Redefiniendo el Talento en la Era de la IA Generativa: Cómo Identificar, Atraer y Potenciar Habilidades para el Futuro

[Título original: Se buscan Polímatas Impostores: Nuevas Fronteras del Talento en la Era de la IA Generativa (modificado el 15 Nov 2024)]

En la era de la IA generativa, ni conocemos el talento que tenemos, ni conocemos el talento que necesitamos.

John Wannamaker decía “La mitad del dinero que gasto en publicidad se desperdicia; el problema es que no sé qué mitad es” (“Half the money I spend on advertising is wasted; the trouble is I don't know which half”).

En la era de la IA generativa se podría acuñar una expresión similar: “la mitad del talento que tengo no lo necesito. El problema es que no sé a qué mitad renunciar” Y posiblemente no tengas que renunciar a ningún talento, solo ordenar y redefinir las bases de medición del talento en tu compañía.

1. Buscando talento en la era de la IA generativa

Voy a establecer una realidad de partida para ayudar a cualquiera que lea este artículo a comprender la magnitud del problema. Tomemos el proceso de selección de talento en cualquier compañía.

Los estudios demuestran que los entrevistadores toman decisiones en los primeros minutos basándose en prejuicios inconscientes y no en cualificaciones objetivas. Con más de 180 sesgos cognitivos, el ser humano es una ensalada de decisiones subjetivas inconscientes. ¿Es acaso la contratación de talento en mi compañía un proceso basado en datos y exento de sesgos cognitivos? Si a esto le añadimos que el tiempo medio para cubrir un puesto vacante es de unos 40-50 días, nos lleva a rangos de miles de euros anuales en productividad perdida con cada vacante. Y todo lo anterior, sin tener en cuenta el verdadero coste de un mal proceso de contratación que, en ocasiones, se estima en un 30% del coste anual de esa persona contratada (Departamento de Trabajo de EE.UU [1]).

Adicionalmente, las empresas siguen recurriendo a técnicas de contratación a la antigua usanza haciendo listas cortas de candidatos para cada nueva posición publicada. Ahora, eso sí, con la ayuda de soluciones de concordancia de palabras elaboradas o criterios automatizados de descarte por los portales de empleo de cara a reducir el número de candidatos a entrevistar para un puesto determinado. Y vuelta a empezar en cada nuevo proceso de selección, renunciando a las economías de escala por aprendizaje acumuladas en el anterior proceso de reclutamiento.

El juego es un ejemplo perfecto de situación de bajo desempeño (under-performance process).

Si además añadimos a la ecuación el hecho de que la mayoría de las empresas tienen políticas DEI (del inglés: diversity, equity and inclusion), la jugada se vuelve más compleja si cabe. Y todo sin incluir el vector de la diversidad generacional o por edad (que pocas o ninguna empresa tienen resuelto, todavía).

Y ahora déjame hacer más compleja la jugada final introduciendo el impacto de la IA generativa. ¿Es posible que más del 60% de las plantillas puedan ser reducidas si asumimos la capacidad de la IA generativa de sustituir funciones cognitivas humanas?. Solo cito un orden de magnitud con este artículo de McKinsey (“Current generative AI and other technologies have the potential to automate work activities that absorb 60 to 70 percent of employees' time” [2]) .

"La IA generativa actual y otras tecnologías tienen el potencial de automatizar actividades laborales que absorben entre el 60 y el 70 por ciento del tiempo de los empleados" —McKinsey Digital

El resultado es el caldo de cultivo para una tormenta perfecta en el área de recursos humanos y captación talento de las compañías.

A continuación voy a listar una serie de reflexiones que ningún director de RRHH es posible que sepa responder en este momento "reflexiones sobe el impacto de la IA generativa en la captación de talento":

• Si existe un potencial de sustitución de IA por funciones cognitivas, ¿cuál es el impacto de IA generativa en todos y cada uno de los departamentos de mi compañía?

