ESG en RR. HH. y la transición hacia lugares de trabajo sostenibles | Rishabh Shrivastava

Rishabh Shrivastava no es el invitado típico de RR. HH. Es ingeniero en informática con un MBA en Energía y Petróleo, y cuenta con 12 años de experiencia en la intersección entre excelencia empresarial, sostenibilidad y estrategia ESG en algunas de las industrias más intensivas en recursos del mundo. Reside en Dubái, donde la cultura global, la regulación regional y los mandatos de sostenibilidad se cruzan generando retos únicos para la contratación y la organización.

En este episodio #24 de Xobin Talks, la presentadora Manjeet Kaur le pregunta cómo las organizaciones de la región del CCG están abordando la diversidad, la equidad y la inclusión, y en qué están fallando. La conversación avanza hacia la IA en RR. HH., el trabajo remoto como herramienta de sostenibilidad y la calidad de los datos como base olvidada de toda iniciativa analítica.

¿En qué siguen fallando las organizaciones respecto a DEI?

Rishabh comienza diferenciando dos conceptos que suelen pasarse por alto en los debates sobre DEI: la diferencia entre tener una plantilla diversa y tomar decisiones de contratación basadas en la diversidad.

Rishabh: "En países desarrollados, en vías de desarrollo y en el CCG, muchas organizaciones ven la DEI como un trámite más que como algo que realmente comprenden. Contar con una plantilla diversa no significa que se haya alcanzado la equidad ni que el entorno laboral sea inclusivo."

La diversidad como bolsa, no como resultado

Su argumento es claro: las organizaciones deben buscar bolsas de candidatos diversas, no resultados de contratación basados en la diversidad. La distinción es importante porque confundir ambos conceptos genera justo el problema que la DEI pretende resolver: decisiones que no se basan en el mérito.

Rishabh: "Siempre aconsejo a mis colegas de RR. HH. y a otros profesionales que no contraten solo por diversidad. Lo importante es construir una bolsa de candidatos que reúna personas con diferentes trayectorias y perspectivas. Lo que más importa es la diversidad cognitiva, tener personas que piensen distinto y aporten ideas nuevas."

Las empresas en el cuartil superior de diversidad étnica tienen un 39% más de probabilidades de superar a sus competidores en resultados financieros (McKinsey, 2023). BCG detectó que las compañías con equipos directivos más diversos obtienen el 45% de sus ingresos de la innovación, frente al 26% de las menos diversas. El argumento empresarial a favor de la diversidad está claro. El mecanismo para lograrla, menos. El enfoque de Rishabh apunta directamente a ese mecanismo.

Rishabh: "Una organización necesita a la persona que pueda cumplir su objetivo. A veces, en el afán de cumplir con la DEI, se olvida el verdadero motivo de la contratación. Sí, puede haber una representación justa en la bolsa de candidatos. Pero debe contratarse a quien mejor encaje y aporte más valor."

El 76% de quienes buscan empleo consideran fundamental la diversidad en la plantilla a la hora de elegir empresa (Glassdoor, 2020). La presión para demostrar diversidad es real. Rishabh señala que la respuesta debe ser construir una bolsa genuinamente diversa, no forzar un resultado diverso a partir de una bolsa limitada.

¿Cómo se construye realmente una bolsa de candidatos diversa en una industria dominada por hombres?

La industria de refrigeración de distrito en el CCG depende en gran medida de perfiles técnicos e ingenieriles, lo que dificulta encontrar talento diverso, especialmente mujeres. Rishabh, lejos de verlo como una limitación, busca soluciones prácticas para mejorar el proceso de selección.

Acudir a las universidades antes de que surja la vacante

Rishabh: "Puede que los candidatos adecuados no estén disponibles en el mercado, sobre todo cuando la ubicación limita nuestras opciones. Así que, en vez de esperar a que crezca la bolsa de talento, decidimos construirla nosotros mismos. Empezamos a contactar con universidades y a hablar con estudiantes sobre las oportunidades en este sector. Queremos que lo vean como una opción de carrera a futuro. Así, creamos una bolsa diversa de futuros candidatos y reducimos el riesgo de escasez de talento más adelante."

