Por Toni Matheu. Director de Summar Software
Legalteca. Artículo publicado en Capital Humano, Nº 396, Abril de 2024, Editorial CISS
La IA generativa está demostrando una gran capacidad para convertir grandes cantidades de datos en información bien estructurada, de la que extrae conclusiones lógicas que nos ofrece a partir de prompts en lenguaje natural o directamente de forma automatizada. En lo que al desarrollo de software respecta, a día de hoy hay muchas más ideas y expectativas que resultados de calidad aprovechables por parte de profesionales con buena experiencia, pero seguimos atentamente su evolución, realizando pruebas con mucho interés.
La inteligencia artificial (IA) está en boca de todos y no es de extrañar, sobre todo si consideramos que las grandes compañías tecnológicas se cuentan entre los mayores influenciadores a nivel mundial y, así, las redes sociales y todo tipo de medios de comunicación están plagados de contenidos que, en todos los estilos y formas, describen los avances y potenciales capacidades futuras de esta tecnología, frecuentemente acompañados de mensajes que explícita o implícitamente plantean la necesidad de invertir cuanto antes en la IA para no quedarse fuera de juego.
Es evidente que múltiples tecnologías están en un proceso acelerado de evolución, y que cada vez con mayor frecuencia sus aplicaciones prácticas concretas conllevan grandes beneficios. Pero, por otro lado, también creemos que se están cronificando los anuncios de nuevas tecnologías con supuestas capacidades revolucionarias a corto plazo, anuncios cada vez más insistentes y omnipresentes, lo cual puede tener efectos extremos que consideramos no adecuados, tanto el escepticismo de no hacer caso de ninguna nueva tecnología como el optimismo exagerado de invertir en todas ellas. Somos de la opinión que frente a este alud de anuncios hay que ser realistas, y mantenerse adecuadamente informados para considerar la aportación a nuestro trabajo de las nuevas tecnologías desde una perspectiva equilibrada y en el momento adecuado.
Potencial de la IA
En cualquier caso, ciñéndonos a nuestros dos ámbitos profesionales, que son el desarrollo de software y la gestión de personas, en ambos pensamos que la IA tiene un gran potencial futuro y algunas capacidades a corto plazo interesantes. La IA generativa está demostrando una gran capacidad para convertir grandes cantidades de datos en información bien estructurada, de la que extrae conclusiones lógicas que nos ofrece a partir de nuestros prompts en lenguaje natural o directamente de forma automatizada. En lo que al desarrollo de software respecta, a día de hoy tenemos muchas más ideas y expectativas que resultados de calidad aprovechable por parte de profesionales con buena experiencia, pero mediante nuestra inteligencia natural seguimos atentamente su evolución y haciendo pruebas con mucho interés.
Frente a este alud de anuncios hay que ser realistas, y mantenerse adecuadamente informados para considerar la aportación a nuestro trabajo de las nuevas tecnologías desde una perspectiva equilibrada y en el momento adecuado.
En el ámbito de la gestión de personas, vamos a intentar concretar nuestra opinión expuesta anteriormente mediante un ejemplo concreto y sencillo. En los procesos de selección y reclutamiento, muchos desearíamos encontrar alguna alternativa válida a las tediosas y repetitivas tareas de revisión de currículos, entrevistas y pruebas pre y post incorporación. Además, desearíamos que el encaje de los candidatos en nuestras organizaciones fuera consistentemente mejor.
Ejemplo práctico, sin y con IA
Para hacer más eficiente un proceso de reclutamiento, ya hace unos años desarrollamos para un cliente un software con el objetivo de hacer una primera valoración de currículos sin que el reclutador tuviera que leerlos todos. Para ello, los currículos en papel (sí, muchos candidatos no entraban en el jobsite) se escaneaban y un sistema OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres) extraía de ese documento no estructurado todos los datos del candidato, y los clasificaba para ser procesados por un algoritmo «clásico» que puntuaba a cada candidato y le presentaba al reclutador una lista ordenada con los datos de contacto y CV de todos los candidatos, para entonces decidir cuantos incorporaba al proceso de selección, y los descartados recibían automáticamente un email personalizado. Simplificando la parte inteligente del asunto, el reclutador escribía en una pantalla todas las palabras que consideraba relacionadas con un buen candidato (estudios, experiencia, ubicación, idiomas, fechas…), les daba una puntuación y elaboraba killer questions, y mediante estadística básica se conseguía atender sólo a los más adecuados y ser más eficiente. En definitiva, Inteligencia Natural del reclutador y estadística, con unos resultados tan confiables como los que tenemos costumbre de conseguir.
