Cómo la inteligencia artificial está transformando los recursos humanos y la fuerza laboral

La inteligencia artificial (IA) está teniendo un impacto tangible en todos los aspectos de los recursos humanos (RRHH), desde la gestión del talento hasta la remuneración, la salud y los beneficios, así como la planificación de la jubilación. Para aprovechar eficazmente la tecnología, los responsables de RRHH deben asegurarse de que tanto sus propios equipos como el resto de la fuerza laboral están preparados.

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Principales ideas

1. Los profesionales de RRHH deben considerar cómo implementar la IA en sus propias funciones y cómo capacitar a los empleados.
2. La IA puede ayudar a identificar formas de reducir los costes de los beneficios y aumentar la implicación de los empleados con su compensación total.
3. Hay oportunidades y riesgos de la fuerza laboral asociados a la IA, y RRHH desempeñará un papel clave a la hora de garantizar su implementación responsable.

La IA está teniendo un impacto en todos los ámbitos de la estrategia empresarial. Los aspectos de la IA han formado parte de las funciones de RRHH desde hace bastante tiempo, en concreto la IA predictiva, que utiliza el aprendizaje automático para identificar patrones en eventos pasados y hacer predicciones sobre eventos futuros. Pero la IA generativa, que implica la creación de contenidos, acelerará el modo en que la tecnología interactúa con el conjunto de la empresa y, en concreto, con RRHH. Cuando se trata de gestionar la fuerza laboral en la era de la IA, los profesionales de RRHH deben tener en cuenta las repercusiones y gestionar los riesgos y las oportunidades en materia de salud y beneficios, gestión del talento y jubilación.

La IA puede influir en RRHH de dos formas distintas. En primer lugar, la propia IA puede ser utilizada por los profesionales de RRHH en las distintas funciones de sus puestos. Por ejemplo, la implementación de IA predictiva para identificar la siniestralidad de asistencia sanitaria y beneficios de alto coste o el uso de IA generativa para redactar descripciones de puestos en el ámbito de la gestión del talento. En segundo lugar, los profesionales de RRHH deben liderar el cambio cultural que supone la implementación de IA en muchos procesos, cómo esta afecta a la utilización de FTEs y son los responsables de la capacitación de los empleados para saber utilizar la tecnología de manera adecuada.

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Para empezar, exploraremos el impacto de la IA en las funciones de RRHH.
En una reciente encuesta de Aon, casi 400 profesionales de RRHH afirmaron que las áreas de ”People analytics” análisis de datos de plantilla, adquisición de talento y formación y desarrollo serían las que más se beneficiarían de la IA. El análisis de datos de la plantilla es una disciplina que puede aprovecharse en casi todos los tipos de funciones de RRHH, como la identificación de las características de los empleados, la estrategia de contratación y las tendencias compensación y promoción.

«Como ocurre con todas las tecnologías nuevas y que cambian rápidamente, es natural que la gente adopte un enfoque de ‘esperar y ver’ «, declara Lambros Lambrou, CEO of Human Capital de Aon. «Pero en lo que respecta a la IA, los equipos de recursos humanos tienen una importante oportunidad de marcar el camino. Es importante no desaprovechar el momento. Al comprender cómo la IA afecta a la fuerza laboral, RRHH puede preparar mejor a todos para los cambios que se avecinan«.
En la actualidad, Aon dispone de un seguro para mitigar y trasferir los riesgos derivados de la implementación fallida o del rendimiento inadecuado de la IA/IAGen.

La IA subió 32 puestos, del 49 al 17, en la lista de riesgos a los que se enfrentan actualmente las empresas.»

Fuente: Novena Encuesta Global de Gestión de Riesgos de Aon

¿En qué aspectos de RRHH tendrá mayor impacto la IA?

• People Analytics
• Adquisición de talento
• Formación y desarrollo
• Gestión del desempeño
• Gestión del talento
• Relaciones laborales
• Diversidad, equidad e inclusión

Fuente: webcast de Aon sobre las 5 tendencias de RRHH en Norteamérica, febrero de 2024, 390 respuestas

Perspectivas y estrategias de la IA en la asistencia sanitaria y los beneficios

Diferentes formas de IA ya han permitido ahorrar costes y mejorar la experiencia de los empleados en el sector sanitario.

