Descifrando el futuro laboral bajo la sombra de la inteligencia artificial: 6 aspectos decisivos
By Eduardo Gonzalez
Business Development, HR Path Americas
Cada semana están apareciendo nuevos proyectos de Inteligencia Artificial (I.A.), es un hecho que estos proyectos, de manera lenta pero continua, van a ir desplazando puestos de trabajo. También es importante destacar que no es nada fácil utilizar esta tecnología, ya que para poder convivir con ella y sacarle el debido provecho se requiere entre otras cosas:
- Definir los casos de uso
- Realizar un mapa claro de los procesos que se desean automatizar con I.A.
- Diseñar la arquitectura para interconectar la I.A. con el ecosistema de datos con el que se cuente.
- Contar con elementos de seguridad que nos permitan proteger los datos que se gestionen.
- Generar procesos eficientes para su operación
- Crear estrategias de mitigación de riesgo normales como en cualquier proceso de automatización.
Las organizaciones siempre buscan contratar al mejor personal para poder mantener o lograr el liderazgo en su área de negocio, sin embargo ¿cuáles son los atributos que definen al “mejor personal”?
Hoy en día en ciertas organizaciones y para ciertos puestos específicos, se valora más una certificación a una licenciatura o maestría y tal vez, en un momento específico, lo que se requiere de manera inmediata es solamente alguna habilidad concreta para enfrentar una problemática emergente, por ejemplo:
Una empresa de blockchain lanza un nuevo token a través de la emisión de un ICO (Initial Coin Offering) lo cual es un medio de recaudación de fondos utilizado en el ámbito de las criptomonedas, Los ICOs son similares a las Ofertas Públicas Iniciales en el mercado de valores tradicional.
Lanzar con éxito un token a través de un ICO requiere una combinación de habilidades clave tales como:
- Conocimiento y desarrollo de contratos inteligentes utilizando lenguajes de programación tipo “solidity”
- Estrategias de mercadotecnia y creación de contenido viral a través de redes sociales tipo “TikTok”
Algo que muchos ingenieros y mercadólogos tradicionales tal vez no lograrían con el mismo éxito de quien, además de las competencias necesarias para hacerlo, se desarrolla en el medio de las redes sociales. Un blogger dedicado a estos temas, que quizá ni estudios formales tenga, gracias a sus contactos e información super actualizada, puede generar excelentes recomendaciones puntuales y oportunas, evitando costosísimos errores, logrando reducir riesgos de manera significativa y logrando que el lanzamiento del token tenga un mejor futuro.
Habilidad, según el diccionario es: la “capacidad de realizar una tarea o actividad específica a un alto nivel de competencia” y es un elemento clave que nos permite tomar buenas decisiones al aplicar los conocimientos que tenemos de manera ágil y asertiva de manera activa a procesos emergentes.
Estas capacidades se pueden detectar a través de diversos factores, uno de ellos es el factor netamente humano dado por la neurofisiología de la persona, donde se incluyen temas como el IQ, emocionales y psicológicos. Otro factor es la educación y que se representa en forma de competencias y sus grados de dominio, en este punto una práctica común es mapear las competencias de los colaboradores a las necesidades de negocio de la organización y desarrollarlas de manera progresiva.
Para poder evaluar las competencias se requiere de procesos de evaluación y una vez con los resultados en la mano, los directivos cuentan con información para saber si con el equipo humano existente se pueden cumplir los objetivos estratégicos de la organización y si no, entonces planear y ejecutar los cambios necesarios para lograrlo.
Hoy por hoy, por la velocidad de reacción que requieren las organizaciones yo considero 6 aspectos decisivos que hay que tomar en cuenta en esta época de innovación e Inteligencia Artificial para mantener el liderazgo en un mercado tan competitivo como el de hoy en día:
- La evaluación del colaborador debe ser lo más cercano a tiempo real.
Entre más actualizada sea la información con que se cuente habrá más posibilidades de mover el Timón empresarial y tomar decisiones estratégicas a tiempo.
El proceso de feedback debe ser algo común y continuo. - Enfoque hacia el colaborador.
Entender al colaborador como un ente inteligente con alta capacidad de aprendizaje, y que adicional a su conocimiento, cuenta con pasión por lo que hace, nos facilitará el apoyarlo a desarrollar habilidades que le permitan ayudar a su organización a entender, innovar y mejorar sus procesos. - La autogestión.
Los procesos clásicos de formación se basan en hacer que los colaboradores aprendan a realizar un grupo de tareas que son específicas a su posición, y para ello se dedican cursos, trainings y certficaciones enfocados a que estas tareas se ejecuten de manera eficiente. Hoy en día y en un entorno donde la inteligencia artificial puede sustituir procesos poco dinámicos y predecibles, se requiere que la optimización de los procesos se de a través de la innovación utilizando habilidades que resuelvan problemas que dificultan la velocidad, automatización y flujo de procesos, esto será una tarea compleja si la organización limita el aprendizaje de sus colaboradores a programas rígidos de formación. En la medida que el aprendizaje fluya de manera libre entonces se creará un nuevo paradigma donde gente con pasión y verdadero interés por las labores que realiza dedicará parte de su tiempo a aprender nuevas habilidades dentro de su dominio que le permitan aportar a su trabajo, y por ende a su organización, lo mejor de sí para la consecución de los fines para lo cual fue creada su posición, digamos que se vuelve más importante el “cómo” que el “qué”.
