Lo que RR. HH. siempre hace mal al comprar herramientas de IA | Swechha Mohapatra

Swechha Mohapatra no comenzó su carrera en RR. HH. Tras graduarse en ingeniería informática y obtener un MBA, hoy asesora a empresas en el Institute for Human Resource Professionals en Singapur sobre transformación digital en RR. HH.

En este episodio #17 de Xobin Talks, la presentadora Manjeet Kaur aborda las preguntas que más inquietan a las comunidades de RR. HH.: cómo integrar la IA en el reclutamiento, qué ocurre con el factor humano, cómo evitar sesgos y por qué la mayoría de las organizaciones siguen cometiendo los mismos errores.

¿Qué está cambiando realmente la IA generativa en los roles de RR. HH. hoy?

Antes de hablar de reclutamiento, Swechha plantea el contexto general. La IA generativa no es una sola herramienta, sino una categoría tecnológica que se está volviendo tan fundamental como el acceso a internet, y tan disruptiva para quienes intentan ignorarla.

Swechha: "La IA no te va a reemplazar. Pero si no la adoptas, alguien que sí la use lo hará. Para obtener esa ventaja competitiva, subirse a la ola de la IA generativa es indispensable. Hay que desbloquear todo su potencial."

El efecto más inmediato en los roles de RR. HH. es la eliminación de tareas operativas y administrativas que hoy consumen gran parte de la jornada laboral. Swechha explica dónde ya está ocurriendo esto.

Los asistentes de RR. HH. ya cuentan con herramientas que responden preguntas frecuentes de empleados, muestran información sobre políticas y gestionan solicitudes de autoservicio de forma automática. Los especialistas en onboarding pueden personalizar la experiencia de incorporación según el puesto, la ubicación y los datos individuales, en lugar de aplicar procesos genéricos. Los coordinadores de reclutamiento ya no necesitan invertir horas cuadrando agendas entre candidatos y responsables de contratación.

Swechha: "Creo que la mayoría ya usamos herramientas como Calendly para encargarnos del trabajo operativo rutinario. Eso nos libera tiempo para interactuar realmente con los candidatos y mantener conversaciones significativas. Al final, nos permite hacer más sin dedicar más tiempo a tareas administrativas."

El resultado no es un equipo de RR. HH. más pequeño, sino uno que realiza un trabajo diferente: más estratégico, más relacional, más basado en el juicio profesional. Ese cambio solo es posible si los profesionales de RR. HH. entienden realmente lo que hacen las herramientas y deciden formarse en lugar de resistirse.

¿Cómo puede la IA ayudar a las empresas a atraer a la próxima generación de talento, especialmente a la Generación Z?

Manjeet plantea la pregunta que más preocupa a los líderes de talento: ¿cómo ayuda la IA generativa a atraer a los candidatos adecuados, especialmente a una generación que ya es nativa en el uso de estas herramientas?

Swechha: "La mayoría de las ofertas de empleo están saturadas de requisitos y los candidatos se confunden. No son personalizadas porque intentamos incluirlo todo. O bien la cultura de la empresa no se refleja, o la propuesta de valor como empleador no queda clara. Si entrenas bien tu LLM, deberías poder crear ofertas de empleo muy creativas y atractivas que amplíen tu pool de candidatos y mejoren tus tasas de contratación."

Es una crítica más directa de lo que suele escucharse en reclutamiento. Las descripciones de puestos generadas por IA, bien entrenadas, pueden eliminar la inflación de credenciales y la jerga que aleja a buenos candidatos. Reflejan mejor la cultura, emplean lenguaje inclusivo por defecto y se adaptan a distintos públicos. Esto es clave para la Generación Z, que evalúa la marca empleadora con el mismo rigor que el puesto en sí.

Más allá de las ofertas, Swechha destaca el engagement con candidatos como un caso de uso subestimado.

