En el entorno corporativo actual, la promesa de la inteligencia artificial (IA) para optimizar procesos y decisiones estratégicas se ha convertido en un tema central para la gestión de talento. Recientemente, Accenture ha anunciado que utilizará el “uso de IA” como una métrica para informar sus decisiones de promoción de empleados. Este giro plantea preguntas importantes sobre la objetividad, la equidad y la responsabilidad en la gestión de carreras profesionales.

A primera vista, incorporar una métrica de uso de IA puede parecer una forma innovadora de alinear el crecimiento individual con las necesidades de la organización y la adopción de tecnologías emergentes. Si las diferentes áreas de la empresa dependen cada vez más de herramientas de IA para diseñar, analizar y entregar valor, medir la competencia técnica y la adopción de estas herramientas podría parecer una señal de rendimiento relevante para el avance profesional.

Sin embargo, también surgen interrogantes críticos que requieren un análisis cuidadoso. En primer lugar, la métrica debe definirse con claridad para evitar interpretaciones sesgadas. ¿Qué implica exactamente el ‘uso de IA’? ¿Es el volumen de consultas a modelos, la integración de soluciones de IA en proyectos, o la capacidad de diseñar soluciones con IA? Cada una de estas variantes puede favorecer perfiles muy diferentes y, sin una definición precisa, podría traducirse en sesgos hacia roles técnicos o hacia empleados con mayor exposición a proyectos de IA.

En segundo lugar, la equidad debe ser una prioridad. No todos los roles ofrecen las mismas oportunidades para trabajar con IA, y las desigualdades previas en capacitación, acceso a herramientas o redes de apoyo pueden amplificar disparidades en las evaluaciones de desempeño y promoción. Es esencial que la métrica se acompaña de políticas de desarrollo, mentoría y acceso a formación para nivelar el terreno.

En tercer lugar, la transparencia y la ética deben guiar el despliegue de cualquier métrica de IA. Los empleados deben entender cómo se mide su desempeño, qué datos se utilizan y cómo se calibran las decisiones de promoción. La gobernanza de datos, la protección de la privacidad y la claridad sobre el uso de IA en procesos de recursos humanos son elementos que no deben pasarse por alto.

Asimismo, es prudente considerar un enfoque híbrido que combine métricas basadas en IA con evaluaciones cualitativas de liderazgo, impacto en clientes y colaboración en equipos. Las herramientas de IA pueden aportar visibilidad sobre habilidades técnicas y adopción de tecnología, pero la experiencia humana, la creatividad y la capacidad de influir en una cultura organizacional siguen siendo factores determinantes para un ascenso sostenible.

Para las organizaciones, este tipo de enfoque ofrece la oportunidad de construir trayectorias profesionales más alineadas con las competencias del siglo XXI: aprendizaje continuo, adaptación a cambios tecnológicos y capacidad de generar valor en entornos complejos. Al mismo tiempo, exige un marco robusto de gobernanza que preserve la equidad, la responsabilidad y la confianza de los colaboradores.

En resumen, el uso de métricas de IA para informar promociones puede ser un paso estratégico si se diseña con precisión, transparencia y un compromiso claro con la equidad. La clave está en comunicar con claridad qué se mide, por qué se mide y cómo se usan los resultados para apoyar el desarrollo profesional de todos los empleados, evitando sesgos y promoviendo un entorno en el que la tecnología potencie, y no limite, las oportunidades de crecimiento.

from Latest from TechRadar https://ift.tt/8sfc2CI
via IFTTT IA