La implantación de la IA en Recursos Humanos pone en juego a la organización al completo para lograr que sea ética y legal, confiable y transparente. Marisa Cruzado, CEO de IA+Igual, destaca en esta entrevista dos grandes desafíos que ha descubierto durante el proceso de auditoría de casos de uso reales de IA en RR. HH para detectar posibles sesgos: crear un lenguaje común que comparta el equipo tecnológico y el de Recursos Humanos y apostar fuerte por la Comunicación y la Formación.
Empresaria del mundo de la comunicación y la innovación social con reconocida experiencia, este ejercicio Marisa Cruzado se ha enfrentado al gran reto que supone tratar de certificar que el uso de esta tecnología disruptiva respeta los derechos de los trabajadores de forma equitativa e inclusiva.
ORH.- IA+Igual es un proyecto único a nivel mundial que trata de detectar posibles sesgos derivados del uso de la IA en RR. HH. ¿Puede poner en ‘negro sobre blanco’ este propósito?
Marisa Cruzado.- En el Proyecto IA+Igual vemos la actual transformación tecnológica de una manera diferente porque creemos que lo que subyace a este proceso es más una revolución humana que digital. A diferencia de anteriores innovaciones tecnológicas que tuvieron impacto en un ámbito determinado, la inteligencia artificial es transversal y afecta tanto a la empresa como a la sociedad en múltiples ámbitos y niveles, marcando un cambio de paradigma en la forma de trabajar, relacionarnos, divertirnos… En definitiva, afecta de forma sustancial a cómo aprendemos, cómo nos relacionamos, cómo sentimos.
Desde IA+Igual nos sumamos a la corriente internacional que trabaja con una visión multidisciplinar, que aporte conocimiento diverso y evita los sesgos. Si dejamos el desarrollo de la IA sólo en manos de técnicos, será imposible que algoritmo no esté sesgado. ¿Por qué nos centramos en el mundo laboral? Porque es un área crítica en la que es necesario garantizar que todas las personas tengan derecho a un acceso equitativo al mercado de trabajo.
ORH.- En el proyecto interviene un grupo de auditores expertos en datos y una veintena de asesores que ofrece una visión de 360º sobre el área de Recursos Humanos ¿Cuál ha sido el principal desafío durante este primer año de rodaje?
M.C.- Precisamente, tener que superar nuestros propios sesgos: en un proyecto colaborativo, como IA+Igual, el desarrollo técnico bien realizado, el expertise tecnológico, va de la mano de un enfoque multidisciplinar porque la inteligencia artificial es tan compleja como el ser humano y demanda un gran capital intelectual diverso para acometer los retos y los desafíos de nuestra propia creación de manera inteligente.
ORH.- Cuando IA+Igual estaba ya inmersa en el proceso de auditoría de casos de uso reales de IA en Recursos Humanos, se aprobó el Reglamento de Inteligencia Artificial (RIA) europeo. ¿Cómo afecta a las empresas la nueva normativa?
M.C.- Las empresas españolas están acostumbradas a bregar anualmente con nueva normativa que les exige modificar de forma continua su estrategia en el terreno de las relaciones laborales. Un paraguas normativo europeo, que luego ha de transponerse a la normativa española, requiere volver a replantearse cómo están haciendo las cosas con el respaldo de un marco legal claro, muy importante para que el uso de la IA en RR. HH respete los derechos de los trabajadores.
Hay que compaginar las dos caras de la moneda: por un lado, que se garanticen la equidad y la ética en el uso de la IA en Recursos Humanos; por el otro, hay que facilitar que la empresa siga avanzando sin frenar el potencial que tiene para estos departamentos contar con la IA. Esta tecnología puede ayudar a suprimir o complementar tareas administrativas dejando en manos de los profesionales más tiempo disponible para desempeñar tareas de mayor valor e impacto en la organización.
ORH.- El dato es la materia prima de un algoritmo y éste constituye la base de la inteligencia artificial. ¿Cómo está trabajando la empresa con datos históricos que ya vienen sesgados? El RIA hace hincapié en la correcta gobernanza del dato.
M.C.- Se habla mucho de Analytics, pero se practica poco, al menos no en la medida necesaria para acometer con garantías la implantación de la inteligencia artificial. Este es el primer reto de Recursos Humanos: organizar bien los datos, unificar las fuentes y etiquetarlos de una manera correcta. Y, en paralelo, en IA+Igual tenemos un cometido clave: hacer transversal el conocimiento necesario para que la aplicación de la IA en Recursos Humanos inspire la confianza que actualmente no existe.
La formación es un pilar clave. Ayudamos a los directores de recursos humanos a entender el alcance de la inteligencia artificial y, por tanto, a empezar a hablar el lenguaje necesario para comprender el valor que estas herramientas pueden aportar a su área. Y, además, estamos preparando un módulo formativo para que el personal técnico entienda los desafíos, retos y cargas normativas del área de Talento. Intentamos acercar el idioma de los tecnólogos al de Recursos Humanos, sin necesidad de que los primeros se conviertan en expertos en personas ni que los segundos aprendan a desarrollar código, por ejemplo.
