Del talento al algoritmo: IA generativa en la nueva era de Recursos Humanos.

La inteligencia artificial en recursos humanos ha dejado de ser una promesa futurista para convertirse en una realidad en la gestión del talento. 

Una encuesta de Littler Mendelson, firma líder mundial en derecho laboral y empleo, a líderes empresariales muestra que 66% ya emplea IA en alguna función de Recursos Humanos, destacando la creación de contenido de RRHH (42%), la selección y reclutamiento de talento (30%) y el sourcing de candidatos (24%)​.

Las organizaciones están descubriendo que estas tecnologías no solo automatizan tareas, sino que también aportan valor estratégico. Por ejemplo, un estudio global de McKinsey reveló que la función de RRHH es la que más reporta reducción de costos al usar IA generativa, superando a otras áreas de negocio.

Aplicaciones clave en la gestión del talento potenciadas por IA generativa

La IA generativa está impactando todo el ciclo de vida del talento, pero veamos cuatro aplicaciones clave: atracción de talento, aprendizaje y desarrollo, engagement (compromiso) y monitoreo de bienestar de los colaboradores. En cada una, la personalización de beneficios y el uso inteligente de datos están marcando la diferencia.

1. Atracción de talento

En la guerra por el talento, ofrecer el paquete de compensación ideal puede ser un factor decisivo. La IA generativa ayuda a las organizaciones a afinar su estrategia de atracción de varias formas. Por un lado, optimiza la comunicación de la propuesta de valor al candidato: las empresas ya emplean IA para redactar y mejorar descripciones de puesto, incorporando lenguaje inclusivo y destacando los beneficios más atractivos para cada perfil​. Esto no solo agiliza la elaboración de ofertas laborales, sino que asegura que el mensaje resuene con distintos segmentos de talento.

Además, la IA puede analizar fuentes de datos internas y externas para identificar qué recompensas valoran más ciertos grupos de candidatos. Herramientas avanzadas permiten alinear la estrategia de beneficios con lo que realmente importa a los empleados potenciales. Por ejemplo, algoritmos aplicados a comentarios en redes sociales y encuestas de clima revelan tendencias sobre qué beneficios generan mayor atractivo (ej.: flexibilidad, wellness, planes de carrera), ayudando a rediseñar la oferta de Total Rewards para maximizar atracción y retención​. En otras palabras, la IA proporciona una brújula basada en datos para invertir en los beneficios que más importan.

2. Aprendizaje y desarrollo personalizado

El desarrollo de talento es parte integral del atractivo de una organización, muchas compañías consideran el crecimiento profesional y la formación como un beneficio clave que ofrecen a sus empleados. En este ámbito, la IA generativa está habilitando niveles de personalización y eficiencia antes impensados. Un ejemplo destacado es cómo Genpact, empresa global de servicios profesionales, emplea IA generativa para transformar su estrategia de learning & development.

Desde 2023, su plataforma interna de aprendizaje utiliza IA para crear contenidos y evaluaciones a la medida: aproximadamente 10% de todo el nuevo contenido formativo es generado por IA​, incluyendo microcursos, cuestionarios interactivos y resúmenes de módulos extensos.

La IA también facilita la identificación de rutas de crecimiento y planes de sucesión dentro de la empresa. Mediante el análisis de datos de habilidades, experiencia y desempeño, puede mapear itinerarios de carrera recomendados y sugerir capacitaciones o mentores específicos para cada colaborador.

Para los Directores de Total Rewards, esto significa que pueden vincular recompensas con aprendizaje de forma más directa: por ejemplo, ofreciendo insignias, reconocimientos o incluso recompensas económicas a quienes completen ciertos cursos críticos para la empresa. De hecho, las organizaciones pioneras están evolucionando su cultura de recompensas para valorar no solo los resultados, sino también el crecimiento de habilidades.

Se trata de un cambio de mentalidad: pasar de recompensar únicamente la productividad a recompensar la adquisición de nuevas competencias.

3. Engagement conectado a programas de beneficios y compensaciones

Lograr un alto engagement (compromiso y motivación) del talento es otro objetivo central de las áreas de recursos humanos. Aquí, la IA generativa está ayudando a conectar mejor con los empleados, comprender sus necesidades y ofrecer experiencias de recompensa más significativas.

Un campo de aplicación claro es la comunicación y administración de beneficios. Las organizaciones manejan catálogos de beneficios cada vez más amplios (seguros, «wellness», horarios flexibles, etc.), y no basta con ofrecerlos: los empleados deben entender su valor y saber aprovecharlos. 

