La inteligencia artificial tiene un pasado irregular en lo que respecta a la diversidad, la equidad y la inclusión, pero las herramientas diseñadas con más cuidado pueden señalar, en lugar de perpetuar, los sesgos en el lugar de trabajo.

A medida que la inteligencia artificial (IA) avanza en la empresa, los enfoques holísticos están reportando cada vez más casos de uso, según la Encuesta de negocios de IA 2022  de PwC. De este modo, el 36% de los encuestados, designados como empresas líderes en IA, utiliza esta tecnología para mejorar sus procesos de transformación digital, mejorar las tomas de decisiones y modernizar sus sistemas de manera simultánea. Pero, muchas organizaciones también están empezando a resolver decisiones más complejas en torno a la diversidad, la inclusión y la equidad (DEI, por sus siglas en inglés). De hecho, el 46% de los líderes ejecutivos ya están empezando a tomar decisiones en base a su fuerza laboral incluyendo estos aspectos, en comparación con el 24% de otro tipo de empresas que no están tan familiarizadas con la inteligencia artificial. “Las empresas están utilizando la inteligencia artificial para contratar y retener talento y ganar compromiso”, según explicó Bret Greenstein, socio de PwC y coautor del informe.

El pasado dañino de la inteligencia artificial en los procesos de contratación

Aunque son más las organizaciones que están experimentando con esta tecnología como herramienta para evaluar el DEI, no están delegando completamente todos sus procesos a la inteligencia artificial, sino que simplemente los están aumentando. Parte de la razón de su cautela es que en el pasado, la IA hacía más daño que bien en estos valores, ya que había algoritmos sesgados que discriminaban a mujeres y a candidatos no blancos.

“Ha habido muchas noticias sobre el impacto del sesgo en los algoritmos que buscan identificar el talento”, expresó Greenstein. Por ejemplo, en 2018 Amazon se vio obligada a desechar su herramienta interna de reclutamiento de inteligencia artificial después de darse cuenta de que utilizaba sesgos contra las mujeres.

Este sesgo es causado, con mucha frecuencia, de manera inconsciente por las personas que diseñan los modelos e interpretan los resultados. Si una IA se entrena con datos sesgados, a su vez, tomará decisiones de este tipo. Por ejemplo, si una empresa ha contratado ingenieros de software, en su mayoría hombres blancos con títulos de ciertas universidades, un algoritmo de contratación podría favorecer a los candidatos con perfiles similares.

A medida que los desarrolladores de inteligencia artificial se vuelven más conscientes del potencial de sesgo que se genera en el software de reclutamiento y contratación, pueden trabajar para protegerse contra él. De hecho, el 45% de las organizaciones que la consultora identifica como líderes en IA asegura que tienen planes para abordar los problemas de equidad en sus sistemas de inteligencia artificial para 2022. “Creo que el uso de la IA pasará de la experimentación a la producción para el reclutamiento y la contratación a medida que las personas comprendan e identifiquen mejor los sesgos y comprendan cómo evaluar mejor el desempeño futuro”.

Usar inteligencia artificial para resaltar el sesgo

Según Gartner, el 62% de los directivos de recursos humanos utiliza los datos de DEI como entrada para los procesos de talento, como el reclutamiento o la gestión del desempeño. Sin embargo, pocos lo están utilizando para influir de manera efectiva en las decisiones de los líderes sobre los trabajadores. Para crear una fuerza laboral diversa, equitativa e inclusiva, deben integrar mejor las estrategias de datos DEI en las prácticas diarias de experiencia de los trabajadores, tal y como expresó Emily Strother, directora senior de investigación de la firma de análisis.

“Las organizaciones están incorporando cada vez más la tecnología de inteligencia artificial en sus procesos de adquisición y gestión de talento para resaltar posibles sesgos. En particular, vemos esto en cómo manejan el reclutamiento y cómo trabajan con la gestión del desempeño. Este es uno de los lugares donde las empresas están más preocupadas por el sesgo, pero la IA puede ayudar”. Por ejemplo, algunas firmas están utilizando herramientas impulsadas por IA para identificar el lenguaje sesgado que los gerentes de reclutamiento podrían usar durante las entrevistas de candidatos. Las medidas correctivas podrían incluir la creación de recordatorios de sesgo a lo largo del proceso de la entrevista o alertar a los gerentes cuando su lenguaje es sesgado o potencialmente tiene un juicio injusto.