• ¿Cuántas de las ofertas de empleo que estoy publicando ahora mismo podrían no publicarse si hacemos un estudio de habilidades aumentadas por IA en todos los departamentos de mi compañía?

• ¿Cuántas de las unidades que me han solicitado buscar talento fuera de la compañía podrían tener resuelta la vacante de forma interna si tuviera un inventario de habilidades aumentadas por IA en la compañía y contextualizadas para cada unidad-departamento de la compañía?

• ¿Debo confiar en las unidades peticionarias para buscar talento fuera dado el impacto en la moral de la compañía o acaso debería estar en disposición de aprovechar talento interno?

• ¿Cuál es la relación entre habilidades actuales y futuras una vez deflactado el impacto de la IA generativa?, ¿cómo se relacionan estas habilidades para cada departamento/unidad en mi compañía?

• ¿Cuánto talento (y dinero) estoy perdiendo por no generar un proceso personalizado de aprendizaje acumulativo basado en las relaciones entre habilidades para diferentes posiciones, departamentos y proyectos?

Abordemos el reto por partes. Dicen que la mejor forma de comerse un elefante es mordisco a mordisco.

Empecemos por el principio y hagamos el ejercicio de reflexionar sobre el futuro del trabajo y su impacto ahora que vivimos en la era de la IA, en la era de la sostenibilidad, en la era de la diversidad, en la era de…

2. La Era De La Impostura Generativa

Este post pretende reflexionar sobre el futuro del trabajo y el impacto sobre cómo medimos las habilidades necesarias para competir en una realidad dominada por los humanos aumentados. Si quieres profundizar en los pasos necesarios para implantar IA generativa en tu compañía, te recomiendo leer este otro post (A Roadmap To Help Companies Lead Good AGI Practices).

Si queremos encontrar la combinación perfecta de habilidades en la era de la IA, de la sostenibilidad, de la diversidad, etc. tendríamos que encontrar un espectro más amplio de talento ahora que la IA puede hacer gran parte del trabajo sucio. ¿Acaso no es más humano dejar que las máquinas hagan lo que las máquinas saben hacer mejor que los humanos? ¿Deberíamos dejar a un humano que se encargue de cálculos mentales complejos cuando podemos dejar a una computadora resolver el problema de forma sencilla y con exactitud?, ¿Qué pasaría si esas habilidades ahora fueran no solo cálculos matemáticos sino también: Clasificación, Diseño, Redacción, Programación, Traducción, Conceptualización, Investigación, Ideación, Análisis y Evaluación Comparativa, …? Toda función cognitiva verbal-lingüística, lógico-matemática, visual-espacial o incluso musical podría caer en espacio de mejora mediante IA. Howard Gardner a sus 80 años debería revisar su teoría de inteligencias múltiples, si no lo está haciendo ahora mismo con ayuda de IA generativa.

Los humanos tenemos ahora la capacidad de crear código sin haber estudiado informática o computación. Tenemos el enorme placer de crear magníficas obras de arte con la combinación justa de palabras. Tenemos la suerte de escribir bellas composiciones en prosa sin haber leído en profundidad sobre el tema. Tenemos la capacidad de resolver análisis complejos sin haber alcanzado la competencia analítica necesaria o sin haber cultivado el pensamiento matemático necesario. ¿No somos todos los humanos que usamos IA generativa unos verdaderos impostores en la era de la IA generativa?

Entonces, bienvenidos a la era de la impostura.

En realidad, no creo que ésta sea la época de los impostores. Los impostores siempre han existido a lo largo de la historia. Esta, sin embargo, es la era de la creación absoluta de humanos aumentados. Todo el mundo es capaz de crear cualquier cosa.

La producción en todos los ámbitos crecerá exponencialmente. Seremos testigos de creaciones inesperadas en dominios completamente inconexos e inimaginables. Las noticias se poblarán de nuevos inventos extraños y bizarros como resultado de nuestra infinita capacidad para combinar múltiples dominios del conocimiento (Nota: prometo acabar mi artículo sobre uso responsable de la IA generativa en base a los principios del budismo), todo ello gracias a nuestra inteligencia aumentada por IA.