La IA generativa permite crear comunicaciones hiperpersonalizadas para cada empleado, incrementando la personalización de beneficios. Por ejemplo, algoritmos de lenguaje natural pueden generar resúmenes individuales de “Total Rewards” donde cada colaborador ve el valor de su paquete completo (salario, beneficios monetarios, intangibles) en un lenguaje claro y relevante para su situación​.

Chatbots inteligentes están disponibles 24/7 para responder consultas sobre políticas de vacaciones, detalles de seguros o saldo de bonos, guiando al empleado en decisiones complejas como qué plan médico elegir, de acuerdo a sus datos familiares y de salud ​(wtwco.com).

4. AIGen para Monitoreo de bienestar y satisfacción para mayor personalización

La IA también ayuda a monitorear la satisfacción. Analizando las opiniones abiertas en encuestas de clima o las interacciones en plataformas internas, puede detectar patrones sobre qué aspectos de la propuesta de valor están funcionando y cuáles generan frustración (​wtwco.com).

Con esa inteligencia, el área de Total Rewards puede ajustar rápidamente sus programas. Algunas compañías líderes están integrando diversos datos (rendimiento, uso de beneficios, encuestas) en modelos predictivos de talento que identifican empleados en riesgo de desenganche y proponen intervenciones preventivas, como ajustes en su paquete de recompensas (​mercer.com).

Los beneficios personalizados no solo satisfacen necesidades individuales, sino que fomentan lealtad. Es decir, la IA permite que cada empleado perciba que la empresa realmente lo valora y entiende, reforzando su compromiso. No es casualidad que las empresas con programas de recompensas más a la medida reporten menor rotación: cuando los colaboradores sienten que su paquete de compensación está alineado con sus expectativas y etapas de vida, están más motivados a dar lo mejor de sí y quedarse a largo plazo. 

Casos en América Latina: EY como pioneros de la IA Generativa

En la región, EY implementa soluciones avanzadas como la plataforma EY.ai Workforce, que emplea trabajadores digitales para automatizar tareas de RRHH. Mejorando la eficiencia operativa y la experiencia del empleado (EY Global). Fuente: En Latinoamérica, líderes como Francisco Escudero y Patricio Cofré, están impulsando estas innovaciones a pesar de los desafíos que implica su aplicación en la región.

En línea con esta visión, para garantizar la adopción exitosa de la IA generativa en Latinoamérica, EY propone un enfoque integral basado en cinco pilares: 

1. Construir cimientos sólidos.
2. Definir estrategias alineadas con la visión empresarial.
3. Transformar funciones clave para maximizar el impacto.
4. Establecer sistemas confiables y éticos.
5. Garantizar confianza en los sistemas y equipar al talento para liderar el cambio.

Cómo prepararse: recomendaciones estratégicas para directores de Total Rewards.

La confianza y ética, la capacitación del talento y la estrategia y gobernanza figuran como los principales desafíos para la implementación de inteligencia artificial y otras tecnologías en las empresas. Frente a esta ¿qué pasos prácticos pueden tomar los directores de Total Rewards para prepararse y liderar con éxito la transformación? A continuación, presentamos recomendaciones estratégicas, respaldadas por expertos, para navegar esta nueva era:

1. Desarrollar competencias en datos e IA dentro del equipo de Total Rewards:

El primer paso es invertir en conocimiento. Los profesionales de recompensas deben volverse más tech-savvy (expertos en tecnología). Los especialistas de Total Rewards ya están elevando sus habilidades en análisis de datos y colaborando más con los equipos de TI para potenciar sus conocimientos de IA (​worldatwork.org).

Organiza capacitaciones en analítica y herramientas de IA para tu equipo, incentiva certificaciones y, por qué no, incluye la alfabetización en datos como parte del desempeño esperado. Algunas empresas están fomentando una cultura de learning agile donde se espera que RR.HH tome cursos de IA para estar al día (​worldatwork.org).

2. Identificar oportunidades y empezar con proyectos piloto de alto impacto:

No esperes a tener “la solución perfecta” – es preferible iniciar con pilotos controlados en áreas clave de Total Rewards. Revisa tu catálogo de procesos y pregúntate: ¿dónde una herramienta de IA podría aliviarnos la carga operativa o mejorar la toma de decisiones? Tal vez sea en la administración de beneficios (responder consultas frecuentes con un chatbot, automatizar la enrolación a planes), o en compensación (analizar equidad salarial anualmente), o en desarrollo (generar contenidos de aprendizaje).

Prioriza un caso de uso con beneficios claros y medibles, y ponlo a prueba. La investigación sugiere que muchas organizaciones están pasando ya “de la planificación teórica a la experimentación práctica” en IA​ (worldatwork.org) sigue esa senda.

