La IA acelera la transformación del talento y redefine el reclutamiento
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Un estudio global de SAP revela que los candidatos prefieren que la inteligencia artificial gestione tareas administrativas del proceso de selección, pero optan por una persona para comunicarles que han sido elegidos. El 39% de los candidatos ya usa IA para preparar sus procesos.
SAP ha presentado los resultados de The Road Ahead: Predictions and Possibilities for the Future of Work, un análisis que confirma que la inteligencia artificial está transformando con rapidez la gestión de personas, desde el reclutamiento hasta la evaluación del rendimiento y la compensación. Según José Luis Velázquez, director de SAP SuccessFactors para el Sur de Europa, “la IA ya está mejorando la eficiencia y la calidad de los procesos, pero exige preservar la dimensión humana para mantener la confianza”.
Equilibrio entre automatización y trato humano en el reclutamiento
La selección es el ámbito donde la IA está más avanzada. El 39% de los candidatos reconoce haber utilizado herramientas de IA para preparar sus candidaturas y casi todos consideran que les resultó útil.
Los participantes prefieren que las máquinas gestionen tareas administrativas y que las personas se encarguen de las interacciones humanas. Sin embargo, aunque les resulta indiferente quién comunique un rechazo, quieren que una persona les dé la buena noticia cuando son seleccionados. El informe advierte que un exceso de automatización podría derivar en máquinas evaluando máquinas, erosionando la confianza.
El estudio propone un modelo alternativo basado en el potencial real de cada persona, apoyado en credenciales verificadas, simulaciones y mayor transparencia sobre las condiciones del puesto. En este escenario, el currículum pierde protagonismo frente a las capacidades, la adaptabilidad y el aprendizaje continuo, que se convierten en los nuevos indicadores clave de empleabilidad.
Evaluación del rendimiento: del control instantáneo al impacto sostenido
La segunda gran transformación afecta a la evaluación del desempeño. Aunque muchas organizaciones siguen ancladas en ciclos anuales y métricas de actividad, la IA podría impulsar modelos de supervisión casi instantánea. Sin embargo, este enfoque corre el riesgo de reducir el trabajo a acciones aisladas.
El estudio plantea un modelo alternativo que prioriza el impacto a largo plazo, y que es la contribución al rendimiento global, la difusión de conocimiento o la capacidad de facilitar el trabajo de otros. Para ello serán necesarios sistemas de IA capaces de captar matices, marcos de gobernanza sólidos y cambios culturales profundos.
El informe señala que, si el rendimiento se mide por la magnitud de la contribución, la compensación también deberá evolucionar. El salario representa el 71% de la motivación de los empleados, por lo que es clave que las organizaciones reconozcan adecuadamente el impacto sostenido. El estudio apuesta por recompensas vinculadas a proyectos, innovaciones o mejoras continuas, extendiendo modelos como las participaciones o acciones más allá de los líderes senior. Este enfoque reduce brechas jerárquicas, fortalece la lealtad y disminuye la rotación.