Swechha: "A diferencia de los empleados humanos, un chatbot puede trabajar las 24 horas sin descanso. Puede gestionar consultas rutinarias de RR. HH., explicar políticas, apoyar tareas de cumplimiento, interactuar con empleados e incluso ayudar en la contratación. Durante el reclutamiento, puede agendar entrevistas, filtrar currículos y responder preguntas de los candidatos sobre la empresa y el proceso de selección. En resumen, los equipos de RR. HH. pueden usar chatbots en varias etapas del ciclo del empleado, según lo que necesiten automatizar."

Para la Generación Z, la comunicación inmediata por parte del empleador ya no es un valor añadido, sino un estándar. Un reclutador que responde a una consulta tres días después ya parte en desventaja frente a una organización que responde en minutos.

¿Cómo está transformando la IA todo el ciclo de RR. HH., no solo el reclutamiento?

Swechha mapea los casos de uso de la IA a lo largo de todo el ciclo del empleado. El reclutamiento suele acaparar la atención, pero las aplicaciones van mucho más allá.

Planificación de talento y previsión de la fuerza laboral

Swechha: "La planificación de talento implica identificar brechas de competencias, prever tu plantilla según tendencias sectoriales y entender hacia dónde quiere ir tu organización. La IA ayuda a las empresas no solo a desarrollar competencias para hoy, sino a prepararse para el futuro. Más visión de futuro. Más preparación."

En la práctica, esto significa usar IA para modelar dónde las capacidades actuales de la plantilla no alcanzan los objetivos futuros del negocio, y orientar así la inversión en aprendizaje y desarrollo. Las organizaciones que lo hacen bien detectan brechas estratégicas años antes de que se conviertan en crisis de contratación.

Contratación basada en competencias

Aquí Swechha se detiene especialmente, y con razón. El cambio hacia la contratación basada en competencias es una de las transformaciones estructurales más relevantes en reclutamiento, y la IA la está impulsando y acelerando.

Swechha: "Hay trabajos que ni existían cuando la fuerza laboral actual empezó a estudiar. Las tecnologías evolucionan constantemente. Python era tendencia hace cinco años, pero ya ha sido superado por otras herramientas. ¿Cómo me aseguro de no contratar solo por una tecnología concreta, sino por actitud, potencial, capacidad de aprender, adaptarse y ser ágil? Eso es clave."

Plataformas de evaluación con IA como Xobin permiten precisamente esto: valorar a los candidatos por las competencias y atributos cognitivos que predicen el desempeño, en lugar de por credenciales que solo indican lo que sabían al graduarse.

Un estudio de Harvard Business School y Burning Glass Institute, que analizó más de 11,000 puestos en grandes empresas, concluyó que menos de 1 de cada 700 contrataciones anuales se debió a la eliminación del requisito de titulación (HBS/Burning Glass Institute). La brecha entre anunciar la contratación por competencias y aplicarla sigue siendo grande.

Desempeño, engagement y desarrollo de talento

Más allá de la contratación, Swechha aborda el uso de IA en la definición de objetivos, seguimiento de KPIs, evaluaciones de desempeño, encuestas a empleados y análisis de clima laboral. La personalización del aprendizaje es especialmente relevante aquí.

Swechha: "Una vez identificada la brecha de competencias, ¿cómo personalizas los planes de formación y sugieres cursos relevantes para cada puesto? Además, debe alinearse con las aspiraciones del empleado: lo que hace hoy y lo que quiere hacer mañana."

El objetivo es un ciclo continuo donde la IA que detecta una brecha de competencias en la contratación sigue actuando tras la incorporación, sugiriendo rutas de desarrollo y alertando cuando las capacidades se desalinean con las necesidades del negocio.

¿Cómo deberían los profesionales de RR. HH. desarrollar realmente sus competencias en IA?

Manjeet insiste en la cuestión práctica: saber que la IA es importante no es lo mismo que saber usarla. ¿Qué deben hacer realmente los profesionales de RR. HH.?

