Experimentación a Ejecución: Cómo el IA Puede Elevar el Listón en Recursos Humanos y Procesos de Nómina

El IA ha dominado las conversaciones de tecnología empresarial en los últimos años porque los beneficios prometidos en productividad y eficiencia son verdaderamente transformadores. Pero un informe de McKinsey sobre el estado del IA en la empresa encontró que, aunque casi todos los encuestados están utilizando herramientas de IA de alguna manera, la mayoría todavía se encuentra en la fase de experimentación.

Casi dos tercios de las empresas encuestadas aún no han escalado la tecnología en toda su organización y ejecutan de una manera que entregue valor. Al mismo tiempo, la tecnología está evolucionando rápidamente. El IA es un objetivo en movimiento, lo que es otro desafío para los líderes empresariales que buscan formas de pasar de la publicidad del IA a resultados medibles.

Los recursos humanos y la nómina están emergiendo como terrenos de prueba en el viaje de la experimentación a la ejecución. A continuación, se presenta una visión general de algunos de los desafíos que los líderes de recursos humanos están enfrentando en este punto crítico, por qué la supervisión humana seguirá siendo fundamental y cómo avanzar de una manera que entregue el impacto más positivo en el negocio.

Los Desafíos Únicos de Aplicar el IA a los Procesos de Recursos Humanos y Nómina

En teoría, la función de recursos humanos y nómina es un área ideal para aplicar el IA porque hay muchos procesos de alto volumen y intensivos en datos que requieren precisión y eficiencia. Sin embargo, los datos no pueden ser más sensibles que la información relacionada con la salud de los empleados, el desempeño laboral y el pago.

Dado este contexto, hay dos desafíos principales que enfrentan los líderes que desean desplegar el IA en el contexto de recursos humanos y nómina. El primero es la seguridad de los datos. Simplemente es un riesgo inaceptable poner información de identificación personal (PII) en un entorno de IA público no seguro.

Las funciones de IA de recursos humanos y nómina necesitan ejecutarse en un entorno seguro, compatible con HIPAA, no en una instancia pública de ChatGPT. Esa es la primera barrera, y es innegociable.

Decidir cómo aplicar la tecnología es el segundo desafío. Las herramientas de IA son capaces de realizar tareas laboriosas como análisis comparativos y escaneo de nóminas en busca de anomalías, pero la precisión de los datos es la clave del éxito. No hay margen de error en el espacio de recursos humanos y nómina debido al impacto directo en los empleados. Un puntaje del 99% obtiene una F en Recursos Humanos.

Por estas razones, los líderes de recursos humanos necesitan experiencia específica de la plataforma y un fuerte enfoque en la gobernanza para aplicar el IA de manera efectiva en recursos humanos y nómina; la familiaridad general con la teoría del IA no es suficiente. También es imperativo elegir una plataforma que permita a las herramientas de IA aprender de los datos de la propia organización, no solo de la información pública disponible en Internet.

La Supervisión Humana es un Factor Crítico de Éxito

A medida que las aplicaciones de recursos humanos y nómina demuestran que el IA puede entregar resultados medibles, está quedando cada vez más claro que las estrategias de IA efectivas se construyen no solo alrededor de la gobernanza y la integridad de los datos, sino también alrededor de la supervisión humana, que es un factor crítico de éxito.

El mejor enfoque es integrar el IA en flujos de trabajo reales utilizando los datos de la propia organización, con humanos que validan el análisis del IA. Esta estrategia ayuda a las organizaciones a evitar la trampa común de utilizar el IA como una herramienta independiente que extrae datos públicos de fuentes en línea. Ese enfoque es riesgoso porque, incluso sus evangelistas más entusiastas reconocen, el IA no es del 100% preciso y requiere revisión como una barrera para minimizar los riesgos.