La IA tiene un potencial mayor que otras tecnologías, como por ejemplo el blockchain, y su nivel de aplicación es tan amplio que casi todos hemos realizado alguna experiencia.
¿Cómo creemos que debería ser dicho proceso utilizando la IA? Vamos a ser moderadamente imaginativos y mantener una estructura del proceso similar al descrito en el ejemplo anterior. Si consideramos que la herramienta IA debería asistir inteligentemente al reclutador en la comparación de múltiples atributos de los candidatos con los de empleados de desempeño exitoso, la herramienta debería disponer de las capacidades necesarias para realizar las siguientes tareas:
- A partir de los currículos en cualquier formato (texto, video…), extracción de todos los datos de un candidato, pero además «leyendo entre líneas» para obtener información no explícita de tipo «soft»
- Disponer de una ingente cantidad de datos actualizados con atributos y experiencias de personas con un buen nivel de desempeño, que configuren perfiles profesionales ideales por países, regiones, sectores de actividad, departamentos, puestos de trabajo…
- Realizar una evaluación comparativa de cada candidato con dichos perfiles ideales para presentar una primera lista ordenada con los argumentos más favorables de cada candidato, para que el reclutador mediante prompts verbales refine y corrija la selección
- Además, y como «contramedida» al probable uso de IA por parte de los candidatos, detectar la utilización de otras herramientas IA en la elaboración de contenidos que podrían falsear la evaluación anterior
Las posibilidades antes descritas pueden parecer muy interesantes y con unos resultados fiables, y desde luego, la imaginación también puede sugerirnos resultados excelentes en escenarios mucho más complejos y con un nivel de automatización mucho mayor. Pero la puesta en marcha de la IA en los procesos que conforman la gestión de personas constituye todo un reto en el que, además de las cuestiones técnicas, hay que tener muy en cuenta consideraciones éticas y normativas en la aplicación práctica de los resultados de la IA, tanto a corto como a medio plazo.
¿Qué podemos hacer mientras tanto?
Entonces, parece que queda mucho camino por recorrer, pero ¿qué podemos hacer mientras tanto? En primer lugar, mantengámonos adecuadamente informados de los avances prácticos en nuestros ámbitos de competencia, y esto creemos que va a tener sus dificultades. La IA tiene un potencial mayor que otras tecnologías, como por ejemplo el blockchain, y su nivel de aplicación es tan amplio que casi todos hemos realizado alguna experiencia. Cabe esperar una avalancha de nuevos calificativos, nombres y explicaciones técnicas complicadas que junto con la promoción de muchos influenciadores podría generar expectativas que nos ocuparan más de lo conveniente.
Si disponemos de datos, a medio plazo podremos aplicar herramientas IA en nuestra
gestión con mayor facilidad.
En segundo lugar, y en nuestra opinión más importante, gestionemos más procesos y con más detalle, aprovechando en mayor medida las capacidades del software actual para recopilar datos de nuestra organización. Hoy parece fundamental disponer de datos para establecer unos patrones de actuación de la IA que nos ofrezcan buenos resultados, y la compartición de datos de negocio en el pasado se ha demostrado limitada. Si disponemos de datos, a medio plazo podremos aplicar herramientas IA en nuestra gestión con mayor facilidad.
Asimismo, debemos considerar el avance de la IA en ámbitos como el del lenguaje y la documentación, con interfaces de usuario a modo de copiloto que permiten generar contenidos y obtener resúmenes de todo tipo: Descripción de puestos y organizaciones, competencias y sus indicadores de evaluación y un largo etcétera, que tras las oportunas revisiones pueden ayudar a poner en práctica la gestión de los procesos que nos llevarán a tener más datos.
Finalmente, consideramos que la responsabilidad en la mejora de los procesos debe recaer sobre los profesionales, y no en las herramientas que utilicen. Como muy bien nos ha dicho un cliente nuestro: «un mánager es responsable de los resultados de su equipo, no caben justificaciones basadas en la IA».