Swechha: "Debemos capacitarnos y adquirir conocimientos sobre IA para entender qué hace la herramienta y aprovecharla en nuestro beneficio. Muchas veces, en nuestras interacciones con clientes y la comunidad de RR. HH., hay miedo a la tecnología porque se percibe como un dolor de cabeza, una pérdida de tiempo o una amenaza para el empleo. Pero si reduces tareas operativas, tu trabajo no desaparece. El tipo de trabajo será más satisfactorio."

Curiosidad y reorientación estratégica

Primero, curiosidad. Su analogía es clara: así como Google hizo que el acceso a internet fuera útil para todos, ChatGPT ha hecho lo mismo con la IA. No es necesario entender el modelo subyacente para beneficiarse, pero sí tener la curiosidad de experimentar y comprender los resultados.

Reorientación estratégica. Las horas ahorradas al automatizar tareas operativas deben reinvertirse conscientemente en actividades de mayor valor: construir relaciones con stakeholders, diseñar procesos inclusivos y contribuir a la estrategia de negocio. Esa reinversión requiere una decisión deliberada, no solo una nueva herramienta.

Por qué la alfabetización de datos es clave

La alfabetización de datos es la competencia para la que menos preparados están los profesionales de RR. HH., y la más importante.

Swechha: "Siempre decimos en analítica: nunca empieces por los datos. Empieza por el problema. Cuando tengas tu hipótesis y tu problema, entonces busca los datos. Si no lo haces, la generación más joven, la Generación Z, que ya es nativa en ChatGPT, sí lo hará. La IA no va a quitarte el trabajo, pero alguien que la use sí podría hacerlo."

¿Por qué la adopción de IA en RR. HH. sigue siendo menor de lo esperado?

Manjeet va al grano y cuestiona si la realidad está a la altura de las expectativas. Swechha no duda en abordar la desconexión y comparte su visión sincera.

Swechha: "La adopción no es tan alta como esperábamos o desearíamos. Hay muchas razones. El coste es una, pero la concienciación es clave: conocer las herramientas, lo que pueden hacer y cómo pueden ayudar."

Detecta un patrón recurrente en consultoría: organizaciones que persiguen la última tecnología en vez de resolver un problema concreto.

Swechha: "El marketplace de talento es un término muy de moda. Pero si no tienes tus fuentes de datos bien definidas, tu taxonomía de competencias en orden y tu organización no está madura, invertir en un marketplace de talento puede no ser útil. Hay que empezar por el problema, no por la solución. Eso es lo que llamamos el síndrome del objeto brillante."

La consecuencia es previsible: se implementa tecnología sin una gestión del cambio adecuada, la adopción cae y se culpa a la herramienta en vez del proceso. Con el tiempo, la organización se vuelve escéptica ante nuevas inversiones, dificultando aún más la adopción futura.

Swechha: "Si la gestión del cambio no se hace bien, fracasa, y la adopción disminuye porque no se percibe el retorno de la inversión."

¿Dónde debe RR. HH. poner límites al uso de la IA?

Aquí, Swechha pasa de lo que la IA puede hacer a lo que RR. HH. debe impedir activamente que haga, y su tono se vuelve mucho más enfático.

Swechha: "También es importante saber qué ocurre con tus datos después de compartirlos. Hay que saber cómo se usan, si hay suficiente transparencia en el proceso y quién es responsable. La tecnología puede apoyar estas decisiones, pero no debe sustituir el juicio humano. Por eso es fundamental mantener la supervisión humana en todo el proceso."

Herencia de sesgos y riesgo regulatorio

La herencia de sesgos. Los modelos de IA aprenden de datos históricos. Si las decisiones de contratación anteriores fueron discriminatorias, el modelo las replicará. No es una hipótesis: una encuesta de ResumeBuilder en 2025 a empresas que usan IA en contratación detectó patrones concretos de sesgo: el 47% observó que sus herramientas favorecían a candidatos más jóvenes, el 44% detectó sesgo socioeconómico a favor de ciertos orígenes educativos, el 30% identificó sesgo de género y el 26% sesgo racial o étnico (ResumeBuilder, 2025). La Ley de IA de la UE ya clasifica la IA para reclutamiento como de alto riesgo, exigiendo supervisión y auditoría estrictas, y la ciudad de Nueva York ya obliga a auditorías independientes de sesgo en herramientas automatizadas de contratación.