• El aprendizaje automático se utiliza en la medicina de precisión para predecir qué tratamientos tienen más probabilidades de éxito a partir de los datos de los pacientes.
• El procesamiento del lenguaje natural puede utilizarse en la documentación clínica y la investigación publicada para analizar notas, crear informes y transcribir interacciones con los pacientes. Algunos chatbots ya están siendo sustituidos por un asistente de IA totalmente interactivo que interactúa como un humano.
• Los dispositivos conectados evalúan los síntomas, además de ofrecer diagnósticos de alta definición y tiempos de respuesta más rápidos.
• Los robots físicos se utilizaban originalmente para tareas menores, como la entrega de suministros en hospitales, pero cada vez se emplean con fines más avanzados. Por ejemplo, el uso de robots en cirugías para realizar cortes precisos, mínimamente invasivos y para suturar heridas.

Al utilizar la IA y el aprendizaje automático, las empresas y los proveedores de asistencia sanitaria pueden comprender mejor la necesidad y la demanda de dicha asistencia. De este modo, será más probable que los empleados aprovechen estos programas y beneficios mejorados, lo que redundará en resultados sanitarios positivos.

La IA se ha usado para predecir la siniestralidad de planes de salud de alto coste, una preocupación creciente en Estados Unidos y en todo el mundo. En Estados Unidos, de media, el principal 5% de los afiliados a planes de salud representa más del 60% del total del plan de salud de las empresas. Y lo que es aún más preocupante: el número de siniestros de 1 millón de dólares aumentó en más del 45% de 2019 a 2022, impulsado por la asistencia especializada, como el tratamiento del cáncer y las nuevas terapias génicas y celulares.

El descubrimiento de fármacos requiere una media de 12 a 15 años y tiene una tasa de fracaso del 90%. La IA puede ayudar a reducir ese tiempo a ocho años de media, aumentando al mismo tiempo las posibilidades de éxito.»

Fuente: Foro Económico Mundial

Caso práctico: mejorar la salud y la productividad de los empleados con aprendizaje automático

Aon trabajó con una empresa multinacional que tenía un gran número de afiliados policrónicos recurrentes de alto coste. El cliente deseaba mejorar la implicación de los afiliados del plan de salud y los resultados clínicos, centrándose en los afiliados con más probabilidades de elevar los costes. Health Risk Analyzer, el analizador de riegos sanitarios de Aon basado en el aprendizaje automático, se utilizó para predecir para cada afiliado el coste futuro de las reclamaciones (es decir, las solicitudes de pago de una asistencia cubierta por el plan). Descubrimos que la mitad de la cohorte de alto riesgo prevista no había sido identificada por su actual programa de gestión de la asistencia sanitaria, lo que contribuía a una baja implicación con el plan. Aon utilizó estas predicciones con el fin de optimizar el programa de salud de la empresa implicando proactivamente a estos afiliados de alto riesgo en la gestión de la asistencia sanitaria.

Como resultado, el 20% de los afiliados de alto riesgo identificados fueron gestionados activamente por los programas clínicos de la empresa y, por tanto, es probable que mejoraran los resultados en materia de salud y costes. Esto se traduce en un ahorro previsto en reclamaciones de más de 2.000 dólares por individuo adicional gestionado.

Herramientas como Health Risk Analyzer ayudan a las empresas a conseguir la implicación de su personal de mayor riesgo, a fin de mejorar tanto su salud como su productividad.»

Meghan Rausch

Vice President, Health Solutions, Norteamérica

Aon utiliza el aprendizaje automático en una variedad de herramientas para predecir resultados de interés para nuestros clientes de salud y evaluar el impacto de los programas de proveedores o de seguros.