ORH.- ¿Qué papel juega la comunicación para que todos estos ‘jugadores’ compaginen el lenguaje técnico con el humanista? En un modelo, un trabajador es un dato, pero en la vida real es una persona con una trayectoria a su espalda.
M.C.- Las empresas tienen por delante una gran labor de información y comunicación sobre el funcionamiento de los modelos de inteligencia artificial y su entrenamiento y cómo influyen en la toma de decisiones, que siempre recae en profesionales de Recursos Humanos. Para acometer una transformación cultural no sirven los eslóganes llamativos de Marketing ni el bombardeo de información: evolucionar a una cultura saludable, flexible o incluso a una cultura amigable con la inteligencia artificial requiere una estrategia de Comunicación que ayude cambiar la forma en que las personas entienden esa realidad, ir a la raíz de la cuestión.
Uno de los frenos, en el caso de la inteligencia artificial, es la mala imagen que esta tecnología tiene, a grandes rasgos, en la sociedad. Junto al desconocimiento y el miedo a lo nuevo, mucha gente tiene la sensación de que si no eres ingeniero no has estudiado algo técnico no estas capacitado para utilizar esta tecnología.
Tratamos de facilitar que los empleados de la organización utilicen la tecnología como un copiloto en su trabajo, como un apoyo para su desempeño, porque el mercado laboral va a expulsar a las personas que no utilicen inteligencia artificial, pero no aquellas que aprendan a utilizarla. Es un reto de recursos humanos capacitar a sus profesionales para que aprendan a integrar la inteligencia artificial en sus usos de trabajo cotidiano.
Recomiendo a las empresas que busquen a expertos en Comunicación que hayan trabajado en el ámbito de Recursos Humanos y entiendan las necesidades del área -un empleado no es un cliente-. Con la inteligencia artificial nos estamos jugando mucho en materia de eficiencia, productividad y rentabilidad y, por eso, hay que hacer muy bien las cosas de partida.
ORH.- IA+Igual es un proyecto de dos años de duración financiado por la Consejería de Familia, Juventud y Asuntos Sociales de la CAM a través de los Fondos Next Generation. ¿En qué posición está el uso de la IA para generar innovación social frente a otras áreas como Salud o Defensa, por ejemplo?
M.C.- En este proyecto colaborativo contamos con la visión de tres empresas: IN2 es una compañía tecnológica, ORH es una plataforma de contenidos para recursos humanos y CVA es una agencia de comunicación. Hemos percibido que hay muchas iniciativas en innovación social pero, como no se está poniendo el foco en esos desarrollos, no terminan de expandir su campo de actuación.
Al final, todas las empresas buscan un retorno económico. En pleno apogeo de cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), cada vez son más las empresas que presentan memorias no financieras a final de año para destacar el valor social de sus organizaciones. Las compañías que se plantean cómo incluir en su estrategia acciones para apoyar el desarrollo de herramientas de tecnología con un enfoque social deberían tratar de traducir la inversión destinada a innovación social a KPIs. Pero parece que, de momento, los grandes intereses estratégicos de los países se orientan a invertir en Defensa, Seguridad o Hacienda, por ejemplo.
ORH.-¿Cuál es el principal reto de IA+Igual en el segundo ejercicio que arranca en julio?
M.C.- Después de un primer año de trabajo, en el que hemos sentado las bases del procedimiento de auditoría, está muy claro el proceso que vamos a seguir. En un proyecto de innovación, vamos avanzando con cada paso que damos y este próximo año nos planteamos tres retos muy importantes:
- Ofrecer en abierto la Formación: en unas semanas, los cuatro ciclos formativos desarrollados por Maite Sáenz, copromotora de IA+Igual, se impartirán en abierto porque hemos comprobado que el conocimiento compartido con las empresas durante este año es muy importante para ellas.
- Ampliar la red de colaboradores: junto al Consejo Asesor y el equipo de DATAI, de la Universidad de Navarra, estamos impulsando ya una red global de embajadores para compartir conocimiento y difundirlo.
- Desarrollar el Libro Blanco: se trata de una publicación que sentará las bases para un modelo de certificación algorítmica en el ámbito de Recursos Humanos. Este documento recopilará toda la información recogida a lo largo del proyecto del proyecto con recomendaciones de uso y será muy útil para empresas certificadoras y normalizadoras y para que las propias empresas que están implantando la IA en Recursos Humanos descubran cómo generar valor a través de un uso confiable y explicable, acorde a la ética y la legalidad.
Nuestro objetivo último es impactar definitivamente en el ámbito laboral con un modelo que permita el acceso equitativo de todas las personas, sean cuales sean sus capacidades, su procedencia, edad, etcétera, poniendo siempre a la persona en el centro de la IA, como he explicado al principio. Los sesgos son humanos, pero nuestra labor es concienciar a la empresa de que, en primer lugar, debe mitigarlos mientras se desarrolla un modelo de IA para recursos humanos; y, en segundo lugar, debe tratar de corregirlos en las posteriores fases de entrenamiento.