EMICOOL ofrece programas de formación, esquemas para recién graduados, prácticas, hackatones y eventos para estudiantes universitarios. Estas iniciativas van más allá de cubrir vacantes; también ayudan a dar a conocer el sector de la refrigeración de distrito y animan a personas que nunca lo habrían considerado a explorarlo.

Construir la bolsa para la industria, no solo para tu empresa

Aquí el enfoque es diferencial. La mayoría de los programas universitarios buscan atraer talento para una empresa concreta. EMICOOL apuesta por crear candidatos para todo el sector.

Rishabh: "Queremos construir una bolsa sólida que beneficie tanto a nuestra organización como a la industria en general. Nos acercamos a cientos de estudiantes para crear esa bolsa. Según nuestras necesidades, seleccionaremos a cinco o diez. Pero los demás también tienen potencial. Puede que no los contratemos ahora, pero pueden aportar diversidad al sector de refrigeración de distrito."

El programa de Emiratización Nafis de los EAU fija un mínimo del 10% de representación emiratí en puestos cualificados del sector privado para 2026, y en 2024 el país ya había superado su objetivo intermedio, con más de 131,000 emiratíes incorporados al sector privado (PwC, 2024). La estrategia de EMICOOL en universidades complementa estas iniciativas nacionales, creando la bolsa que permite alcanzar los objetivos de representación de forma sostenible.

¿Cómo ves que la IA cambiará la forma de trabajar de los equipos de RR. HH. en los próximos años?

La respuesta de Rishabh parte de un caso concreto que su organización está desarrollando: usar datos históricos de rotación para predecir el encaje organizacional de los nuevos candidatos.

La IA reescribirá la descripción del puesto, no eliminará el trabajo

Rishabh: "La IA probablemente no te quitará el trabajo, pero sí cambiará la forma en que trabajas e incluso redefinirá tu rol. Deberíamos usar la IA para encargarse de las tareas repetitivas y rutinarias, y así las personas puedan centrarse en lo que requiere pensamiento y creatividad."

Predecir el encaje organizacional antes de contratar

Rishabh: "Contamos con herramientas de evaluación conductual y de competencias, y tenemos datos históricos de cada empleado. Con IA, ahora podemos predecir si el candidato que vamos a contratar encajará en la organización, basándonos en los datos de rotación. Analizando los patrones conductuales y de competencias de quienes se han marchado, podemos ver si el candidato que está por incorporarse será un buen encaje."

La implicación es relevante. La mayoría de los procesos de selección evalúan las competencias y luego valoran el encaje cultural en la entrevista. Un modelo basado en datos de rotación puede identificar los patrones de quienes permanecieron y tuvieron éxito, y de quienes no, antes incluso de la primera entrevista.

El cambio estratégico que sigue

Rishabh: "Al delegar estas tareas rutinarias a la IA, automáticamente empiezas a pensar más en lo estratégico. Ese es el cambio en la descripción del puesto que se avecina. Las tareas operativas y repetitivas desaparecerán, y tu rol implicará más pensamiento estratégico, toma de decisiones y aportaciones de valor."

El enfoque de Rishabh evita la ansiedad sobre la sustitución del juicio humano por la IA, y se centra en lo que realmente permite: liberar tiempo para el trabajo que sí requiere criterio, en vez de reemplazarlo.

Cómo el trabajo flexible y remoto puede impulsar la sostenibilidad

Aquí es donde la experiencia de Rishabh en ESG aporta una visión poco habitual en RR. HH. El trabajo remoto suele debatirse en términos de productividad o bienestar. Rishabh lo aborda desde la perspectiva del carbono.

Emisiones de alcance 2 y 3

Rishabh: "Tras la firma del Acuerdo de París, los países elaboraron planes para alcanzar emisiones netas cero en 2050. Los EAU también se han comprometido con este objetivo. Para lograrlo, debemos saber cuántas emisiones generamos y monitorizarlas de cerca."