Aunque las preocupaciones que rodean a los riesgos desconocidos de la IA y del aprendizaje automático son válidas, las empresas no pueden permitirse ignorar el potencial que tiene la IA para mejorar la salud de sus personas. Con los análisis basados en IA, las empresas pueden sintetizar y obtener perspectivas para permitir una mejor toma de decisiones mediante las siguientes acciones:

1. Mejorar la satisfacción de los empleados con el diseño de los planes de salud. La información obtenida a partir de los patrones de uso y las encuestas de satisfacción puede servir de base para el diseño futuro.
2. Reducir los costes de asistencia sanitaria y beneficios negociando mejores tarifas con las aseguradoras.
3. Predecir y gestionar los costes sanitarios. El análisis predictivo puede ser una herramienta inestimable, que permite a las empresas «ver lo que hay a la vuelta de la esquina» para anticiparse a los costes sanitarios.
4. Prever la pérdida de productividad por enfermedad y predecir el uso de la invalidez y de la jubilación anticipada por problemas de salud.

Estas aplicaciones de la IA son más una evolución que una revolución. Sin embargo, hay que tener el mismo cuidado que con cualquier tecnología para salvaguardar la información sanitaria privada y otros datos confidenciales de los empleados.

Perspectivas y estrategias de la IA en la planificación de la jubilación

La IA aún no se ha utilizado tanto en la planificación de la jubilación como en otras áreas de RRHH. Esto se debe principalmente a que las empresas quieren evitar tener una herramienta que cree inadvertidamente una responsabilidad fiduciaria donde antes no existía. Existe la preocupación de que los chatbots de IA en particular puedan dar consejos que los bots no están cualificados para dar, poniendo así a la organización en el punto de mira de los reguladores.

Eso no quiere decir que no haya posibles usos de la IA en áreas de la planificación de la jubilación. Estos incluyen:

• Programas de jubilación anticipada
  Las empresas pueden desarrollar incentivos para la jubilación que respondan a las necesidades y preferencias individuales con la ayuda de la IA. En la actualidad, las empresas suelen confiar en un enfoque único para todos, pero la IA puede diseñar programas que ofrezcan beneficios muy competitivos a los empleados que dan prioridad al ahorro para la jubilación, y beneficios de jubilación menos valiosas a los empleados con otras prioridades.
• Opciones en el momento de la jubilación
  Las organizaciones pueden querer un asistente virtual para ayudar a los empleados en el proceso de jubilación. Estas herramientas podrían procesar documentos y recomendar consideraciones a los empleados. Sin embargo, hay que tener cuidado de que estas herramientas no expongan al fiduciario a riesgos adicionales.
• Anualidades
  En Estados Unidos, las tecnologías y algoritmos impulsados por la IA están cambiando la forma de estructurar, vender y gestionar las anualidades de jubilación. Los asistentes virtuales cambiarán la forma en que los afiliados seleccionan los contratos y proveedores de anualidades. Implementar estos asistentes directamente en el sitio web del plan de jubilación podría aumentar el acceso a la renta vitalicia y ayudar a reducir las fugas (es decir, la retirada de dinero del plan de jubilación antes de esta).
• Asesoramiento financiero
  La IA puede proporcionar información sobre planificación financiera a largo plazo, teniendo en cuenta diversos acontecimientos vitales y recomendando productos a medida. Las cuentas gestionadas son una de las primeras aplicaciones de esta idea. Es probable que veamos más innovaciones a medida que la IA se incorpore a estos programas.
• Experiencia y recorrido de los afiliados
  La IA permitirá segmentar y personalizar fácilmente las comunicaciones, promoviendo así la implicación de los afiliados. La IA también puede ayudar con la administración de planes y el uso de chatbots para responder a preguntas, fomentando la atención de autoservicio.
• Mejor gobernanza
  Un administrador de IA podría ayudar a mejorar el rendimiento, y el uso de datos y análisis de IA podría impulsar la toma de decisiones. Utilizar una herramienta de IA para automatizar tareas también podría dejar más a tiempo a los profesionales para centrarse en la estrategia.
• Herramientas de cumplimiento
  Es probable que se desarrollen servicios de IA para ayudar a los administradores de planes a supervisar en tiempo real el rendimiento de los gestores de activos y los proveedores externos. Estas herramientas mantendrán bajos los costes e impulsarán una mayor eficiencia sobre el terreno. Un asistente de IA también podría ser útil para identificar cuestiones normativas relevantes para una pregunta de un empleado o incluso resumir información incluida en dichas normativas.