Swechha: "Equidad y sesgo: la tecnología puede arrastrar sesgos ocultos a las decisiones de contratación, aunque no sea la intención. Los equipos de RR. HH. deben vigilar estos riesgos y asegurarse de que la tecnología apoye decisiones justas y consistentes, no que refuerce sesgos existentes. Como profesionales de RR. HH., tenemos la responsabilidad de que las herramientas que usamos fomenten la equidad y la coherencia. Y, sobre todo, debemos marcar el estándar ético en toda la organización y garantizar que los empleados sean tratados con justicia, respeto y responsabilidad."

Privacidad y límites de la automatización

Privacidad y protección de datos. Preguntas como quién accede a los datos de los candidatos, dónde se almacenan y cuánto tiempo se conservan tienen implicaciones legales en todas las jurisdicciones. Normalmente, los empleados esperan que RR. HH. -no IT ni legal- tenga las respuestas.

La pérdida de supervisión humana es la mayor preocupación de Swechha. Las herramientas se entrenan con patrones y no pueden ejercer juicio como una persona. Cuando un candidato se sale de lo habitual -una trayectoria poco convencional, un perfil que el modelo apenas ha visto- la herramienta recurre al patrón que conoce.

Swechha: "La tecnología y las herramientas pueden hacer de todo, pero no pueden pensar. Solo pueden aproximarse a cómo las entrenaste. Usa la tecnología para complementar, no para sustituir. Mantén el factor humano, porque eso no lo puede reemplazar nadie."

En qué debe fijarse RR. HH. en los próximos años

Swechha concluye con su visión de hacia dónde va el sector.

Swechha: "La ola de la IA generativa va a continuar y veremos cada vez más. LinkedIn Recruiter, LinkedIn Learning, Workday, SAP SuccessFactors: todos han lanzado funciones de IA generativa. Ver esa madurez es una tendencia para hoy y el futuro."

Identifica tres áreas clave a seguir de cerca.

Organizaciones basadas en competencias. El cambio de contratar por credenciales a contratar por capacidades se acelera. Las empresas que construyan ahora taxonomías sólidas de competencias estarán mejor preparadas para usar IA en la gestión de talento, porque las herramientas necesitan datos limpios y estructurados para ofrecer recomendaciones útiles.

Diversidad e inclusión a través de mejores herramientas. No mediante cuotas, sino con procesos auditados contra sesgos, herramientas para descripciones inclusivas y plataformas de evaluación que valoren la capacidad, no el origen.

Swechha: "La diversidad debe consistir en crear igualdad de oportunidades, no en etiquetar a alguien como 'contratación por diversidad'. Se trata de ser contratado por tu potencial y tus capacidades. La oportunidad debe ir acompañada de madurez: de las organizaciones, de la plantilla, de los reclutadores. Es un ecosistema que debemos construir."

Upskilling en IA a gran escala. Las organizaciones que sobresaldrán en los próximos tres años no serán las que compren más herramientas de IA, sino las que desarrollen la capacidad organizativa para usarlas con criterio, supervisión y visión estratégica.

Sobre Swechha Mohapatra

Swechha Mohapatra es Assistant Director for Workplace Transformation en el Institute for Human Resource Professionals (IHRP) de Singapur, donde acompaña a empresas en sus procesos de transformación digital de RR. HH. Cuenta con más de una década de experiencia en consultoría de HR Tech, transformación digital, gestión del talento, reclutamiento y business partnering. Su formación combina ingeniería informática y un MBA, lo que le aporta una visión técnica y comercial sobre cómo las organizaciones deben abordar la IA en RR. HH. Asesora a clientes en todo el ciclo, desde la selección tecnológica hasta la gestión del cambio, con el foco en que la inversión en IA se traduzca en resultados reales y no en el síndrome del objeto brillante.