Distingue tres alcances de emisiones: Alcance 1 (emisiones directas como vehículos y generadores diésel), Alcance 2 (emisiones indirectas por consumo eléctrico y de red) y Alcance 3 (todo lo demás: material de oficina, agua, desplazamientos de empleados, viajes de negocios).

Rishabh: "Cuando los empleados trabajan desde casa, las empresas pueden reducir las emisiones derivadas del uso de oficinas y operaciones diarias. Si hay trabajo remoto, el empleado no se desplaza, así que hay menos emisiones. Al no acudir a la oficina, tampoco se consume electricidad allí. No se usan materiales de oficina, ni otros recursos como máquinas de café o vasos, así que todo se reduce."

Cuando el remoto no es posible: oficinas satélite y coche compartido

Rishabh reconoce que no todos los sectores o puestos permiten el trabajo remoto, ya que la fabricación, el comercio o las operaciones requieren presencia física. Su recomendación es práctica: oficinas satélite más cerca de las zonas residenciales de los empleados y fomento del coche compartido para reducir las emisiones por trayecto.

Rishabh: "Una opción práctica es abrir oficinas más pequeñas en distintas ubicaciones. Así los empleados tienen un lugar de trabajo más cercano y se reducen los desplazamientos largos, lo que también ayuda a disminuir las emisiones. Y si no se puede evitar, al menos promover el coche compartido."

EMICOOL ha ido más allá creando una oficina virtual de atención al cliente, reduciendo la necesidad de visitas presenciales y recortando así las emisiones de Alcance 3 asociadas.

¿Cuál es el problema de calidad de datos que las organizaciones siguen ignorando?

Rishabh concluye con un punto que afecta a toda iniciativa de datos en cualquier organización: la toma de decisiones basada en datos solo es tan buena como la calidad de esos datos.

Dos problemas que enfrentan las organizaciones

Rishabh: "Hay dos retos. Uno es la calidad de los datos. Normalmente, para convertir los datos en información, se requieren múltiples fuentes: manuales, hojas manuscritas, Excel o software avanzado. Pero para obtener la información, necesitas todas esas fuentes. Y si comparas la calidad de los datos manuales con la de un repositorio completo, ves la diferencia. La información que se extrae se distorsiona por la disparidad en la calidad de los datos."

Construir la calidad de los datos antes que la analítica

El orden importa. Muchas organizaciones intentan construir analítica sobre problemas de calidad de datos, lo que genera paneles llamativos pero poco fiables. La receta de Rishabh es resolver primero el origen del problema.

Rishabh: "Toda organización que quiera tomar decisiones basadas en datos debe empezar revisando la fuente y la calidad de esos datos. Una vez logrado eso, las oportunidades son infinitas."

Lo ilustra con el contexto operativo de EMICOOL: usar perfiles de clientes y datos de consumo para redirigir la refrigeración de distrito a los edificios y horarios de mayor demanda: oficinas en horario laboral, colegios en horario escolar, zonas residenciales por la noche. La misma disciplina de datos que permite esa optimización es aplicable directamente a la analítica de RR. HH., desde la predicción de rotación hasta la planificación de la plantilla.

Sobre Rishabh Shrivastava

Rishabh Shrivastava es Business Excellence and Sustainability Manager en EMICOOL, una empresa de refrigeración de distrito con sede en Dubái. Su carrera abarca 12 años en petróleo y gas, servicios energéticos, abastecimiento de aviación, gestión de instalaciones y refrigeración de distrito, sectores donde la sostenibilidad, la eficiencia operativa y la información ESG convergen directamente.

Es ingeniero en informática, tiene un MBA en Energía y Petróleo y varias certificaciones, entre ellas Six Sigma Black Belt, Design Thinking Coach, Certified Measurement and Verification Professional y Certified Energy Manager. Fuera del trabajo, es guitarrista principal y multiinstrumentista, y ha tocado en una banda de rock desde sus años universitarios.

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