Los verdaderos líderes se van a decantar al tener acceso y contar con libertad para utilizar herramientas de capacitación suficientes y necesarias para poder gestionar su trabajo de manera eficiente e innovadora. - La curación de contenido.
Nos ha tocado vivir un cambio de paradigma en donde la información ha pasado de ser “pull” a “push”, esto quiere decir que antes la información se obtenía a base de perseverancia e interés, se buscaba, la “jalábamos”, no era muy abundante, para obtenerla había que visitar bibliotecas, convencer a especialistas que nos explicaran, contar con libros especializados etc.
Hoy en día la información llega a nosotros de manera abundante a través de: Los datos que proporcionamos cuando entramos a internet, a los “machine learning” de los buscadores, a las habilidades de los SEOs que promueven productos y a la Inteligencia Artificial. Es así como recibimos una gran cantidad de información. El problema es que mucha de esa información puede ser falsa, viciada, redundante o inservible para nuestros fines, por lo que, para poder pensar en un modelo que no nos haga perder el tiempo es importante contar con un “content cloud personalizado” (Contenedor de objetos de aprendizaje en la nube) que esté limitado a información de calidad, información que en verdad sea útil para la organización y que sea de fácil consumo.
Un ejemplo de: Content Cloud - Skills Clouds organizados.
Hasta hace poco los modelos de competencias, ligados a una descripción de puesto y a un plan de desarrollo era lo habitual en las organizaciones, sin embargo, en los últimos tiempos se ha visto que este modelo evoluciona y por tanto ahora es necesario incorporar elementos tales como “Skills” (habilidades). Con el continuo influjo de nuevas posibilidades de negocio surgen también una serie de “nuevas habilidades” que se vuelven ventajas competitivas para las organizaciones. Estas “nuevas habilidades” se van descubriendo y hacen su aparición en lugares como la Web 3.0, los metaversos, el blockchain, y todas las nuevas tecnologías y modelos de negocio. Para atraer prospectos a reclutar que cuenten con esas habilidades, aplicaciones como LinkedIn y bolsas de trabajo se empiezan a poblar con diversas descripciones de esas habilidades que ya se pueden enumerar por miles, su generación ha sido caótica ya que han nacido a través de lo que conoce como “crowd sourcing” (colaboración abierta) esto es, alguien detecta una nueva habilidad que es útil para su organización y busca ponerle nombre y apellido en términos claros para que alguien que busca trabajo y lo lea, pueda identificar que él cuenta con esa habilidad, por ejemplo: “crear contenido divertido para tik tok que genere viralidad”, y entonces se sube la oferta de trabajo a una de las múltiples bolsas de trabajo públicas cómo LinkedIn con la descripción el área de reclutamiento pensó sería la más adecuada, el problema es que muchos otros reclutadores ya han subido descripciones que, con otras palabras definen la misma habilidad.
La riqueza de un “Skills Cloud” (contenedor público de definiciones de habilidades) es que cuenta con cientos de miles de definiciones de habilidades que son necesarias para cubrir las necesidades de múltiples descripciones de puestos. Lo que lo vuelve complejo de utilizar es la anarquía que ha existido para generar ese conjunto de definiciones de habilidades.
Clasificar y normalizar estas definiciones se vuelve una tarea extremadamente compleja ya que, como lo mencionamos anteriormente, una misma habilidad puede ser definida de cientos de miles de formas diferentes.
Para poder normalizar un conjunto inteligente y objetivo de definiciones de habilidades debe realizarse un fuerte trabajo de taxonomía (clasificación a través de la sintaxis) y ontología (clasificación a través de la semántica) y para este tipo de trabajo en una base de datos de cientos de miles de datos diferentes la Inteligencia Artificial es lo único que puede lograrlo.
Un ejemplo de Skills Cloud normalizado es: Skills-Graph - Descripciones de puestos basados en habilidades.
Si se cuenta con la posibilidad de tener un conjunto de definiciones de habilidades ordenado y adaptado a la organización “Skills Cloud personalizado” así como un contenedor de objetos de aprendizaje “Skills content”, el siguiente paso es poder unir ambos a través del uso de la curación de ese contenido utilizando Inteligencia Artificial y creando así descripciones de puestos basados en habilidades que puedan mapearse a contenido pre-curado que permita crear planes de carrera en donde de manera libre y a través de autogestión cada colaborador pueda aprender lo que requiere de manera libre e inteligente.
Esta derivación de los modelos de gestión y desarrollo de talento utilizando nuevas tecnologías como EDCAST y SKILLS GRAPH van a servir para encontrar que trabajos serán hechos por humanos y cuales, por robots, en HR-PATH proveemos a las empresas con tecnología para poder detectar, utilizar y optimizar habilidades que permitan a las empresas avanzar hacia modelos de operación altamente innovadores y eficientes, impulsando a colaboradores comprometidos que generen aportaciones donde la pasión por su especialidad será clave para su desarrollo en beneficio propio y de la organización para la que colaboran.
