo respuestas consistentes en tiempo real y reduciendo la fricción operativa asociada a estos procesos», ha explicado Lucas Mira.

Marta FuentesHelvetia Caser Servicios · Planificación en salud

• La IA como motor de planificación en salud (Helvetia Caser Servicios): la IA ha transformado la gestión de turnos en entornos críticos como los hospitales y las residencias, utilizando modelos predictivos basados en históricos de absentismo y demanda para proponer cuadrantes. Ello ha permitido, según ha comentado Marta Fuentes, «que se eliminen los grupos de WhatsApp para gestionar los cambios y también la planificación manual en Excel, lo cual también ha liberado al gestor para que se enfoque en la calidad del cuidado asistencial».

▍Tabla 1. Optimización mediante agentes de IA: matriz de valor de los casos de uso

Gobernanza: compliance, ética y el «stopper» normativo

La innovación corre a una velocidad que la regulación apenas alcanza a vislumbrar. Sin embargo, la tensión más fuerte no es externa, sino interna, y se hace evidente en la colisión entre lo que RR.HH. plantea y la precaución con la que responden los departamentos de Compliance.

«La gestión del uso responsable de la IA es el principio básico para cualquier organización. Pero siempre incentivando las nuevas iniciativas para no perder la gran oportunidad que se nos presenta». Susana Pedrero · Aenor

La gobernanza debe evolucionar de la prohibición a la guía estratégica y en esa línea Juan Martínez ha revelado que en Knowmad se ha institucionalizado la figura del Chief AI Officer y de un comité transversal «para homologar herramientas, asegurando que ningún dato del empleado sea utilizado para entrenar modelos externos de terceros».

La calidad del dato

En la conversación, Inés García Paine ilustró muy bien una idea fundamental: cuando los datos de partida son irregulares o están dispersos, la inteligencia artificial puede generar resultados aparentemente pulidos, pero no más fiables que la información original. Su comentario —acogido con humor y asentimiento por todos— puso el foco en lo esencial: antes de pensar en algoritmos avanzados, es necesario asegurar una base de datos unificada, limpia y libre de sesgos.

Por ello, el esfuerzo actual de la empresa no está en el algoritmo, sino en la limpieza profunda del dato para evitar sesgos sistémicos o lo que Tjana Dukanovich ha denominado «la única fuente de la verdad«, donde el dato organizacional, los procesos y las personas estén conectados y auditados.

«La IA hereda el sesgo del programador y del dato histórico. Si los humanos somos sesgados, el algoritmo será un sesgo industrializado, y por eso es tan necesario y crítico que la IA nunca tome decisiones en procesos de personas, porque el pensamiento crítico humano es el único filtro capaz de gestionar la excepción y la ética». Marta Fuentes · Helvetia Caser Servicios

RR.HH e IA: ¿sustitución o humanización?

La IA está redibujando el modelo de Ulrich (Centros de Servicios Compartidos, Centros de Expertos y HRBP) con una precisión quirúrgica:

• Centros de Servicios Compartidos (CSC): es el área de mayor impacto, porque la naturaleza repetitiva y reglada de sus tareas las hace primera candidata a ser absorbida casi en su totalidad por la máquina. Si esto implicará despidos o no lo determinará la reorientación de las tareas y la recualificación de los profesionales que decida cada organización como una parte más del debate ético en torno a la IA. «El riesgo de perder el contacto con las personas que se dirigen a Recursos Humanos no podemos obviarlo; sí gestionarlo», dice Susana Pedrero (Aenor).
• Centros de Expertos (Compensación & Beneficios): roles como los de compensación y beneficios se están centralizando y automatizando globalmente, en la medida en que la IA puede analizar mercados mundiales con una velocidad que hace innecesario el rol local tradicional. No obstante, el riesgo nuevamente vuelve a estar en los sesgos y en cómo el criterio humano los minimizará en el marco, por ejemplo, de la transparencia retributiva.
• La recuperación del tiempo humano: con todos sus riesgos conocidos y por descubrir, la IA es también una oportunidad para recuperar la esencia humana del management.

«Las organizaciones partimos de un déficit de tiempo para las conversaciones y las relaciones, vitales para la cultura, la cohesión y una productividad colaborativa. Si un agente de Workday nos ayuda a hacer una revisión de desempeño en 5 minutos en lugar de toda una mañana, ese tiempo podemos usarlo para recuperar tiempo de conversaciones con el equipo, de apoyo y desarrollo. La tecnología gestiona el proceso para que el humano gestione la emoción». Juan Martínez · Directivo

Por alusiones, Tjana Dukanovich ha definido a los directores de Recursos Humanos como los «arquitectos de la experiencia», los «guardianes de la confianza y de la ética» y los socios estratégicos del departamento de IT, advirtiendo de que si RR.HH. no lidera estas conversaciones, el despliegue tecnológico se hará únicamente bajo criterios de eficiencia de costes.

La trampa de la productividad infinita

El riesgo que no pasa desapercibido a ninguno de los directivos reunidos es el de medir al humano bajo estándares de máquinas. Mientras la productividad de la IA es exponencial, la capacidad humana es finita, y por eso Marta Fuentes (Helvetia Caser Servicios) ha advertido sobre el peligro de caer en la «trampa del correo electrónico», una herramienta de eficiencia que ha terminado por convertirse en un sumidero de tiempo. El reto de RR.HH. es asegurar que el tiempo liberado no se rellene con más tareas vacías, sino con pensamiento estratégico.

Conclusiones

Recursos Humanos necesita posicionarse como un actor relevante en la priorización de casos de uso de IA, superando la percepción tradicional de área de soporte y reforzando su contribución directa a la eficiencia organizativa. En este contexto, Lucas Mira señaló la conveniencia de comenzar con casos de uso de bajo riesgo, en los que los agentes resuelvan las situaciones más estructuradas mientras que otras cuestiones que requieren mayor sensibilidad permanecen bajo supervisión humana. Este modelo híbrido permite mejorar la eficiencia operativa sin perder control del proceso, facilita el aprendizaje progresivo del sistema y contribuye a una cultura organizativa más orientada a la mejora continua.

El consenso del grupo sitúa la madurez actual de la gobernanza de la IA en un 5 sobre 10. Hay estructura, pero no hay estándares definitivos. Construir cultura de uso es el gran debe estratégico, y la reflexión debe comenzar por saber qué es «alfabetizar» en IA, que no es enseñar a usar una herramienta sino fomentar una cultura de mejora continua donde el empleado sea capaz de identificar el «para qué» de cada agente. La comunicación ha de ser una lluvia fina y constante y la formación un aprender haciendo en el puesto de trabajo.

En última instancia, la inteligencia artificial no ha llegado para reemplazar la gestión de personas, sino para hacerla más humana al eliminar lo inhumano: la burocracia, la repetición y la administración vacía. A pesar de su perfil técnico, Susana Lorenzo reconoce que la gestión de personas es la tarea más compleja a la que se ha enfrentado a lo largo de su carrera profesional y que ello le ha hecho consciente del impacto que las decisiones de Recursos Humanos tienen en la vida de los empleados.