Prefiero cambiar el concepto de impostura por el de creatividad sin fin. Bienvenidos a la Era de la Creación Absoluta.

Ahora todos hablamos el lenguaje de los datos y el lenguaje de los ordenadores, porque la IA generativa nos ha aportado la riqueza de comunicarnos con los ordenadores utilizando lenguaje natural. Sin embargo, ¿está nuestra organización preparada para crear valor con el stock de talento actual? ¿hemos adaptado la contratación y retención de las habilidades necesarias a la realidad actual? ¿Cuáles son las competencias del futuro en una era en la que nadie tiene que aprender código para hablar con máquinas (hasta cierto punto)? Empezando por los desarrolladores, según GitHub más de un 90% de ellos ya mejora sus capacidades de desarrollo con apoyo y ayuda en IA generativa.

3. A la búsqueda de nuevos polímatas

Y en la era de la creatividad ilimitada e inagotable, lo que necesitamos es un nuevo perfil de profesional capaz de ingerir cualquier aportación de cualquier dominio ajeno y crear una nueva solución brillante a un problema aún sin resolver. Y tal vez, y sólo tal vez, esas personas ya poblaban el planeta Tierra y nos olvidamos de que ya estaban a nuestro alrededor y las denominamos polímatas (RAE: 1. m. y f. Persona con grandes conocimientos en diversas materias científicas o humanísticas.).

Leí este artículo [3] sobre un pescador italiano tan enamorado de su entorno e implicado en la conservación marina que, al intentar luchar contra las prácticas pesqueras de arrastre de fondo, se le ocurrió la idea de crear un museo de esculturas gigantes que entorpecieran la labor de las redes de arrastre. Para ello contactó con artistas y escultores de todo el mundo que quisieran colaborar en su cruzada. El resultado, un museo megalítico en el fondo del mar. Artísticamente bello, tremendamente creativo y valiosamente eficaz.

Quizá necesitemos más de una nueva raza de profesionales capaces de combinar una extraña mezcla de diferentes dominios de conocimiento que activen nuestra capacidad de traducir la curiosidad en creatividad. Personas capaces de combinar el pensamiento matemático, los enfoques humanistas, las ideas creativas para que surjan soluciones respetuosas con el medio ambiente que escriban un nuevo capítulo de un mundo nuevo y bueno. Quizá ya no sea necesario un mundo mejor, con un mundo bueno sería suficiente.

En la era de la IA podríamos reanudar la antigua búsqueda de sabios y polímatas renacentistas. O tal vez, a falta de polímatas y sabios, lo que necesitamos es diversidad de pensamientos para que surjan soluciones creativas. Igual con esto solucionamos el reto de encontrar talento en la era de IA, la era de sostenibilidad y en la era de la diversidad.

Lo que sin duda necesitamos es dejar de mirar fuera y empezar a mirar dentro de nuevo. Necesitamos más gente dispuesta a crecer de dentro hacia fuera que de fuera hacia dentro. Necesitamos más exploradores interiores que celebren la gloria de coexistir con los demás. Y menos seres humanos enfrentados y dirigidos por líderes populistas. De eso ya tenemos bastante.

En la era de la IA, en la que todos tenemos acceso a conocimientos inconmensurables gracias a interfaces fáciles de usar y grandes modelos lingüísticos, la belleza de la evolución ya no estará en las respuestas, sino en las preguntas. Si reunimos la diversidad adecuada, podremos generar una fábrica de preguntas. Dejemos a los humanos hacer lo que mejor saben hacer: preguntas y creatividad. Y dejemos a las máquinas lo que saben hacer mejor: profundidad computacional, y, acceso especialista y repetitivo al conocimiento.

