Algoritmos y gestión del talento en las firmas

La inteligencia artificial ayuda a crear estrategias de gestión y planes de actuación para tomar decisiones más efectivas.

Algoritmos y gestión del talento en las firmas
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La inteligencia artificial (IA) no solo permite poder dedicarnos a tareas de mayor valor añadido, sino que también puede ayudar hoy a crear estrategias de gestión y planes de actuación para tomar decisiones más efectivas. Así, los departamentos de recursos humanos en las firmas, por medio del denominado 'HR Analytics', se convierten en pilares de la gestión del cambio, transformando esta área en un actor principal de las actividades del negocio.

En un sector como el legal, el talento es el que marca la diferencia a nivel competitivo, y la necesidad de generar equipos diversos y multidisciplinares, que sean capaces de dar soluciones con una visión periférica hacia el cliente, hace que en la era de la digitalización el peso del área de recursos humanos sea cada vez mayor. Desde la detección del talento en el filtrado de currículums hasta otras tareas de gestión de personas, como los cálculos sobre las necesidades de plantilla, el tiempo necesario en la curva de aprendizaje, la rentabilidad por empleado, etc., todos ellos son indicadores fundamentales de negocio.

Algunos ejemplos de tareas en las que puede intervenir la inteligencia artificial en los departamentos de recursos humanos y que citan los expertos son la negociación automática ('hagglebots'), los robots conversacionales para mejorar la comunicación, la organización y la formación, o los asistentes digitales ('chatbots').

Tradicionalmente, los datos con los que se ha trabajado en las firmas – en aquellas en las que se han guardado - son recopilados en hojas de cálculo y documentos desestructurados que hacen difícil encontrar una relación directa entre las métricas de gestión del talento con las prioridades o decisiones estratégicas. Por otro lado, el uso de datos, ya sea por explotación de 'big' o 'small data', implica la capacidad de sintetizar en información clara y objetiva que ayude en la toma de decisiones. Es por esto por lo que el futuro de esta área pasa por la sofisticación del análisis de los datos obtenidos (por medio de encuestas digitales, por análisis de los flujos de información en correos electrónicos, canales internos de comunicación, etc.), de forma que permita identificar redes relacionales, líderes no formales, a las personas puente entre departamentos, influenciadores o al talento oculto entre otras muchas trazas que dejan los datos en las operaciones del día a día. Pero también este ejercicio permitirá objetivar información que hasta ahora estaba sujeta a la subjetividad del observador detectando cuellos de botella en los flujos de información o estructuras tipo silo entre áreas funcionales. Ineficiencias internas que, sin ninguna duda, repercuten sobre la cuenta de resultados.

Esta tecnología, basada en el 'machine learning', permite de un solo vistazo agrupar resultados y utilizar herramientas, como los mapas de calor, a partir de la estructuración de datos que generan patrones predictivos con base a objetivos concretos. El reto del aprendizaje de los algoritmos que la conforman está en evitar los posibles sesgos que se pueden generar y, para ello, es necesario que tanto en la parametrización como en el entrenamiento existan controles de calidad alineados con la política de recursos humanos y la cultura de la firma.

Todo lo que no sea talento y se transforme en un producto de consumo es fácilmente sustituible internamente y desde el punto de vista del cliente. Apostar por la digitalización de los recursos humanos no solo impulsa esta área, sino que repercute en un aumento de la productividad, favorece la eficiencia operativa y nos hace más competitivos en el mercado.

Sara Molina Pérez-Tomé. Consultora estratégica y coach en Marketingnize

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