Los programas de software automatizados que ayudan a contratar a los empleados y a supervisar su trabajo son cada vez más populares a medida que las empresas se enfrentan al desafío de gestionar una fuerza de trabajo dispar y remota.

El uso de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (machine learning o ML) se ha disparado justo cuando los directivos y ejecutivos se están adaptando a los entornos de trabajo híbridos y luchan por supervisar a los empleados que trabajan en remoto. Un informe reciente de la firma de análisis IDC predijo que, para 2024, el 80% de las empresas del Global 2000 utilizarán “gestores digitales” habilitados por la IA/ML para contratar, despedir y formar a los trabajadores en empleos que se miden por la mejora continua, pero solo una de cada cinco empresas obtendrá algún valor real de este proceso sin participación humana.

La actual pandemia de COVID-19 ha obligado a muchas empresas a adoptar nuevos modelos de trabajo, que van desde los enfoques totalmente remotos a los “híbridos”, en los que los individuos y los equipos trabajan a través de múltiples ubicaciones digitales y físicas.

Este cambio hacia fuerzas de trabajo más distribuidas ha obligado a las empresas a idear nuevos métodos para gestionar, dirigir y organizar las empresas, según IDC. De hecho, cerca del 41% de las empresas consideran que la capacidad de gestionar una fuerza de trabajo remota e híbrida es una habilidad crítica que deben contratar o desarrollar internamente, según la encuesta de abril de 2021 de IDC sobre la resistencia y el gasto de las empresas en el futuro.

Este cambio hacia fuerzas de trabajo más distribuidas ha obligado a las empresas a idear nuevos métodos para gestionar, dirigir y organizar las empresas, según IDC.

Hoy en día, el software de gestión digital basado en IA/ML se utiliza para escanear los currículos y seleccionar a los solicitantes, determinar el rendimiento diario de los empleados, recomendar formación adicional y determinar cuándo y cuántos empleados se necesitan para un trabajo, especialmente para el trabajo por turnos.

Amy Loomis, directora de análisis del servicio de investigación del mercado mundial del Futuro del Trabajo de IDC, indicó que aunque el uso de la IA/ML para contratar y despedir a los trabajadores puede parecer extraordinario, “se utiliza bastante en los círculos [de recursos humanos] hoy en día en mayor o menor grado”. “Los algoritmos se utilizan a menudo para clasificar a los empleados ofreciendo recomendaciones sobre quiénes serían los más adecuados para contratar o los más indicados para despedir”, añadió.

El stack-ranking, también conocido como clasificación forzada o distribución forzada, utiliza un enfoque basado en la estadística para calificar a los empleados según su rendimiento laboral en comparación con otros miembros del equipo. El software de stack-ranking puede utilizarse para sugerir a los empleados que reciban formación adicional, para fomentar que los directivos lleven a cabo una corrección de los empleados o, en algunos casos, para provocar el despido de un porcentaje de empleados que no alcanzan los ratios de rendimiento. Una empresa, por ejemplo, podría optar por despedir a todos los empleados que se encuentren en el 10% inferior de rendimiento previsto.

Amazon, en el blanco de las críticas

Los medios de comunicación difundieron el año pasado que Amazon utiliza algoritmos de software o “bots” para contratar y calificar a los empleados, “despidiendo a millones de personas con poca o ninguna supervisión humana.”

En general, un gran porcentaje de los trabajadores de Amazon son despedidos por abandono del trabajo. Solo un pequeño porcentaje es despedido por problemas de rendimiento, según Kelly Nantel, portavoz de Amazon.

La empresa, que emplea a más de 1,4 millones de trabajadores, niega que sus algoritmos se utilicen únicamente para despedir a los trabajadores. La tecnología de gestión de la fuerza de trabajo de la empresa apoya y mejora la experiencia de los candidatos a un puesto de trabajo y de los empleados. No pretende sustituir a los directivos, sino ayudarles a tomar decisiones con datos e información, según Nantel.

“Hay una clara diferencia entre un sistema de gestión de personal que señala a alguien que ha abandonado su trabajo (y como resultado se le despide automáticamente) y nuestros sistemas de rendimiento que ayudan a dar información a nuestros directivos sobre dónde y cómo están rindiendo nuestros empleados y se comparan unos con otros y dan recomendaciones y comentarios a los que pueden tener problemas”, afirmó la portavoz.