Otros usos más rutinarios incluyen la utilización de chatbots para realizar tareas repetitivas, como recoger información del plan para comunicársela a los afiliados y responder a preguntas básicas de los empleados sobre los planes.

No obstante, los profesionales de RRHH deben tener en cuenta algunos peligros potenciales: Discriminación, respeto a la privacidad, suplantación de identidad, infracción de derechos de autor, “Alucinaciones” de la IA, alto consumo de energía, etc. Por ejemplo, las empresas tendrán que verificar cuidadosamente las identidades. Es probable que los actores maliciosos utilicen la IA para obtener datos personalizados que luego puedan emplearse para cometer fraudes. Estas actividades ilícitas ya existen, pero podrían generalizarse a medida que la IA se extienda por este ámbito.

Otro riesgo es la seguridad de los datos. Las empresas deberán reflexionar detenidamente sobre qué datos deben ser accesibles para la IA y cuáles no. El envío de información personal identificable de un empleado a través de Internet puede exponer a la organización a una violación de la privacidad de datos.

Otra herramienta que se está utilizando en la jubilación es el análisis predictivo para preparar estimaciones personalizadas de la esperanza de vida de los pensionistas para las tablas de mortalidad base.

Un grupo comercial de RRHH del Reino Unido descubrió que el 91% de los responsables de RRHH creen que sus profesionales de RRHH necesitan más habilidades para utilizar y aplicar tecnología como la IA generativa.»

Fuente: Corporate Research Forum, enero de 2024

Perspectivas y estrategias de la IA en la gestión del talento

Es probable que ningún área de RRHH se vea tan profundamente afectada por la IA como los profesionales de la gestión del talento. A medida que la IA se integra en la estrategia empresarial, es fundamental preparar a la plantilla para utilizar la nueva tecnología. La IA podría requerir nuevas competencias, nuevos empleos y nuevas formas de trabajar. Un modelo interno de IA puede ayudar a predecir la retención de empleados o los riesgos de que estos abandonen la empresa. Una vez identificadas, las intervenciones pueden ser recomendadas o incluso aplicadas por el modelo de IA en nombre de un manager. Por ejemplo, un empleado puede recibir un recordatorio sobre un Programa de Asistencia al Empleado si indica al modelo de IA que necesita ayuda para gestionar el estrés. La gestión de esos requisitos corresponderá a los profesionales de la gestión del talento.

«Los clientes con los que hablo saben que tienen tantas cosas que gestionar que les cuesta saber dónde centrarse primero«, afirma Marc Pajarillo, partner in Talent Practice de Aon. «En general, las organizaciones tienen que empezar a pensar en cómo cambiarán sustancialmente todos los puestos de trabajo actuales de cara al futuro, y nosotros les ayudamos analizando los puestos y viendo qué se puede automatizar frente a qué se puede complementar con IA, y cómo tienen que rediseñar los puestos«.

Los economistas llevan prediciendo que las nuevas tecnologías sustituirán a los trabajadores desde la Revolución Industrial.¹ Estas predicciones tienden a exagerar el grado en que los trabajadores serán sustituidos por completo, e infravaloran la idea de que estos se adaptarán, reciclarán sus habilidades y utilizarán la mayor productividad que ofrece la automatización para aumentar la producción global. Por lo tanto, los profesionales del talento deben prepararse para el uso de la IA desde el punto de vista del reciclaje y la mejora de las habilidades, así como la planificación de la creación de nuevos puestos que ayuden a gestionar la IA con éxito.

