Algunas empresas que recientemente despidieron trabajadores porque los líderes empresariales pensaban que la IA estaba lista para asumir toda la carga de trabajo para esas funciones están reconsiderando silenciosamente esa decisión. Su experiencia debería ser una llamada de atención para otras empresas.
La IA es una tecnología transformadora que está cambiando la forma en que trabajan las organizaciones, pero la supervisión humana es esencial para lograr una implementación de IA que funcione como se espera. Se ha explotado a los primeros usuarios de software de recursos humanos y servicios de nómina.
Presidente de Servicios BPAS en Veritas Prime.
Al pasar de programas piloto a la implementación total de iniciativas de IA, incluso una tasa de error del 1% en las herramientas de IA puede generar problemas de cumplimiento, inconsistencias financieras y el riesgo de violaciones de seguridad debido a HIPPA y otros datos confidenciales de nómina.
La IA es una experiencia que tiene amplias implicaciones, no sólo para el software de RR.HH. y nómina, sino para toda la empresa.
En muchos sentidos, RRHH y nómina son casos de prueba ideales para las aplicaciones de IA, y estas funciones se encuentran entre las primeras en demostrar un valor real al utilizar la tecnología. A continuación se presentan algunas de las lecciones aprendidas que pueden aplicarse a cualquier área de negocio.
Cuando una precisión del 99% es inaceptable
¿Por qué RR.HH. y Nóminas son ideales como campo de pruebas de IA? Porque no hay margen de error en una función que afecta a cada empleado e involucra los datos personales más sensibles que tienen la mayoría de las empresas: información sobre la remuneración, el desempeño laboral y la salud de su gente.
Las funciones de recursos humanos y nómina implican muchos procesos de gran volumen y uso intensivo de datos, que también pueden ser los tipos de funciones en las que la IA es más adecuada para aumentar, no reemplazar, los esfuerzos humanos. Uno de los principales puntos de venta de la IA es que puede manejar tareas repetitivas y tareas y situaciones aisladas que existen en todos los departamentos.
Dicho esto, la implementación de la IA plantea desafíos únicos para RR.HH. y nóminas debido a la naturaleza delicada del trabajo. Se rige por leyes como HIPAA, que definen la información de salud protegida y exigen un cumplimiento estricto bajo pena de ley.
Además del nivel añadido de riesgo externo, hay mucho en juego internamente, ya que incluso una tasa de error del 1%, que se considera excelente en la mayoría de los contextos, es inaceptable en términos de recursos humanos y nómina debido al impacto en los empleados afectados. Por eso, al principio, los líderes del sector tuvieron que centrarse en la protección de datos y decidir cuidadosamente qué tareas podía realizar la IA.
Centrarse en la protección de datos y tomar decisiones informadas sobre dónde implementar la IA crea un plan para los líderes de todas las empresas. En la práctica, esto requiere experiencia específica de la plataforma que utiliza la empresa y un compromiso inquebrantable con la buena gobernanza de datos. Sin estos elementos, las inversiones en IA y los datos de las empresas están en riesgo.
La importancia perdurable del toque humano
Algunos de los primeros en adoptarla están demostrando que la IA puede ir más allá de las expectativas y producir resultados reales, pero hasta ahora son una clara minoría. La investigación del MIT indica que solo el 5% de los pilotos de IA empresarial reciben un pago, pero aquellos que tienen éxito utilizan sistemas diseñados para su contexto empresarial específico y reconocen la necesidad de supervisión humana.
Esto se debe a que los contextos comerciales varían ampliamente, por lo que, si bien una solución simple puede parecer impresionante en una demostración, puede fallar rápidamente cuando encuentra las irregularidades y matices que inevitablemente surgen en el mundo real. Una de las razones por las que la supervisión humana es esencial es que los humanos, no las máquinas, son capaces de comprender plenamente los matices de los negocios.
Un modelo de lenguaje grande como ChatGPT que accede a datos disponibles públicamente puede ser un excelente punto de partida para una investigación general o una herramienta increíblemente útil para tareas como sugerir itinerarios de viaje. Pero incluso los creadores de chatbots admiten que la herramienta de inteligencia artificial no es completamente confiable y está sujeta a alucinaciones.
Si el chatbot experimenta una alucinación inoportuna mientras asesora sobre un proceso comercial complejo, los resultados pueden ser desastrosos. Debido a que los chatbots no están integrados en los sistemas internos, no conocen los matices que rodean la configuración, los procesos comerciales y otros detalles necesarios para tomar decisiones informadas.
Consejos para una implementación exitosa de la IA
El enfoque más seguro para un lanzamiento exitoso de IA es implementar IA para tareas o análisis revisados por expertos. Se está volviendo cada vez más crítico que los socios de servicio trabajen con agentes de IA en sistemas como SuccessFactors, del mismo modo que trabajan con los contactos humanos tradicionales de sus organizaciones para validar resultados y tomar decisiones.
Los líderes deben incorporar la IA de socios tecnológicos y de servicios en lugar de capas externas para garantizar las soluciones de IA más conectadas y beneficiosas. Esta es la estrategia utilizada por las empresas que acceden a las soluciones de nómina y recursos humanos de IA empresarial de mejor rendimiento.
Otro consejo probado: determine los procesos comerciales más intensivos en mano de obra de la organización e identifique formas en que la IA puede simplificar esas tareas específicas. En algunos casos, tiene sentido incorporar un agente de IA en un flujo de trabajo para completar tareas. En otros casos, un chatbot de modelo de lenguaje grande puede resultar útil al analizar rápidamente grandes conjuntos de datos que a los humanos les llevaría días, semanas o meses.
Pero prácticamente en todos los casos, se requerirá un nivel de supervisión humana, con una mentalidad de buena gobernanza y un gran enfoque en la seguridad e integridad de los datos. Sin datos sólidos y seguros y una plataforma tecnológica diseñada para tareas específicas, las iniciativas de IA no lograrán generar los retornos esperados.
Peor aún, los datos mal utilizados y las decisiones comerciales tomadas sin la aplicación de experiencia humana pueden dañar a las personas y las organizaciones. Cuando esto sucede, la IA no tiene la culpa: la culpa la tienen las personas que la implementaron sin las salvaguardias adecuadas.
En última instancia, así es como se supone que funciona; Los líderes son responsables de sus acciones, no las máquinas. Pasar a la IA requiere responsabilidad por lo que funciona como se espera, lo cual es un rasgo exclusivamente humano. Es hora de adoptar esa cualidad e implementar una IA que aumente las capacidades humanas en lugar de reemplazarlas.
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