Dado que el desgaste es un problema cada vez más desafiante, las empresas están recurriendo a los chatbots y al aprendizaje automático para aumentar las estrategias de recursos humanos para medir el sentimiento de los empleados, identificar los riesgos de renuncia y fortalecer el apoyo profesional.

Los empleados están renunciando a sus trabajos a un ritmo récord y las empresas están teniendo dificultades para atraerlos de nuevo. Lo que agrava el problema es el hecho de que los empleados ahora trabajan con frecuencia desde casa, lo que dificulta que los gerentes identifiquen a los empleados que no están contentos. Además, hacer que los nuevos empleados se pongan al día es más desafiante cuando no pueden asistir a sesiones de capacitación en persona o seguir a los empleados experimentados.

Para resolver todos estos problemas, las empresas recurren cada vez más a la Inteligencia Artificial. Pero hay un límite de cuánto puede hacer la IA.

Uso de IA para medir el sentimiento de los empleados

La “Gran Resignación” no ha sido una exageración. La cantidad de personas que renunciaron a sus trabajos no ha tenido precedentes durante la pandemia, alcanzando un récord de 48 millones de personas en 2020, frente a los 42 millones en 2019, que fue el récord anterior.

Las expectativas de rendimiento laboral insostenibles, la falta de desarrollo profesional y potencial de avance, y la falta de trabajo significativo se encuentran entre las principales razones que motivan a los empleados a seguir adelante, según una encuesta de March McKinsey , con una compensación inadecuada más abajo en la lista, en el sexto lugar. ¿La razón número 1 por la que las personas renuncian a sus trabajos? 

El problema es que puede ser difícil darse cuenta de que los empleados tienen dificultades cuando, de repente, todos trabajan de forma remota.

“Soy una persona de la vieja escuela y creo que no hay sustituto para la gestión a pie”, dijo Bill Nowacki, líder de ciencia de decisiones en KPMG. “No creo que haya un sustituto para los buenos gerentes sabiendo que su hija tuvo un partido de fútbol la semana pasada”.

Pero los empleadores grandes y pequeños han tenido que adaptarse, dice, y algunos están descubriendo que el trabajo remoto e híbrido ofrece ventajas significativas.

“Esto del trabajo desde casa es genial y lo van a aceptar”, mencionó. “Pero, entonces, por definición, eliminaremos la capacidad de administrar trabajando alrededor. Cuando tengo un equipo repartido por todo el mundo, realmente no puedo entender íntimamente sus idas y venidas o si están cansados ​​o no”.

Para llenar este vacío, algunas empresas están recurriendo a encuestas de empleados destinadas a medir cómo se sienten los trabajadores. Más recientemente, han estado explorando el uso de chatbots interactivos para controlar el estado de ánimo de los empleados en el trabajo.

KPMG, por ejemplo, construyó su primer chatbot interactivo en 2016. Al principio vio una adopción limitada, pero el interés disminuyó rápidamente. “Entonces, literalmente, esta semana, tuve cuatro llamadas sobre esto”, informó Nowacki. “La gente está empezando a darse cuenta”.

Nowacki señaló que la tecnología ha crecido desde entonces. Se puede recopilar mucha información sobre lo que hacen los empleados, como cuándo inician sesión en sus sistemas de trabajo, cuándo hacen sus llamadas telefónicas y cuánto tiempo tienen entre reuniones. “Todos estos datos están ahí”, resaltó.

Para que se sienta menos como una microgestión espeluznante y más como una atención útil, Nowacki sugirió permitir que los trabajadores opten por el sistema. Los empleados pueden entonces entender lo que la empresa está mirando. “Podemos detectar que te estás quemando antes de que te des cuenta de que te estás quemando. Cuando lo presentas de esa manera, que estamos cuidando tu salud, optan por participar”, mencionó.

KPMG calcula una puntuación para el riesgo de abandono de un empleado, trata de identificar un motivo y luego sugiere una solución. “Con back-testing y validación cruzada, descubrimos que hemos sido capaces de predecir consistentemente que dos tercios de las personas están a punto de renunciar y ahorrar entre un 10 % y un 20 % de los que identificamos”, aseveró.

Sin embargo, no todas las empresas podrán utilizar la IA para predecir el desgaste.

“Al igual que cualquier aplicación de IA, la capacidad de predecir la facturación depende completamente de los datos históricos”, dijo Jonathan Reilly, director de Operaciones y Cofundador de Akkio, una empresa de IA sin código.

Por lo general, esto significa que solo las grandes organizaciones pueden usar la tecnología. Pero eventualmente, es probable que este tipo de tecnología sea una funcionalidad central en las plataformas de recursos humanos empresariales, indicó Reilly. “La mayoría de las plataformas comerciales funcionarán con IA en los próximos cinco años”.