A partir de la extensa base de datos de Aon sobre la fuerza laboral global, hemos analizado el impacto potencial de la IA en los puestos de trabajo de varios sectores. Vemos que en la industria de la tecnología el 32% de los puestos y el 69% de los empleados están en riesgo de disrupción significativa por la IA. El nivel de disrupción puede variar mucho según el sector. Por ejemplo, nuestro análisis de las empresas de Life Sciences reveló que el 23% de los puestos y el 34% de los empleados corren el riesgo de sufrir una disrupción significativa por la IA.

Puestos y número de empleados en riesgo de sufrir una disrupción significativa por la IA en determinados sectores:

• Tecnología
• Comercio minorista
• Life Sciences
• Seguros

Fuente: investigación de Radford McLagan Compensation Database de Aon

Aunque los distintos sectores experimentarán diferentes niveles de disrupción, hay una constante en todos ellos: los profesionales de RRHH tendrán que liderar el proceso tanto para utilizar la tecnología de forma responsable como para preparar a la fuerza laboral para su adopción. Cuando analizamos las funciones de RRHH en todos los sectores, descubrimos que el 24% de los puestos y el 58% de los empleados se verán afectados.

Una estrategia global comienza con la planificación de la fuerza laboral, lo que incluye determinar qué puestos necesita la organización y el efecto sobre la arquitectura general de puestos. Aunque es interesante conocer la disrupción general prevista que la IA creará en un sector determinado, es más útil para los responsables de RRHH y los líderes empresariales comprender los tipos de puestos que se verán alterados.

Por ejemplo, en el ejemplo anterior de Life Sciences, algunos de los puestos específicos del sector que tienen más probabilidades de verse afectados son:

1. Redactores médicos y técnicos
2. Programador clínico (SAS)
3. Gestor de contratos de asistencia sanitaria gestionada
4. Especialista en facturación médica
5. Asociado de asuntos reglamentarios
6. Estratega de precios y políticas
7. Administrador de ensayos clínicos
8. Desarrollador de plataformas de salud digitales

Hoja de ruta para abordar la IA en la fuerza laboral

• 01 – Análisis de tareas
  El primer paso es decidir qué tareas pueden automatizarse o facilitarse mediante la IA. Aspectos como la programación de reuniones u otras tareas repetitivas son los más idóneos para ser automatizados. Pero el impacto va más allá de la automatización de tareas. Es posible que cambie radicalmente algunos puestos, de forma que no se pueda realizar un reciclaje o mejora de las habilidades.
• 02 – Diseño de puestos
  Es importante determinar qué puestos se verán afectados y en qué medida, así como establecer expectativas en torno al reciclaje o mejora de las habilidades frente a la sustitución de puestos. Los cambios en el diseño de los puestos pueden repercutir en los rangos salariales. También es importante planificar los costes de despido de los empleados cuyos puestos ya no sean necesarios.
• 03 – Estrategia de la fuerza laboral y de cambio
  No hay que olvidar la comunicación. Los managers deben tener argumentos claros para compartir con los empleados sobre el potencial empresarial y la necesidad de reciclar y mejorar las habilidades, al tiempo que deben ser francos en cuanto a la posible eliminación de puestos. Esto contribuirá a reducir la incertidumbre que rodea a la IA.

Cuatro formas en que los profesionales de RRHH pueden gestionar la transformación de la IA

Los profesionales de RRHH tienen una posición estratégica cuando se trata de gestionar la transformación de la fuerza laboral que la IA puede traer consigo. Esto requerirá que los profesionales comprendan qué puestos cambiarán y cómo, y que aprovechen las capacidades que se obtienen al utilizar la IA en todo el ecosistema de RRHH, que abarca la salud yy los beneficios, la gestión del talento y la planificación de la jubilación.

La gobernanza del proceso será inherente a la transformación. Muchos de los temores en torno a la IA giran en torno a la preocupación por la seguridad de los datos, la dependencia excesiva de una tecnología no probada y la falta de control sobre el proceso de implantación. Sin embargo, si se tienen en cuenta las siguientes consideraciones en torno a aspectos legales, éticos, sostenibles y tecnológicos, muchos de esos problemas y temores pueden mitigarse:

El 51% de los 376 profesionales de RRHH encuestados por Aon en febrero de 2024 afirmaron que no están preparados para utilizar las capacidades de IA en su organización de RRHH.

