La revolución en RR. HH. con IA: todo gira en torno a las personas (y los datos)

Como líderes de analíticas de personas, solemos hablar del futuro del trabajo y de cómo lo moldeará la tecnología. Pero en Snowflake no nos limitamos a hablar de ello: lo estamos construyendo activamente para dar un mejor soporte a nuestra comunidad de clientes, especialmente en el ámbito de las personas. Es un momento apasionante, pero también uno en el que debemos reflexionar sobre cómo damos vida a las nuevas soluciones y considerar las implicaciones más amplias de las nuevas innovaciones.

Para nosotros, en Snowflake, la conversación no gira en torno a si debemos usar la IA, sino a cómo podemos usarla para crear un trabajo más significativo en todos nuestros equipos. Lo estamos abordando centrándonos en unos pocos principios básicos que guían nuestra estrategia y nos ayudan a gestionar las complejidades del cambio organizativo.

Encontrar el problema adecuado que resolver

En todos los sectores, en las analíticas de personas, es fácil dejarse llevar por las posibilidades técnicas de la IA. Pero, como suele decir Arnnon Geshuri, Chief People Officer de Snowflake: “La lección clave fue que hay que elegir casos de uso que tengan un impacto significativo en el trabajo diario de las personas”. Esto significa que partimos de la experiencia humana, no de la tecnología.

Un buen ejemplo de ello es cómo estamos usando la IA para analizar y estandarizar nuestras descripciones de puestos mediante la creación de una aplicación personalizada en Streamlit. Nuestros clientes nos dicen con frecuencia que crear y actualizar descripciones de puestos puede ser un proceso manual y lento, por lo que nuestros equipos desarrollaron un proceso para automatizarlo y estandarizarlo para determinadas funciones y países, en colaboración con los equipos de selección de personal y de gestión de personas. Al hacerlo, no solo ahorramos tiempo, sino que desbloqueamos una gran cantidad de datos no estructurados que nos permitieron ver qué habilidades estamos contratando ahora y cómo evolucionan esas habilidades con el tiempo. Es un paso fundamental que hace posible la planificación estratégica de la plantilla en Snowflake. No estamos simplemente automatizando una tarea; estamos creando un motor de información.

¿Otro problema que estamos abordando? La conocidísima frustración de buscar las políticas para empleados. Todos conocemos la rutina: una búsqueda interminable entre un mar de artículos de conocimiento para obtener una respuesta sencilla. Estamos aprovechando Snowflake Intelligence (en vista previa pública) para ofrecer información sobre políticas y empleados de forma natural y conversacional, e ir más allá de simplemente mostrar una lista de enlaces. 

El objetivo, tanto para nuestros empleados como para nuestros clientes que usan esta tecnología, es que parezca que le estás preguntando a una persona, no a un motor de búsqueda. Esto no solo mejora la experiencia de los empleados, sino que también permite a los equipos de operaciones dejar de responder tickets repetitivos y centrarse en las preguntas complejas y llenas de matices que realmente requieren un toque humano. Y, al igual que con las descripciones de puestos, este trabajo va más allá de una solución rápida: se trata de reunir todos los datos no estructurados de las políticas en un solo lugar para impulsar la coherencia y la escalabilidad.

Mejorar las capacidades humanas, no sustituirlas

Uno de los mayores obstáculos para la adopción de la IA es la aceptación organizativa. La mayoría de las personas que se dedicaron a los RR. HH. se sintieron atraídas por el aspecto humano. Por eso, la IA puede resultar intimidante para los empleados sin perfil técnico. Nuestro equipo de personas ha tomado medidas para mostrar a los equipos cómo los agentes de IA pueden mejorar las capacidades humanas en lugar de sustituirlas.

Para generar esta confianza, empezamos con nuestro propio equipo de personas. Demostramos cómo la automatización podía eliminar tareas repetitivas y transaccionales, el tipo de trabajo que a menudo dificulta ofrecer a los empleados un soporte y un compromiso significativos. Al liberar tiempo, nuestro equipo de personas puede centrarse en actividades de mayor valor, como orientar a los responsables, ofrecer soporte personalizado a los empleados y construir una cultura más sólida. El objetivo es hacer que los puestos de RR. HH. sean más gratificantes, no menos.

La base no negociable: la calidad de los datos

Muchas organizaciones ya tienen los datos que necesitan para la IA, a menudo almacenados en sistemas como un sistema de gestión del capital humano (HCM), un sistema de seguimiento de candidatos (ATS) u otros sistemas de registro de empleados. Pero, como hemos aprendido, tener los datos no es suficiente. Los datos de personas pueden estar desordenados, y es necesario invertir tiempo en una estrategia sólida de datos de personas, desde la gobernanza hasta la limpieza, ya que hay que tener una estrategia de datos para tener una estrategia de IA.

Aquí es donde la base de Snowflake como plataforma de datos resulta tan fundamental. En Snowflake, estamos reuniendo datos de sistemas dispares en una única fuente de verdad gobernada y ofrecemos esa misma funcionalidad a nuestros clientes. Esto ayuda a entrenar modelos de IA con datos limpios, coherentes y fiables. Sin este fundamento de datos sólido, los resultados podrían ser poco fiables, lo que erosionaría la confianza que tanto nos esforzamos por construir.

Esto es solo el principio. Nuestro trabajo es un testimonio del poder de una sólida colaboración entre muchos equipos de Snowflake: nuestros equipos de tecnología empresarial, selección de personal, HRIS y gestión de personas. Con el apoyo de nuestro Chief People Officer, podemos asumir riesgos, aprender y construir un futuro en el que la IA nos ayude a crear una mejor experiencia para todos en Snowflake. Seguimos buscando formas de eliminar fricciones, automatizar lo repetitivo y permitir que los equipos se centren en lo que más importa: los empleados.