IA para RRHH: Cómo la inteligencia artificial potencia la gestión por habilidades

A medida que las empresas se orientan hacia estrategias basadas en habilidades para la selección, contratación, el aprendizaje, el desarrollo de carrera y el liderazgo, las herramientas y proveedores de contenido están adaptándose para satisfacer estas nuevas demandas. Sin embargo, el ecosistema de gestión de habilidades se ha vuelto exponencialmente más complejo, con sistemas de inferencia de habilidades integrados en plataformas de gestión del talento, evaluaciones tanto técnicas como interpersonales, y un crecimiento significativo en el uso de evaluaciones psicológicas y de personalidad. En este contexto de creciente sofisticación, muchas organizaciones se sienten abrumadas, enfrentando desafíos sustanciales para identificar qué sistemas se ajustan de manera óptima a sus necesidades específicas y a sus contextos operativos particulares.

Un mercado en expansión y lleno de complejidad

El denominado «mercado de habilidades» está en plena expansión, con un número creciente de empresas especializadas en la evaluación y análisis de habilidades. Los sistemas de inteligencia de talento, potenciados por IA, ofrecen la promesa de inferir las habilidades de los empleados a partir de sus experiencias y comportamientos, facilitando evaluaciones precisas y en tiempo real. Paralelamente, las evaluaciones psicológicas y de personalidad están cobrando relevancia al ayudar a las organizaciones a comprender mejor las motivaciones, el ajuste cultural y las preferencias de los empleados y candidatos. No obstante, la proliferación de herramientas está generado un nivel muy alto de confusión, ya que muchas de ellas se presentan sus taxonomías de habilidades como soluciones «universales», mientras que en la práctica, cuando las organizaciones las quieren implementar seguimos viendo que la evaluación de habilidades sigue siendo altamente específica a cada contexto organizacional, especialmente en roles críticos. Por eso, es esencial que las organizaciones mantengan un enfoque pragmático, evaluando cuidadosamente qué herramientas ofrecen el mejor ajuste para sus metas y contexto específico.

Inferencia de habilidades y el papel de la IA

Uno de los mayores avances que las compañías quieren conseguir gracias al uso de la IA es poder conseguir inferir habilidades a partir de grandes volúmenes de datos e interacciones de los empleados en tiempo real. Los proveedores de sistemas de gestión del capital humano (HCM) están intentando integrar cada vez más la IA para mejorar la precisión de las inferencias. Esto es especialmente relevante en un entorno donde las habilidades requeridas para un puesto pueden evolucionar rápidamente debido a la transformación digital y la innovación.

Sin embargo, a pesar de estos avances, muchas empresas sienten que los sistemas de habilidades a menudo han sido sobrevendidos, y que las promesas de una «herramienta universal de habilidades» capaz de inferirlas a partir de lo que hacen los empleados en su día a día no se cumplen en la práctica. La evaluación de habilidades es un proceso matizado, y no siempre es sencillo encontrar una solución que pueda adaptarse a las necesidades únicas de cada empresa. Por eso, es esencial que las organizaciones mantengan un enfoque pragmático, evaluando cuidadosamente qué herramientas utilizan y lo que ofrecen para ajustarse a sus metas y contexto específico.

Desafíos en la evaluación de habilidades blandas y liderazgo

Mientras que las evaluaciones técnicas están bien cubiertas por diversas plataformas, las habilidades blandas y el liderazgo presentan un desafío distinto. El desarrollo de herramientas efectivas para evaluar y potenciar estas competencias está todavía en evolución y no parecen ofrecer un resultado que acabe de convencer a las compañías. Las evaluaciones tradicionales, como las evaluaciones 360 grados, seguirán siendo útiles, pero es probable que se complementen con nuevos modelos de evaluación basados en IA que integren tanto el comportamiento como el desempeño en tiempo real.

A medida que más empresas están priorizando las habilidades blandas y el liderazgo en sus estrategias de desarrollo y diferenciación, se espera que aparezcan nuevas soluciones que puedan medir, desarrollar y actualizar estas capacidades de manera más efectiva. Sin embargo, la complejidad de estas evaluaciones sugiere que no habrá una solución estandarizada, ni única para todas las organizaciones, sino que será necesario combinar diferentes enfoques y herramientas para obtener una visión completa del potencial de un empleado.

El papel de las taxonomías de habilidades y su interoperabilidad

Un aspecto crítico en la evolución del mercado de habilidades es la creación de taxonomías de habilidades más robustas, actualizadas y actualizables. La capacidad de definir y clasificar las habilidades de manera coherente dentro de una organización es clave para que las herramientas de evaluación y desarrollo sean efectivas. Los proveedores de HCM están trabajando en mejorar la interoperabilidad de sus plataformas con empresas de datos especializados en habilidades, con lo que pretenden permitir que las taxonomías se mantengan actualizadas en tiempo real según las tendencias del mercado.