Los sesgos de los gerentes también pueden colarse cuando se trata de establecer metas para los empleados. La inteligencia artificial puede ayudar al comparar los objetivos de los trabajadores con los de otros con la misma antigüedad y luego alertar a los directivos si, constantemente, asignan más o menos objetivos importantes a ciertas personas. “Esto ayuda a los gerentes a darse cuenta de algunos de sus sesgos no deseados en el establecimiento de objetivos y los ayuda a corregir sus comportamientos”, dijo Strother.

La inteligencia artificial también puede ayudar a las organizaciones a garantizar que sus ofertas de trabajo estén lo más libres de prejuicios posibles. “Vemos organizaciones que usan IA para revisar algunas de las webs de empleo, como Linkedin o Indeed, para garantizar que el lenguaje que usan cuando publican puestos abiertos sea preciso o esté en línea con las habilidades necesarias para el trabajo frente a cualquier cosa que pueda indicar sesgo”. 

Kay Formanek, fundadora y directora ejecutiva de la empresa de educación sobre diversidad KAY Diversity and Performance y ofreció un ejemplo: “si una empresa dice que está buscando un líder motivado, estamos buscando a alguien que sea ambicioso y que vaya a entregar resultados. Lo llamamos marco de trabajo masculino, y la investigación ha demostrado que las mujeres tenderán a optar por no participar, incluso cuando estén bien calificadas para el puesto”, aseveró.

Según Formanek, las mujeres buscan un lenguaje más femenino, como: “buscamos un líder que, junto con el equipo, apoye la agenda de crecimiento del negocio. Estamos buscando a alguien que cree un equipo”.

La inteligencia artificial puede ayudar a las empresas a eliminar cualquier lenguaje sesgado de sus puestos de trabajo y enviar alertas cuando pueda estar sesgado en términos de género o alineado con conjuntos de habilidades específicas que puedan excluir a los solicitantes calificados de entornos más diversos o subrepresentados.

Uso de la inteligencia artificial para identificar a los empleados no comprometidos

Un área para el que PwC ve un gran potencial para la inteligencia artificial es la retención de trabajadores. Retener a los empleados es la clave para el éxito de un negocio, expresó Greenstein. Los factores que expulsan a las personas de un negocio tienen mucho que ver con que los trabajadores se sientan marginados, desconectados y sin compromiso. Las empresas pueden usar la inteligencia artificial para identificar departamentos o roles con un alto riesgo de desgaste, trabajadores insatisfechos o no comprometidos e incluso personas que se sienten aisladas porque trabajan de forma remota.

“En general, teletrabajar ha tenido un mayor impacto en diversos empleados, porque hay mayores grados de aislamiento. Menos conexión puede tener un efecto más dañino en la mayoría de los casos”. Las herramientas de IA pueden ayudar a los gerentes a comprender si algunos empleados corren más riesgo que otros. “Los directivos pueden buscar indicadores en los datos de cómo interactúan las personas para identificar el grado de aislamiento que sienten, así como para buscar factores desencadenantes para determinar cuándo las personas parecen estar más desconectadas”.

Si bien aún no existen herramientas estándar para este propósito, PwC está viendo a los clientes identificar los datos que consideran más importantes (viajes, ubicaciones, calendario, rendimiento, carga de trabajo…) para explorar el impacto que ha tenido el aislamiento en el compromiso y, en última instancia, el desgaste. Al integrar los fatos potencialmente relevantes en data lakes o almacenes en la nube, las empresas utilizan principalmente herramientas de análisis nativas para buscar correlación y causalidad, crear modelos predictivos y determinar las mejores acciones.

Una vez que las empresas identifican a los empleados que se sienten desconectados o marginados, les corresponde a ellas tomar medidas para que estos se sientan respetados e incluidos. Pero sabes quién se siente así es un primer paso importante. La dinámica de desgaste y adquisición de talento ha cambiado drásticamente en los últimos dos años y continúa evolucionando, por lo que las empresas que manejan sus datos, y los empleados con las habilidades analíticas para interpretarlos, tienen una ventaja. “Creo que estas herramientas pueden ayudarnos a ser mejores como gerentes, socios y compañeros de trabajo”, concluyó.

-Linda Rosencrance, cio.com