Los grandes titulares sobre el efecto devastador que la inteligencia artificial tendrá sobre el empleo son como el árbol que no nos deja ver el bosque. Ignorar, temer o evitar el uso de esta tecnología en el ámbito laboral es una quimera. La respuesta correcta comienza por asumir que es una tecnología que ha llegado para quedarse; que nadie puede predecir hasta donde va a evolucionar y que dependerá de nosotros el efecto que tenga, tanto a nivel individual como global. Una cosa está clara: debemos unir esfuerzos para que los desarrollos que se lleven a cabo pongan siempre a la persona, en el centro del algoritmo y, al ser humano, al final de la toma de decisiones. En el ámbito laboral, la función de RRHH debe empezar a analizar el impacto que tendrá en su propia área para, una vez integrado el proceso, extenderlo al resto de la organización.
En el transcurso del webinar IA para dummies RH: qué es, qué no es y cómo transforma los procesos de gestión del talento, los miembros del Consejo Asesor de IA+Igual, Fernando Quintana y Ambrosio Nguema destacaron que, si bien muchos puestos desaparecerán porque se basan en tareas repetitivas que la IA realiza con mucha mayor precisión, rapidez y eficiencia, estamos ante un proceso de transformación del mercado de trabajo, similar a los provocados por otras innovaciones.
El webinar forma parte del ciclo de 4 webinars del Campus IA+Igual «Entendiendo la IA», que se celebrarán en los próximos meses, y que pretenden ofrece a los profesionales de la gestión de talento, un itinerario de conocimiento que les ayude a sortear los retos que les plantea la Inteligencia artificial.
Nguema, que es senior Data&NLP/LLM Engineer, señaló que hay que entender qué es IA. “Es un campo de la informática que interactúa con otras disciplinas y que es capaz de aprender, adaptarse y funcionar de forma autónoma. Hay que comprender el concepto, -añade-porque hay veces que en marketing utilizan para analizar datos herramientas basadas en hojas de cálculo, software convencional o sistemas basados en reglas fijas, y lo llaman IA, cuando no lo es”.
Lo cierto es que con la IA seremos capaces de realizar de una manera mucho más rápida y eficiente tareas repetitivas que no aportan valor. Fernando Quintana, Senior Data Tech Lead, destacó que estamos en un momento de transformación del mercado de trabajo y que habrá que repensar las tareas que realizamos y definir cuáles podemos dejar en manos de la IA y cuáles necesitan del factor humano. En el ámbito de recursos humanos, dependerá de cada responsable de área y de cómo se prepare para adaptar estratégicamente su función, al proceso disruptivo que ya está en marcha. Los que se adapten, avanzarán, mejorarán sus procesos y optimizarás sus resultados. Los que no, desaparecerán.
“Hace cinco años Google daba respuestas ambiguas, señala Quintana. Hoy tenemos herramientas que nos dan información muy precisa. En este nuevo entorno, lo importante es hacer la pregunta correcta, para poder obtener la respuesta específica”. Como consecuencia se están revalorizando perfiles que 20 años atrás no eran valorados. “Filósofos, sociólogos, matemáticos, y físicos, son cada vez más necesarios en el desarrollo de modelos matemáticos con poder computacional para que la evolución de la IA sea cada vez más humana y menos tecnológica”, concluye el ingeniero de datos.
Conocer para rentabilizar
Y es que, si no entendemos de qué estamos hablando, difícilmente podremos tomar decisiones de inversión tecnológica. Y este es el objetivo del ciclo de webinars sobre IA en el ámbito de recursos humanos que se ha iniciado hoy a través del Campus IA+Igual. Compartir conocimiento básico para la toma de decisiones. Según la opinión de los ponentes, la IA no sustituirá a las personas, sino que ayudará en los procesos de decisión. Y como en todo cambio disruptivo, debemos empezar a informarnos, leer, seleccionar literatura seria y desmitificar mensajes sensacionalistas que venden, pero no están basados en la veracidad.
A lo largo del webinar, moderado por Maite Sáenz, directora de ORH, se explicó de una forma sencilla, un Glosario de términos básicos como IA General, IA generativa, Machine Learning, Deep Learning; y se expusieron ejemplos prácticos de aplicación de estas herramientas en el ámbito de la gestión del talento. También se trató el tema de los sesgos y cómo se introducen en los algoritmos de inteligencia artificial.
“La IA general se refiere a sistemas diseñados para realizar cualquier tarea intelectual que hace el ser humano. Tiene la capacidad de aprender, comprender y aplicar inteligencia a la resolución de problemas, -afirmó Nguema-. Sin embargo, la IA generativa crea contenido nuevo y original. Utiliza técnicas de machine Learning para analizar y aprender de grandes conjuntos de datos. Puede componer música nueva después de analizar piezas musicales y aprender cómo se estructuran”.
Fernando Quintana comentó en su intervención que “aunque la IA parezca disruptiva o novedosa se basa en conocimiento que tiene siglos de antigüedad y se inició con los griegos del tiempo de Pitágoras y las bases del cálculo y el álgebra. Hoy nos llamamos científicos de datos, y en la década de los 70 éramos los actuarios. La diferencia está en la volumetría de datos y la capacidad que tenemos para procesarlos”.
El valor del dato
En este entorno tecnológico de análisis de datos, en el que el volumen y la calidad de los mismos marcan la diferencia en los resultados que obtienen las herramientas de IA, Quintana lo tiene claro. “Estamos aportando datos el uso que hacemos del smartphone… ¿Por qué no pagamos por subir información a RRSS como Facebook, Linkedin o X? Porque de ahí salen millones y millones de datos sobre nuestros gustos. Preferencias y comportamientos que se utilizan por ejemplo, para predecir tendencias de mercado y preferencias de compras. ¿Quién no ha estado buscando un destino para un viaje en Google y al poco tiempo, ha empezado a recibir ofertas de viajes similares?”. La conclusión es que deberíamos empezar a plantearnos el uso que hacemos de estas herramientas y que estamos firmando con los permisos de consentimientos informados.
En el ámbito de los recursos humanos, la procedencia de los datos y la ubicación de los mismos serán clave en el desarrollo de la normativa europea sobre IA que se prevé entre en vigor en 2026.
La última cuestión a resaltar es la importancia ética en el diseño y uso de algoritmos de IA, especialmente en el mercado laboral. “Cuando trabajamos con algoritmos en temas soft debemos ser conscientes de los sesgos inherentes a los datos para mitigarlos”. Es fundamental que los algoritmos sean transparentes justos y equitativo sobre todo cuándo se aplican a proceso que determinan el acceso al mercado de trabajo o el futuro profesional de las personas. “No es solo una cuestión de cumplimiento normativo, -afirma Quintana-, sino un compromiso con la dignidad y el respeto al individuo.”
Sobre IA+IGUAL
IA+Igual es un proyecto cofinanciado por la Dirección General de Evaluación, Calidad e Innovación, de la Consejería de Familia, Juventud y Asuntos Sociales de la Comunidad de Madrid, a través del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia de la Unión Europea. Se trata de un proyecto piloto, innovador en materia de Asuntos Sociales, que lo desarrollan las empresas CVA, IN2 y ORH con el objetivo fundamental de analizar y verificar los algoritmos de Inteligencia Artificial aplicados en el ámbito de Recursos Humanos para identificar los sesgos en su programación e impulsar una IA más ética e igualitaria dentro del ecosistema empresarial.