Empleo de la IA para hacer frente a la deserción

Una empresa que ha estado invirtiendo en chatbots impulsados ​​por IA y otras herramientas para ayudar a reducir el desgaste es la firma global de servicios profesionales Genpact, que tiene más de 100 000 empleados. Su chatbot, llamado Amber, hace preguntas relevantes a los empleados en momentos cruciales de la empresa.

“Los resultados permiten a los líderes de recursos humanos y ejecutivos de C-suite ayudar de manera proactiva a los empleados que no están contentos”, dijo Sanjay Srivastava, director Digital de Genpact.

Anteriormente, Genpact usaba encuestas. Pero la herramienta de IA puede ayudar a medir el estado de ánimo de los empleados. El puntaje de estado de ánimo positivo ahora es un indicador clave. “Tomamos medidas cuando hay una disminución en el estado de ánimo positivo”, mencionó.

Y al garantizar que los empleados obtengan apoyo adicional cuando lo necesitan, dijo, como resultado, los puntajes generales de estado de ánimo positivo han aumentado.

“Amber fue especialmente crucial durante la pandemia, cuando la empresa cambió a un trabajo más remoto”, dijo Srivastava. Según Genpact, el 66% de sus empleados utilizó el chatbot de Amber en 2021 y, de los que lo hicieron, el 84% reportó un estado de ánimo positivo.

“Los empleados que no participan en los chats de Amber se van dos veces más que los que sí lo hacen”, señaló Srivastava. “Los resultados han sido mucho más allá de lo que cabría esperar”.

La compañía también usa IA para monitorear los mensajes de los empleados en busca de indicadores de que un empleado está a punto de renunciar. Al analizar los metadatos de los mensajes, “no los mensajes en sí mismos”, aseveró, “ahora podemos demostrar estadísticamente que ciertos tipos de comportamiento de comunicación se correlacionan directamente con el rendimiento comercial”.

El análisis puede ayudar a identificar a los empleados para que la empresa pueda tomar medidas adicionales para mantenerlos motivados. Y puede identificar los riesgos de deserción, lo que permite que los líderes discutan estrategias de retención o implementen planes de sucesión antes de que los empleados realmente se vayan.

Incorporación de nuevos empleados más rápido con IA

Genpact también está acelerando el proceso de incorporación de nuevos empleados mediante IA, dijo Srivastava. La compañía ha transformado su nueva experiencia de contratación al digitalizar toda la experiencia de incorporación, que proporciona viajes experienciales personalizados, acompañados de un mapeo de experiencias y emociones en cada punto de contacto.

Otras empresas están utilizando IA para ayudar a capacitar a los nuevos empleados de manera más efectiva, lo que ha sido cada vez más importante con la transición a una fuerza laboral que trabaja desde casa. Y al ofrecer oportunidades de capacitación adicionales, las empresas también ayudan a reforzar la retención de empleados, mencionó Jonathan Parnell, consultor senior para la transformación de la nube y el centro de datos en la consultora de tecnología Insight.

“La gente siente que realmente te importa, que están invirtiendo en tu futuro. “Muchos de los problemas de escasez de mano de obra se deben a que las empresas no invierten en la fuerza laboral actual”, mencionó.

Las soluciones de capacitación impulsadas por IA brindan el mayor valor comercial cuando se enfocan en roles en los que los empleados trabajan dentro de parámetros muy específicos, y donde hay mucha rotación. Los centros de atención al cliente son un ejemplo perfecto.

Andy Thurai, vicepresidente y analista principal de Constellation Research, trabajó recientemente con un minorista global mediano a grande al que le resultó difícil administrar la rotación en sus centros de llamadas cuando comenzó la pandemia.

Antes de la pandemia, los nuevos empleados leían la documentación, miraban videos y luego se sentaban en un salón de clases. “Estaban configurados para contratar y capacitar personas físicamente, localmente en el área del centro de llamadas. Se requería una presencia física, cara a cara, para venir a un lugar a aprender. Cuando todo se volvió virtual, estaban contratando a alguien sin verlo y tratando de entrenarlo virtualmente para que se acelerara”.

Por lo general, en un centro de llamadas, los gerentes caminan por el piso, observan cómo se desempeñan los empleados, listos para intervenir y ayudar si hay problemas. “Cuando te vuelves virtual, eso no puede suceder”, exclamó Thurai.

La empresa terminó creando una solución basada en piezas de varios proveedores diferentes, incluido el procesamiento del lenguaje natural, la toma de decisiones inteligente, los sistemas de entrenamiento y las IA conversacionales. Tomó entre seis meses y un año antes de que funcionara lo suficientemente bien como para satisfacer sus necesidades. “Y todavía lo están construyendo. Con los sistemas de IA, las cosas nunca son perfectas”, dijo.