1. Relacionar el uso de la IA con los valores de la empresa
   Garantizar que el uso de las aplicaciones de IA esté en consonancia con la visión, la misión y los valores generales de la empresa. Las organizaciones comprometidas con la promoción de la inclusión y la diversidad, por ejemplo, deben asegurarse de que las herramientas de contratación de IA se examinan cuidadosamente para que promuevan prácticas de contratación justas e imparciales. Promover la confianza en los datos, mitigar los sesgos, garantizar la equidad, la no discriminación de personas, mantener la privacidad, de los datos y minimizar el riesgo de ciberseguridad son aspectos clave para integrar la IA de forma responsable.
2. Garantizar la responsabilidad y la calidad con el uso de la tecnología
   RRHH tiene un gran papel que desempeñar a la hora de establecer cómo se utiliza la IA. Esto significa que los equipos de RRHH deben supervisar y evaluar cuidadosamente el rendimiento y el impacto de cualquier aplicación de IA que utilicen, al tiempo que apoyan las buenas prácticas dentro de sus organizaciones para identificar, reportar y mitigar cualquier posible error, sesgo o daño. Por otro lado, todos los modelos de IA deben seguir nuestra política de emisiones neutras. Además, los responsables y profesionales de RRHH deben asociarse con otros departamentos para establecer roles y responsabilidades claras para el diseño, desarrollo, despliegue y supervisión de las aplicaciones de IA y los datos relacionados.
3. Desarrollar habilidades y competencias de la fuerza laboral para gestionar la IA
   Al igual que ocurre con otras tecnologías, la IA no sustituye a los responsables y profesionales de RRHH, que comprenden intuitivamente que la IA no es un sustituto de la inteligencia o las emociones humanas, sino más bien un complemento y un facilitador. Por lo tanto, los responsables y profesionales de RRHH deben invertir en desarrollar y mejorar las habilidades y competencias de los empleados para trabajar con herramientas de IA. Esto incluye la adquisición de conocimientos básicos sobre datos, análisis y programación, así como el fomento de habilidades interpersonales como el pensamiento crítico, la creatividad, la colaboración y la inteligencia emocional. Además, los responsables y profesionales de RRHH deben fomentar una cultura de aprendizaje e innovación en la que se anime a los empleados a experimentar y aprender de las aplicaciones de IA aprobadas.
4. Proceder con cautela y mantener la mente abierta respecto a las limitaciones
   Aunque hace tiempo que se habla de la IA generativa, hay quienes creen que esta tecnología no es lo bastante buena para su uso general, y puede que nunca lo sea. La IA es tan buena como el conjunto de datos con el que se entrena, lo que significa que pueden persistir los sesgos y la mala información. Y la IA generativa es propensa a las «alucinaciones«, en las que el resultado de un prompt (indicación dada a la IA) incluye información errónea o inventada.
   Otras preocupaciones se centran en la propiedad intelectual y cómo se entrenan los modelos de IA. Es cierto, muchas empresas de IA han sido frustrantemente imprecisas en ocasiones. Estas cuestiones subrayan la necesidad de que las organizaciones adopten la tecnología de IA como lo harían con cualquier otro nuevo enfoque de trabajo: con cuidado, con reflexión y con las buenas prácticas como guía.

En lo que respecta a la IA, los equipos de recursos humanos tienen una gran oportunidad de marcar el camino. Es importante no desaprovechar el momento.»

Lambros Lambrou

CEO of Human Capital, Aon

¹ https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/jep.29.3.31

Referentes de Aon

• Ben Batho: Data and Analytics Leader, Health Solutions, Europa, Oriente Medio y África
• Kathryn Davis: Vice President, Global Benefits
• Muir Macpherson: Partner, Global Human Capital Analytics
• Grant Martin: Associate Partner, Wealth Solutions, Norteamérica
• Marc Pajarillo: Partner, Talent Solutions, Norteamérica
• Rebecca Peake: Senior Consultant, Wealth Solutions, Europa, Oriente Medio y África

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