“Los ordenadores son inútiles. Sólo pueden dar respuestas.”— (Atribuida a) Pablo Picasso

La forma en que nuestras organizaciones buscan, miden y retienen el talento se ha visto completamente alterado por la disrupción de la IA generativa. Empezamos el artículo con la paradoja sobre la mitad de talento necesario. Quizás no sea un problema de cantidad y todo depende de cuál de los stakeholders sea el foco de la estrategia para tomar esa decisión. Si solo trabajamos para el accionista, ya conozco cuál será el impacto de la IA. Y no será sostenible y menos aún diverso.

Este es un cambio tan paradigmático que vamos a tardar años en ajustar nuestras compañías a esta nueva realidad. Lo que queda claro es que las habilidades y los procesos tienen ser revisados por defecto y de forma periódica en el tiempo. Hay autores que hablan de un marco de referencia en el que el diálogo entre maquinas y humanos [4] redefina de forma dinámica los procesos de cualquier compañía. Y puede que tenga sentido viendo el ritmo de aprendizaje de todos los modelos de lenguaje natural. Cualquier análisis de habilidades hace doce meses ha quedado obsoleto con la potencia del mismo modelo hoy día.

A mi juicio, sea el proceso o el marco de referencia que fuera, todas las compañías deben empezar por:

• capacitar a todos los empleados sobre cómo hablar / interactuar / preguntar a IA generativa (el valor de humano usando su propio lenguaje de forma generativa)

• generar un observatorio de buenas prácticas (el valor de escalar y aprovechar la creatividad colectiva)

• evaluar riesgos y un modelo de uso responsable (definir cómo usar y cuándo no usar la IA generativa)

• generar grupos de trabajo y validar resultados con grupos de expertos en cada materia, (los expertos en cada materia acelerarán el aprendizaje de nuestros modelos)

• Desarrollo de analítica de talento, inventariando y taxonomizando habilidades, conduciendo gráficos de datos para conectar taxonomías de habilidades, departamentos y proyectos (skills datagraphs + skills ontology).

Y ahora intenta aplicarlo a tu empresa y "actúa como un experimentado responsable de recursos humanos y talento con un amplia experiencia reclutando y reteniendo talento y pregunta...": ¿En qué se basa tu estrategia de contratación? ¿Cómo has conseguido atraer las competencias adecuadas y cultivar la combinación perfecta de recursos de talento para crear valor en su empresa hasta ahora?, ¿cómo lo vas a hacer a futuro?

Revisa todas y cada una de las ofertas de empleo de los últimos 12 meses y reconoce que has estado buscando, en todo o en parte, el conjunto de competencias equivocadas. O permíteme reformularlo, ¿has estado buscando competencias y habilidades del pasado para construir un futuro diferente e incierto?

Quizás si dejamos de llamarle Inteligencia Artificial y pasamos a llamarlo Inteligencia Aumentada todo resultará un poco más fácil.

Bienvenido a la era de la Creación aumentada. Y aún queda trabajo por hacer.

[Este artículo ha sido 100% ideado y escrito por un humano]

Fuentes para ampliar información:

1. Superstaff. “Counting The cost of hiring a new employee” Dec 2024 https://www.superstaff.com/blog/counting-the-cost-of-hiring-an-employee/ Last visit on Mar 18, 2024

2. McKinsey Digital, Jun 2023. https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier#introduction Last visit on Mar 18, 2024.

3. National Geographic “Un museo de esculturas del fondo marino” Feb 2022. https://www.nationalgeographic.co.uk/environment-and-conservation/2022/02/off-the-coast-of-italy-a-radical-approach-to-battling-illegal-fishing-a-seafloor-sculpture-museum Last visit on Mar 18, 2024.

4. HBR. Paul Baier, David DeLallo, and John J. Sviokla: “Your Organization Isn’t Designed to Work with GenAI” Feb 2022 | https://hbr.org/2024/02/your-organization-isnt-designed-to-work-with-genai Last visit on Mar 18, 2024.

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