Esto es especialmente importante en un mundo donde las habilidades demandadas cambian rápidamente, y donde las organizaciones necesitan tener una comprensión clara de las habilidades que tienen y las que deben desarrollar internamente. Los sistemas de taxonomías de habilidades, junto con los datos en tiempo real, ayudarán a las empresas no solo a evaluar a sus empleados actuales, sino también a prever las habilidades que necesitarán en el futuro, facilitando una planificación estratégica del talento más dinámica y adaptable.

Un enfoque pragmático para un panorama en constante evolución

A pesar de los avances, el paisaje de las taxonomías de habilidades y las evaluaciones sigue siendo confuso para muchas empresas. La variedad de opciones y la falta de una solución «universal» hacen que muchas organizaciones se sientan abrumadas a la hora de elegir las herramientas adecuadas. Por esta razón, es esencial que las empresas adopten un enfoque pragmático: en lugar de buscar la herramienta perfecta, deben centrarse en identificar soluciones que se alineen mejor con sus necesidades específicas, y estar dispuestas a combinar diferentes herramientas y enfoques para lograr sus objetivos.

Es crucial que las empresas comprendan que no se trata solo de adoptar la tecnología más avanzada, sino de integrarla de manera efectiva en sus procesos de evaluación y desarrollo. Las organizaciones que logren equilibrar la tecnología con una estrategia clara de desarrollo de habilidades estarán mejor posicionadas para aprovechar al máximo el potencial de sus empleados y prepararse para los desafíos futuros.

Reflexiones finales

La evolución de la IA en el ámbito de la gestión por habilidades, evaluaciones y taxonomías plantea oportunidades que están empezando a cambiar el panorama de la gestión del talento. A medida que las empresas avanzan hacia enfoques basados en habilidades para sus procesos de gestión de personas, será crucial que exploren cuidadosamente por el mercado de herramientas y plataformas disponibles. Aunque gracias a la IA, el futuro promete herramientas más sofisticadas y adaptables, el verdadero desafío está en la correcta integración de estas soluciones en la estrategia de desarrollo de talento de cada organización. Las empresas que adopten un enfoque pragmático y estratégico serán las que logren transformar esta complejidad en una ventaja competitiva.

Empresas a seguir:

>> Draup: Plataforma de inteligencia de talento impulsada por inteligencia artificial que ayuda a las organizaciones en la adquisición y gestión de talento, proporcionando insights basados en datos para mejorar la toma de decisiones.

>> Degreed: Plataforma de aprendizaje que permite a las organizaciones evaluar, monitorizar y desarrollar las habilidades de sus empleados, proporcionando acceso a recursos de aprendizaje tanto internos como externos.

>> Lightcast: Proporciona análisis del mercado laboral y herramientas de adquisición de talento, ofreciendo insights basados en datos para ayudar a las organizaciones en la planificación y desarrollo de la fuerza laboral.

>> LinkedIn Learning: Plataforma de aprendizaje que ofrece una amplia variedad de cursos para el desarrollo de habilidades, además de herramientas para evaluar el progreso y alinearlo con las necesidades estratégicas de la empresa.

>> Plum: Utiliza ciencia de datos y psicometría para ayudar a las empresas en la evaluación de candidatos y empleados, mejorando la contratación y el desarrollo del talento mediante evaluaciones de habilidades y personalidad.

>> Pluralsight: Plataforma de aprendizaje en línea que ofrece cursos y evaluaciones de habilidades en tecnología, ayudando a profesionales y organizaciones a desarrollar y medir habilidades técnicas.

>> Revelio Labs: Plataforma de análisis de la fuerza laboral que utiliza datos públicos para ofrecer insights sobre el mercado laboral, ayudando a las empresas a entender tendencias y dinámicas de talento.

>> SHL: Soluciones de evaluación de talento y datos para ayudar a las organizaciones a contratar y desarrollar al mejor talento, proporcionando evaluaciones psicométricas y herramientas de análisis de la fuerza laboral.

>> Skillable: Proporciona plataformas de aprendizaje práctico y evaluación, ayudando a las organizaciones a mejorar y readaptar a su fuerza laboral a través de laboratorios virtuales y entornos de entrenamiento.

>> TalentNeuron: Solución que ofrece datos e insights sobre el mercado laboral, ayudando a las organizaciones en la planificación estratégica de la fuerza laboral y decisiones de talento basadas en datos.

>> Workday Skills Cloud: Plataforma de gestión de habilidades que utiliza inteligencia artificial para ayudar a las organizaciones a identificar, desarrollar y aprovechar las habilidades de su fuerza laboral, proporcionando insights sobre el talento interno.

Foto de Markus Spiske