El proceso involucrado en la definición de bandas salariales es un buen ejemplo de una tarea de recursos humanos que requiere una cuidadosa supervisión humana. Las empresas necesitan bandas salariales competitivas para atraer a candidatos de alta calidad, y varios estados tienen leyes de transparencia salarial en vigor. Es importante asegurarse de que el equipo de recursos humanos esté tomando decisiones basadas en datos precisos.

Varios factores entran en juego para optimizar las bandas salariales, incluyendo consideraciones sobre la ubicación. Así, un equipo de recursos humanos que confíe en una plataforma estilo ChatGPT que accede a datos públicos estaría en desventaja si, involuntariamente, estuviera basando los niveles salariales en datos de la ciudad de Nueva York al determinar las bandas salariales para Orlando, Florida.

Cuando los equipos de recursos humanos acceden a una plataforma compatible con HIPAA con controles de gobernanza sólidos que basan los análisis en los datos de su propia organización, pueden comenzar a demostrar resultados reales. Pero incluso entonces, el elemento humano sigue siendo fundamental porque la precisión no es opcional en recursos humanos y nómina. Así que la función asignada al IA es importante.

En lugar de pedirle al IA que establezca bandas salariales o identifique tasas impositivas, los líderes de recursos humanos deben utilizarlo para análisis que luego son confirmados por humanos y para crear otras tareas que los humanos llevan a cabo. Por ejemplo, el IA puede generar recordatorios para asegurarse de que los recursos humanos pagan impuestos a tiempo y proporcionar informes a los usuarios basados en datos del sistema, no de Internet.

Desplegar el IA para Crear Valor

Un factor que hace que el IA sea único es su evolución increíblemente rápida. Debido a que está aprendiendo y expandiendo constantemente sus capacidades, decidir dónde y cómo desplegar el IA siempre será como tratar de golpear un objetivo en movimiento.

Una estrategia que vale la pena considerar es que los líderes de recursos humanos identifiquen sus tres a cinco procesos más consumidores de tiempo y determinen cómo el IA puede ayudar a agilizar esas tareas. Ya hay ayuda disponible en varias formas, ya sea a través de IA agente que se puede integrar en flujos de trabajo para completar tareas o un modelo LLM que puede realizar análisis de datos.

Por ejemplo, las empresas de software están comenzando a utilizar la inteligencia artificial para agilizar significativamente la administración de beneficios para empleados actuando como un traductor inteligente entre documentos de planes de beneficios complejos y densos, y las reglas de configuración estructuradas requeridas por los Sistemas de Información de Recursos Humanos (HRIS). Utilizando un procesamiento de lenguaje natural avanzado (NLP), el IA puede leer a través de contratos legales o resúmenes de beneficios intrincados para extraer automáticamente puntos de datos críticos, como criterios de elegibilidad, niveles de cobertura, deducibles y límites de contribución. Luego, asigna y convierte estas variables directamente en los formatos digitales y la lógica específicos que el software de recursos humanos entiende inherentemente. Esta automatización transforma el proceso tradicionalmente tedioso y propenso a errores de entrada de datos manual, lo que permite a los departamentos de recursos humanos implementar cambios de planes anuales, actualizar reglas de cumplimiento o lanzar nuevas ofertas con una velocidad, precisión y facilidad sin precedentes.

Esto demuestra una verdad fundamental sobre las capacidades del IA a medida que los líderes de recursos humanos y nómina pasan de la experimentación a la ejecución. Posibilidades emocionantes como discusiones entre agentes autónomos están en el horizonte, y eso será un cambio de juego, pero en última instancia, las decisiones requerirán que los líderes humanos tomen la llamada. Así que los líderes de recursos humanos deben construir sistemas que centren la gobernanza, aseguren la integridad de los datos y integren la supervisión humana como un componente esencial, el IA puede asumir la carga cuando se integra en flujos de trabajo, pero los humanos seguirán siendo responsables. Así es como debe ser cuando los líderes utilizan el IA para elevar el listón en el desempeño de recursos humanos y nómina.