La IA no está transformando radicalmente la gestión del talento porque no puede hacerlo y porque, de momento, tampoco debe hacerlo

Más allá de utilizar la IA Gen para escribir sin pensar -demasiado o nada- y aumentar nuestra productividad/hora, los experimentos en procesos de negocio más complejos no parecen estar cumpliendo con las expectativas del ROI prometido. “A pesar de un gasto medio de 1,9 millones de dólares en iniciativas de IA generativa en 2024, menos del 30% de los líderes de IA afirman que sus CEO están satisfechos con el retorno de la inversión en IA”, recoge el informe «El Hype Cycle para la IA de 2025», de la citada consultora. El “quietos parados” tiene, pues, razones feas pero realistas, las económicas, que se suman a las temidas regulatorias (complejas de cumplir y peligrosas si no se acatan) y a las puramente operacionales (datos sesgados y algoritmos que alucinan y que siguen necesitando mucha pero que mucha supervisión humana). De momento la inversión no compensa los riesgos porque éstos, además, crecen a medida que se van descubriendo.

“La IA generativa entra en el abismo de la desilusión”. Por fin una voz sensata, la de Gartner, entre tanto relato prefabricado que lo más que ha logado crear es una ansiedad generalizada por no quedarse atrás. ¿Pero atrás de qué? Este qué es el quid de la cuestión, porque la IA Gen es una tecnología que requiere no sólo de pericia técnica sino también de agudeza de pensamiento vertical (conocimiento especializado) y horizontal (competencias transversales). Precisa que sepamos pensar, y no de cualquier manera, esto es, únicamente amarrados a nuestras certezas, sino preparados para ser capaces de ver el efecto mariposa de su porqué, su cómo y su para qué. Y en lo que respecta a la gestión de RR.HH., este efecto es todo un vericueto que, de momento, ni es seguro ni es rentable.

Los riesgos superan a las oportunidades de la IA Gen

Las prisas para adoptar la IA Gen ya no son tales y menos en los procesos de acceso al empleo y desarrollo en la carrera profesional. Los casos de uso son escasos básicamente por una cuestión de madurez tecnológica, de liderazgo y de conocimiento interno de las organizaciones como de la propia función RH, todo ello bajo la larga sombra de los riesgos normativos y reputacionales que supone tomar decisiones sobre personas con la ayuda de la inteligencia algorítmica. No está el patio sindical para experimentos ni siquiera fáciles de explicar. Con este panorama sin controlar, la IA no está transformando radicalmente la gestión del talento simplemente porque no puede hacerlo y porque, de momento, tampoco debe hacerlo. Hay mucho que hacer antes, entre ello aprender a distinguir qué viaje de gestión necesita las alforjas de la IA y cuál es mejor mantener bajo supervisión humana al 100 por cien. Vamos, la ecuación coste-oportunidad de toda la vida.

Después de experimentar con la IA Gen para redactar descripciones de puestos, diseñar chatbots de reclutamiento y generar informes automáticos, se descubre que no basta con poner un LLM si los datos no están curados y si no hay supervisión.

Los datos, ni siquiera los sintéticos, aseguran el cumplimiento normativo

Mucho que decir tienen en ello las infraestructuras internas de gestión del dato y la calidad de los datos en sí que se gestionan. Tenerlos a éstos limpios e impolutos y mantenerlos como garantes del compromiso corporativo con la equidad son palabras mayores que, por fin, se han traducido en lo que siempre deberían haber sido: una tarea de primer orden que no puede sucumbir a los cantos de sirena de las tecnologías ofertadas. El 57% de las empresas mundiales admite que sus datos no están preparados para la IA y diría que es un dato muy  optimista. De ahí que junto con la IA Gen los datos sean la gran tendencia sobredimensionada del 2025, y especialmente los llamados datos sintéticos, tan viejos como los algoritmos mismos y con sus claroscuros como ellos. Gartner los ubica en valle de la decepción no por innecesarios, sino por el recorrido que todavía necesitan para ser una opción con menos fisuras.

Sin información adecuada no hay equidad garantizada, y precisamente en RR.HH. lo que faltan son datos interpretables desde ese concepto de equidad. Es verdad que las empresas acumulan más y más información, bastante certera en lo cuantitativo o meramente descriptivo, pero sigue siendo tremendamente difícil objetivar en ellos el valor cualitativo del trabajador al que definen. Por eso, a la lectura de los datos es necesario sumar la interpretación del contexto y ahí es donde se generan los verdaderos problemas de la toma de decisiones, los de siempre, los que hacen de RR.HH. una función incomprendida. Por eso el reto de la IA es más humano que tecnológico, y por eso necesita su tiempo. Su revolución llegará cuando se haya acometido como se debe y no de cualquier manera.

En el ámbito de las empresas el Reglamento Europeo de IA y el RGPD español ya se ha encargado, de momento con pinzas, de delimitar las responsabilidades, pero ni aún así se resuelven todas las dudas de la infinidad de casuísticas que pueden presentar los posibles e innumerables casos de uso. ¿Qué pasa, por ejemplo, en un proceso de selección en el que, tras una primera criba con datos ciegos, se selecciona a un grupo de n candidatos uno de los cuales tiene movilidad reducida (utiliza silla de ruedas), y se realiza una entrevista presencial. Ante una discapacidad evidente, ¿qué mecanismos de no discriminación se pueden aplicar? ¿Tiene la empresa obligación de adaptar el puesto de trabajo? ¿Dispone de medios económicos para hacerlo? ¿Ha de tener previamente hecha una auditoría de accesibilidad? Y si se trata de una mujer víctima de violencia de género, ¿tiene cualquier tipo de organización los medios para activar protocolos seguros para ella como empleada? ¿Puede garantizar la protección de su condición? ¿Y en los datos?

El reto de la IA es doble:

• un reto de toma de decisiones cuya responsabilidad recae en las empresas,
• y un reto de decisiones estructurales cuya responsabilidad han de asumir las administraciones públicas.

Éstas les piden a aquéllas conciencia social para utilizar la IA con responsabilidad y respeto hacia los derechos de las personas, y las primeras esperan de las segundas una mirada amplia que clarifique las obligaciones desde lo proporcional y lo factible. Demasiada distancia a fecha de hoy para que la IA no deje a nadie fuera.