28 diciembre, 2023

4 aspectos éticos para el uso de la Inteligencia Artificial en la gestión de talento

En el último año la digitalización de Recursos Humanos creció, el análisis de datos a partir del uso de sistemas automatizados ha influido en decisiones de compensación o el desarrollo de estrategias de retención de talento.

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La inteligencia artificial (IA) ya es una realidad en Recursos Humanos y el uso de sistemas basados en esta tecnología plantea un reto ético para la gestión de talento, especialmente por los sesgos y la toma de decisiones críticas como recortes de personal.

Aunque estas herramientas pueden ser una gran aliada, su aplicación debe ser responsable para evitar efectos negativos.

“Si bien la IA es una poderosa herramienta en la predicción y, por tanto, en la retención de talento, debe utilizarse de forma responsable y ética, y estar al servicio de las personas ayudándolos a potenciar las capacidades humanas”, dice Javi Rayón, director de Producto e Innovación de Sesame HR.

De acuerdo con el informe de “Evolución Digital RH” de Needed Education, en el último año la digitalización de los departamentos de Capital Humano creció 13,5%, el análisis de datos a partir del uso de nuevas tecnologías ha permitido a las áreas de talento mejorar las decisiones en torno a la compensación, desarrollar estrategias para la retención de colaboradores, identificar talento clave en diferentes niveles jerárquicos y medir la satisfacción de la fuerza laboral.

La inteligencia artificial en los sistemas para Recursos Humanos son capaces de analizar grandes cantidades de datos, como métricas de rendimiento, patrones de comunicación, actividad en redes sociales e incluso los tonos en los que está escrito un correo electrónico.

Dicho de otra manera, la IA tiene el potencial de recomendar a quién incrementarle el salario o qué empleado tiene más probabilidad de abandonar una empresa. Sin embargo, esta capacidad requiere de área de talento que consideren aspectos éticos, Sesame HR recomienda cuatro puntos:

1. Confidencialidad de los datos

La información utilizada por los modelos de inteligencia artificial puede ser muy sensible, lo que plantea cuestiones sobre la privacidad de las personas y el posible uso indebido de la información, los departamentos de Recursos Humanos necesitan políticas para regular este aspecto.

2. Sesgos en el algoritmo

Los modelos de IA deben ser tan buenos como los datos con los que se entrenan, cuando la información es sesgada puede conducir a predicciones o filtros incorrectos, esto puede afectar o beneficiar el desarrollo de sólo un grupo de empleados o candidatos.

3. Falsos positivos

Hay que tener presente que un software puede generar falsos negativos o positivos en cualquier medición que se haga. En este sentido, basar la decisión únicamente en el resultado del sistema puede conducir a malas elecciones.

4. La predicción es distinto a comprensión

La inteligencia artificial predictiva puede ayudar a las áreas de talento a tener un enfoque preventivo, pero en la mayoría de los casos sólo responden el “qué”; por ejemplo, la IA puede advertir que un empleado dejará la compañía, pero sin conocer las razones. Por ello, Sesame HR aconseja a los departamentos de Recursos Humanos mantener conversaciones genuinas con los colaboradores para entender las causas.

La ética en el desarrollo y uso de la inteligencia artificial son un desafío para su aplicación en Recursos Humanos, es un reto general. De acuerdo con la Organización para la Cooperación y Desarrollo Económicos (OCDE) en los últimos tres años las vacantes relacionadas con la IA crecieron 33%, pero menos del 1% de las ofertas de empleo menciona la “ética” o “desarrollo de responsable” en las habilidades requeridas.

Fuente : El Economista

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