“Contextualmente, es fácil decir que miles o cientos de miles son despedidos por robots. Bueno, en algunos casos eso es cierto en los casos de abandono de trabajo, pero no son despedidos por problemas de rendimiento nunca“, continuó Nantel. “No son entrenados, despedidos o disciplinados a través de ninguna tecnología“.

Shannon Kalvar, gerente de investigación del Programa de Gestión de Servicios de TI y Virtualización de Clientes de IDC, señaló que, aunque las empresas no pueden confiar completamente en los bots de software para despedir a los empleados, las recomendaciones basadas en la IA/ML pesan mucho en la toma de decisiones. “Somos seres humanos con exceso de trabajo y estrés. ¿Cuál es la probabilidad de que no estés de acuerdo con una sugerencia cuando te llegue, especialmente si estás gestionando a alguien a distancia?”, apuntó Kalvar. 

El software de gestión digital ya se utilizaba antes de la pandemia, cuando ayudaba principalmente a gestionar las flotas de camiones, los trabajadores del comercio minorista, los trabajadores de servicios y otros trabajos “orientados a tareas”. Por ejemplo, la economía colaborativa permitió un horario flexible para los servicios de entrega, lo que permitió la entrega en el mismo día de productos minoristas y comestibles. Los camiones de reparto ya no se preparan con días de antelación.

Desde Amazon aseguran que con la adopción de la IA no pretenden sustituir a los directivos de recursos humanos, sino ayudarles a tomar decisiones con datos e información

En 2015, por ejemplo, Amazon puso en marcha su servicio de reparto Flex, utilizando conductores contratados en lugar de empleados a tiempo completo. El rendimiento de los trabajadores contratados es supervisado de cerca por algoritmos de software que rastrean sus rutas y tiempos de entrega.

“Un número aterradoramente grande de organizaciones tienen gerentes digitales“, en palabras de Kalvar. “Hemos visto un enorme interés en esto y ya está empezando a extenderse para los trabajadores de oficina, además de para todos los demás. Hoy en día, es realmente un problema en los trabajos orientados a las tareas, pero hay que darse cuenta de que todos nos estamos moviendo hacia este tipo de trabajos”. “Hay mucho software que detecta los problemas de los procesos, que es otra forma de decir: “¿Dónde está metiendo la pata la gente y hay que remediarlo?”, añadió la experta.

La cuestión se ha convertido en un tema candente en el Viejo Continente, donde la Comisión Europea está estudiando normas que podrían obligar a las empresas a ser más transparentes sobre su uso de la gestión algorítmica.

Uno de los principales defectos de la gestión algorítmica de los empleados es la naturaleza dispar de las aplicaciones. Algunas herramientas están integradas en el software del sistema ERP, otras son aplicaciones y servicios independientes. En una gran empresa, puede haber muchas aplicaciones diferentes de gestión de personal y formación, y muchas de ellas no se comunican entre sí.

Eso es un problema en Amazon, que utiliza varios tipos de software y algoritmos. Algunos controlan el tiempo y la asistencia de los empleados, otros supervisan el rendimiento de los trabajadores y otros mantienen un registro de las bajas por incapacidad de los empleados.

Un parche manual que la compañía desplegó para permitir la comunicación entre su algoritmo de control de tiempo y asistencia y su sistema de permisos de los empleados no logró integrar los dos sistemas. “En algunos casos ha habido problemas en los que una persona podía estar de baja y los dos sistemas no se comunicaban entre sí y el sistema generaba un formulario de correo electrónico o una carta que se enviaba a un empleado diciendo que había abandonado su trabajo cuando, en realidad, estaba de baja”, aseveró Nantel. “Ahora mismo estamos en proceso de implantar completamente un parche que conecte esos dos sistemas. No somos los únicos que nos enfrentamos a algunos de estos retos, y cuando eres una empresa tan grande como Amazon y estás escalando y creciendo tan rápido como nosotros, ciertamente hemos encontrado algunas situaciones en las que nuestra tecnología y nuestros sistemas no han seguido el ritmo”.

Un mercado en auge

En los próximos años, se espera que el uso de software de gestión basado en IA/ML aumente. Los inversores y otros analistas han previsto que el mercado de software de IA se duplicará con creces, pasando de 150.000 millones de dólares a más de 500.000 millones en los próximos cinco años aproximadamente.

Por ejemplo, IDC predijo que el mercado mundial de la IA, incluido el software, el hardware y los servicios, pasará de 327.500 millones de dólares en 2021 a 554.300 millones de dólares en 2024, con una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) de cinco años del 17,5%.