Por ejemplo, podrías lanzar un piloto de tres meses con un asistente virtual que atienda preguntas de empleados sobre su recibo de nómina y prestaciones. Mide resultados (¿cuántas horas ahorró al equipo? ¿qué feedback dieron los usuarios?) y, si son positivos, escala progresivamente. Esta metodología de test & learn te permitirá construir casos de negocio internos y afinar la implementación antes de un despliegue masivo.

3. Establecer un marco de gobierno ético y colaborativo:

Forma un comité o task force interdisciplinario para la gobernanza de IA en RRHH. Juntos deben desarrollar políticas claras (si aún no existen) sobre el uso responsable de IA, abordando puntos como: privacidad de datos de empleados, criterios para validar las recomendaciones de IA, sesgos a vigilar, y comunicados transparentes a la plantilla sobre estas iniciativas.

Se proactivo: define líneas rojas (por ejemplo, «no usaremos IA para decidir despidos o acciones disciplinarias») y protocolos (p.ej., «toda recomendación de ajuste salarial generada por IA será revisada por el gerente y RRHH antes de aprobarse»). 

1. Garantizar la calidad de los datos y la supervisión humana en las decisiones:

   Un mantra en IA es “basura entra, basura sale”. Antes de implementar algoritmos en Total Rewards, haz una puesta a punto de tus datos: ¿tienes datos de personas confiables, actualizados y libres de sesgos evidentes? Por ejemplo, verifica tus bandas salariales, historiales de desempeño, resultados de encuestas de clima. Alimentar la IA con datos limpios mejorará sus resultados y reducirá riesgos de recomendaciones erróneas. Luego, diseña cada solución con un rol claro para la intervención humana. La IA debe empoderar la toma de decisiones, no automatizarla ciegamente. Esto implica definir en qué puntos un analista o gerente revisará, validará o ajustará las salidas de la IA.

2. Enfocar la IA hacia la mejora de la Employee Experience

    Cada proyecto de IA en Total Rewards debería tener como meta explícita mejorar la experiencia del empleado. Pon al colaborador en el centro del diseño. Pregúntate: ¿esta herramienta hará más fácil que los empleados entiendan sus beneficios, desarrollen su carrera, se sientan reconocidos? Si la respuesta no es clara, replantea el caso de uso. Las empresas más avanzadas utilizan la IA para transformar positivamente la experiencia de su gente ​(worldatwork.org). Por eso, también es fundamental comunicar el propósito de la IA a los empleados.

   Por ejemplo, si lanzas un nuevo portal de IA que ayuda a planificar el bienestar financiero, explica que nace para apoyarles en sus decisiones, que sus datos están seguros y que siempre podrán contactar a una persona si lo necesitan. Cuando los colaboradores perciben que la IA está allí para servirles (y no para vigilarles o recortarles beneficios), su adopción y confianza crecen. En resumen, dirige la innovación tecnológica con empatía: tecnología + empatía es la fórmula ganadora para la próxima generación de Total Rewards.

Nuestro futuro: ser más humanos que nunca con GenAI.

La irrupción de la IA generativa marca un antes y un después en Recursos Humanos. Entramos en la era de «del talento al algoritmo», donde la inteligencia artificial potencia, pero no reemplaza, la inteligencia humana.  El futuro apunta a modelos híbridos: analítica avanzada en compensaciones, beneficios flexibles y asistentes virtuales acompañando el ciclo de vida del empleado. En medio de tanta tecnología, el objetivo permanece: humanizar, más que nunca la propuesta de valor.

La IA no sustituirá el talento humano, pero transformará cómo lo desarrollamos y recompensamos. En Latam Business School, estamos comprometidos a guiar a los líderes de RR.HH. en esta transformación, ofreciendo formación práctica y global para construir un futuro laboral más innovador y humano. 

El reto es liderar con visión y responsabilidad. ¿Estamos listos para evolucionar del talento al algoritmo?

Si te interesa profundizar en cómo las tendencias globales están redefiniendo las compensaciones y beneficios, te invitamos a nuestros próximos eventos: La Cumbre de Compensaciones y Beneficios: Querétaro (27 y 28 de Agosto) y  La Cumbre de Compensaciones y Beneficios: Miami (24 y 25 de septiembre).

Temas clave que abordaremos

• Estrategias salariales equitativas y transparentes en la era del trabajo híbrido

• Beneficios flexibles y personalizados que cuidan costos y bienestar

• Analytics y benchmarking para contar la historia que el C-suite necesita oír

• Reconocimiento y retención para equipos multigeneracionales y distribuidos

• Movilidad internacional y compliance sin sorpresas fiscales ni operativas

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