La empresa comenzó usando casos antiguos de clientes para el programa de capacitación, lo que permitió a los empleados intentar encontrar sus propias soluciones y luego evolucionó para simular nuevos casos de soporte que no habían surgido en el pasado.

También está el comienzo de un sistema que buscaría en una base de conocimientos de casos anteriores para sugerir posibles soluciones a los nuevos empleados mientras estaban en llamadas. “Aún no es perfecto”, mencionó Thurai. “Pero puede indicarte la ubicación donde quizás quieras buscar”.

Recientemente, el minorista agregó una funcionalidad para escuchar automáticamente las llamadas telefónicas en curso y marcarlas para los supervisores si parece que las cosas van mal.

A continuación, la compañía planea mejorar la base de conocimientos para que presente soluciones automáticamente y ofrecer automatizaciones de un botón para que los empleados puedan hacer clic en un botón para que el sistema se haga cargo de las tareas que actualmente tienen que hacer manualmente, como emisión de devoluciones o envío de cartas.

Ingrese a la era de los recursos humanos aumentados

El uso de la IA para la capacitación, así como para la retención, el reclutamiento y otras tareas de recursos humanos es lo que IDC llama “recursos humanos aumentados”.

El gasto en recursos humanos aumentados creció un poco más del 30% el año pasado a casi $3 mil millones, y se espera que alcance los $6.3 mil millones en 2025.

Y los empleados están cada vez más entusiasmados con la idea. Según una encuesta de 2021 realizada por Workplace Intelligence y Oracle , el 82% de más de 14 000 empleados y gerentes de todo el mundo dijeron que creen que los robots pueden respaldar sus carreras mejor que los humanos.

Mientras tanto, el 85% dijo que no estaba satisfecho con el apoyo profesional que recibía actualmente de sus empresas, y el 87% mencionó que las empresas deberían hacer más para escuchar sus necesidades.

Además, el 55 % señaló que sería más probable que se quedara en una empresa que usa IA para respaldar el crecimiento profesional. Algunos ejemplos de esto incluyen identificar qué habilidades necesitan desarrollar y recomendar formas de aprender nuevas habilidades.

Según un informe publicado por Eightfold AI en marzo pasado, más del 50 % de las empresas ya están utilizando algunas herramientas relacionadas con la IA para mejorar los recursos humanos, por ejemplo, para evaluar a los posibles candidatos para un trabajo y emparejarlos con los mejores roles, o usar chatbots para responder preguntas comunes, asignar a las trayectorias profesionales de los empleados, o mejorar o volver a capacitar a los empleados.

Además, el 82% de los gerentes de recursos humanos consultados para la encuesta dijeron que sus empresas aumentarán el uso de herramientas de IA para la gestión del talento en los próximos cinco años.

Algunos problemas pueden ser demasiado grandes para que los solucione la IA

Según una investigación publicada en Harvard Business Review, una cultura empresarial tóxica es el mayor factor de atribución, seguido de la seguridad laboral y la reorganización.

No es probable que un chatbot de recursos humanos, por inteligente que sea, haga mucho para abordar estos problemas. De hecho, la IA es realmente un multiplicador de fuerza. El uso de IA en un lugar de trabajo tóxico podría empeorar aún más la toxicidad.

Por ejemplo, si la solución de la gerencia al problema de la rotación es persuadir a los empleados para que se queden, entonces un sistema de Inteligencia Artificial que monitorea las comunicaciones de los empleados en busca de signos de estrés puede poner como objetivo a estas poblaciones vulnerables, haciéndolas sentir aún más acosadas e infravaloradas.

De manera similar, algunas empresas intentan utilizar la IA como parte de su proceso de incorporación para compensar la falta de estructuras de documentos disciplinadas, dijo Parnell de Insight. “Si su incorporación es tan complicada, entonces su negocio no es sólido. “¿Por qué tienes que construir toda esta loca IA para la incorporación? ¿No sabes cómo funciona tu negocio? ¿Por qué tienes que construir una IA solo para preguntar cómo está alguien?

No hay mucho que la IA pueda hacer para solucionar problemas comerciales fundamentales, agregó. “¿Cuánto Febreeze puedes comprar para no tener que lavar la ropa nunca más? En algún momento, solo tienes que lavar tu ropa. Tienes que hacer el trabajo. Tienes que organizar un negocio eficiente. La IA no resuelve un problema por sí sola. Sí, la IA puede ayudar, pero aún tiene que poner las cosas en su lugar para que la IA tenga éxito”.

-Maria Korolov, cio.com