Forrester Research ha adoptado una visión más conservadora, proyectando que el mercado crecerá hasta los 37.000 millones de dólares en 2025. Forrester explicó sus cifras en un informe facilitado a ComputerWorld, donde afirmó que la mayoría de las aplicaciones añaden funciones de IA sin monetizarlas, y que las aplicaciones de IA creadas a medida por las empresas no generan ingresos en el mercado.

“La IA se está convirtiendo rápidamente en algo tan fundamental para el software como el software se ha convertido en el negocio. Como resultado, el software de IA se integrará cada vez más en los productos de software existentes por los proveedores de software existentes“, reza un libro blanco de Forrester del año pasado. “Las empresas descubrirán que tiene más sentido adquirir funciones de IA a través de estos proveedores de software. Al final, la IA estará en todas partes en los productos de software, al igual que la analítica, el flujo de trabajo y los datos forman parte de esos mismos productos de software”, afirmó el escrito.

Forrester distinguió entre las “plataformas de construcción” de software, que son generales y se especializan en permitir a los usuarios y vendedores utilizar la IA para desarrollar aplicaciones infundidas por la IA, y las “aplicaciones de compra“. Estas últimas son herramientas de software con IA diseñadas para ayudar a los usuarios a mejorar los resultados empresariales.

La prevalencia de la IA en varias plataformas y aplicaciones significa que los ejecutivos de las empresas que dirigen una plantilla dispersa necesitan algo más que nuevas habilidades: también necesitan nuevos “modelos mentales” para entender la productividad, el liderazgo y las relaciones entre los empleados, los directivos y las empresas, según Kalvar, de IDC.

En otras palabras, las organizaciones que utilizan software de gestión automatizada de empleados necesitan reevaluar su relación con sus trabajadores. “Hoy en día, seguimos muy anclados en una mentalidad de la era industrial. El concepto de oficina como fábrica no es una herramienta útil”, afirmó la analista.

Al final, la IA estará en todas partes en los productos de software, al igual que la analítica, el flujo de trabajo y los datos forman parte de esos mismos productos de software, según Forrester

Los estilos autocráticos de liderazgo, que hacen hincapié en los beneficios del trabajo de los empleados para los directivos —y la cuenta de resultados de la empresa— tienen que dar paso a las habilidades humanas de supervisión, según el estudio de IDC. Sin el compromiso humano, los empleados carecen de un sentido de comunidad corporativa y no se sienten implicados en el resultado de su trabajo.

Y sin la supervisión humana, las empresas corren el riesgo de perder candidatos cualificados porque los algoritmos de escaneo de currículos no suelen estar bien configurados y, por tanto, eliminan los currículos de los posibles contratados. Además, los empleados que han sido despedidos por un bot —incluso si fueron despedidos sin una buena razón— rara vez son recontratados, según Kalvar.

“Esto ocurre sobre todo en los trabajos con salarios más bajos”, dijo. “Si has despedido a todas las personas cualificadas porque no querías mantenerlas, estás acabado, porque la mayoría de las empresas no vuelven a contratar a los empleados despedidos. Las personas siguen estando ahí para contratarlas, pero no puedes encontrarlas. Son invisibles para ti”.

Si, por ejemplo, una empresa exige a los solicitantes una formación universitaria, aunque su experiencia laboral les capacite para el puesto, los algoritmos los eliminarán automáticamente de la lista de posibles candidatos. “Si tienes una región con bajo nivel de estudios y pones todos los puestos de trabajo que requieren estudios universitarios a través de tu software de filtrado, vas a acabar con los candidatos existentes muy rápidamente. Puede haber un 30% de la población que podría ser considerada [para una vacante], pero no los vas a ver. Eso crea una percepción de desequilibrio y escasez de talento”, añadió.

Las empresas ya están empezando a tomar nota y a cambiar su cultura de gestión. Por ejemplo, en la entidad financiera japonesa SoftBank los humanos revisan los currículos rechazados por la IA/ML para asegurarse de que no se pasan por alto candidatos prometedores.

“Sinceramente, todavía no hay mejores prácticas. Yo diría que averiguar esto es el gran reto para los humanos que gestionan”, afirmó Kalvar. “Tenemos que resolverlo rápidamente. Los que lo descubran tendrán comunidades muy comprometidas y leales que trabajarán juntas. Los que no lo consigan tendrán organizaciones muy esbeltas. Eso va a quedar muy bien durante un par de trimestres”. Pero sin la intervención humana, esas supuestas ganancias podrían desvanecerse.

–Lucas Mearian, IDG.es