Hemos organizado junto con la Asociación Española de Directores de Recursos Humanos (AEDRH)  un encuentro para analizar cómo la inteligencia artificial y el People Analytics están transformando la gestión de personas.

La jornada celebrada el 7 de octubre en Madrid, reunió a profesionales del ámbito empresarial, universitario y de la Administración Pública para para abordar uno de los grandes desafíos de la gestión de personas: cómo aprovechar mejor los datos, la tecnología y el conocimiento experto para tomar decisiones de talento informadas, objetivas y que permitan anticiparse.

Durante el encuentro se trataron temas como la preparación de las organizaciones para incorporar la IA, la importancia de los datos y de su calidad en los procesos de talento, así como la necesidad de evaluar nuevas competencias relacionadas con la inteligencia artificial.

People Intelligence: del dato a una mejor decisión

Beatriz Lucía Martínez, Directora de Talent en el IIC, habló de cómo preparar a las organizaciones para la era de la IA, combinando analítica, conocimiento de las personas y una adopción responsable de la tecnología.

Este cambio lo debe liderar la función de RR. HH.:

• IA Readiness: conocer las capacidades y habilidades clave de la organización para afrontar la adopción de la IA.
• Movilizadores del cambio: identificar quién influye, conecta y facilita la transformación más allá del organigrama.
• Liderazgo que genera impacto: comprender qué estilos de liderazgo funcionan y cómo evoluciona la cultura.
• Adopción inteligente de la IA: medir el uso real de agentes y soluciones de IA, detectar fricciones y valorar su aportación.
• Nuevo alto desempeño: redefinir qué significa un rendimiento excelente en entornos híbridos en los que personas e IA trabajan conjuntamente.

Todo ello, inevitablemente unido a resolver los desafíos que actualmente están sobre la mesa: la ética, la privacidad, la gobernanza, la explicabilidad de los modelos y la necesidad de contar con equipos multidisciplinares.

En definitiva, el reto no es incorporar inteligencia artificial, sino crear las capacidades, el liderazgo y la cultura necesarias para convertirla en productividad, innovación y valor para la organización. 

Decisiones de talento construidas sobre datos de calidad

Tomar mejores decisiones sobre talento no depende solo de disponer de más datos, sino de contar con información rigurosa, modelos sólidos y criterio experto. Víctor Herrero Martín, Talent Acquisition Manager en BBVA, plantea un paralelismo muy visual: los datos son los ingredientes, el modelo es la receta y el criterio profesional es lo que permite interpretar correctamente el resultado y decidir mejor.

En BBVA han pasado de la calidad de la materia prima al impacto real en las decisiones de talento, utilizando además la IA como herramienta en este proceso:

• Datos de calidad como punto de partida: si los datos son sesgados, incompletos o poco fiables, las decisiones de talento también se verán comprometidas.
• Decidir, asesorar y anticipar mejor: el dato aporta valor en distintos horizontes, desde hacer una selección más objetiva hasta detectar patrones que ayuden a anticipar qué perfiles tienen un mayor encaje.
• Evaluación más completa del talento: BBVA combina variables como razonamiento, inteligencia emocional, competencias y motivaciones para obtener una visión más completa del candidato.
• IA para apoyar el criterio experto: herramientas como eValue Architect permiten ajustar la ponderación de variables según el puesto, mientras que la Calculadora eValue integra resultados, genera rankings y detecta posibles riesgos en competencias críticas.
• Aprendizaje y mejora continua: cada evaluación alimenta un repositorio de conocimiento que permite que el modelo aprenda y que las siguientes decisiones sean cada vez más precisas y consistentes. 

Competencia en IA: formar para usarla con criterio

La incorporación de la inteligencia artificial al ámbito educativo exige ir más allá del simple uso de herramientas. Juan José Rodríguez Martín, PhD, Vicerrector de Innovación, Calidad y Acreditaciones en Fundación Universidad Europea plantea un marco de actuación para desarrollar y evaluar la competencia en IA.

Utilizar la IA de manera segura, ética y responsable para:

• la búsqueda, la gestión y el análisis de datos;
• La comunicación y colaboración en entornos mediados por la IA;
• la solución de problemas;
• la creación de contenidos y el desarrollo de IA.

Algunos temas a tener en cuenta para el desarrollo y evaluación de la competencia IA:

• Aprender con y sobre IA: distinguir entre situaciones en las que no debe utilizarse IA, aquellas en las que sirve como recurso y aquellas en las que debe evaluarse directamente la competencia para utilizarla.
• Uso responsable y crítico: saber utilizar estas tecnologías de forma segura, ética y responsable, valorando también sus riesgos, limitaciones e impacto.
• Una competencia multidimensional: gestionar información, comunicarse y colaborar con IA, resolver problemas, crear contenidos y, en los niveles más avanzados, desarrollar sistemas de inteligencia artificial.
• Diferentes niveles de dominio: desde el usuario principiante al usuario autónomo, el experto y el creador de IA, adaptando el aprendizaje a distintos perfiles y necesidades.
• Integrarla en la formación: un itinerario progresivo para desarrollar estas capacidades a lo largo de los grados, combinando programas comunes y formación más especializada.

El objetivo final es que los profesionales sepan usar IA y que sean capaces de hacerlo con criterio, autonomía y responsabilidad.  Esto se hace combinando la competencia tecnológica con las capacidades humanas como: el análisis crítico, la creatividad, el trabajo en equipo, el liderazgo o la resiliencia.

Mesa redonda: IA, datos y talento desde diferentes perspectivas

El encuentro finalizó con una mesa redonda en la que participaron los tres ponentes junto a Miguel Ángel Rodríguez Ramos, subdirector general de Sistemas y Tecnología Informática del Ayuntamiento de Madrid.

La conversación permitió conectar las distintas perspectivas presentadas durante la jornada —empresa, investigación, universidad y Administración Pública— y debatir sobre los principales retos que plantea la incorporación de la IA a la gestión de personas.

Se abordó cómo la calidad del dato se ha convertido en el elemento clave para aprovechar el potencial de la IA, reflejando la diferencia entre acumular datos frente a desarrollar una verdadera cultura data-driven, capaz de transformar estos en decisiones más fiables y objetivas. Se resaltó como un aspecto muy relevante la necesidad de tener siempre claro el foco del análisis, el para qué. Y se destacó la conveniencia, una vez más, de romper silos y tratar el dato como un bien común que aporta valor a toda la organización.

También se analizó el papel de las universidades en la formación de profesionales preparados para un uso responsable de la inteligencia artificial, combinando competencias técnicas y humanas. Asimismo, se reflexionó sobre los retos organizativos que plantea la IA, la necesidad de fortalecer la gobernanza y calidad de los datos, y los pasos que deben dar las organizaciones para impulsar una adopción efectiva y ética de estas tecnologías.

Como hilo conductor, la conversación puso de manifiesto que la tecnología y la IA solo generan valor cuando se apoyan en datos de calidad, una estrategia clara y personas capacitadas para interpretar y aplicar sus resultados.

El principal reto no es solo incorporar la IA, sino conseguir que forme parte del día a día de las organizaciones. Para ello, es importante ayudar a las personas a entender su utilidad y superar las dudas que pueda generar. La clave está en empezar a utilizarla, probar rápido, aprender con la experiencia y generar confianza, siempre con un objetivo claro.

People Analytics se consolida como una herramienta clave para comprender mejor el talento de las organizaciones, anticipar necesidades y apoyar decisiones cada vez más estratégicas en un contexto marcado por el avance de la inteligencia artificial.

Desde el IIC seguimos trabajando en el desarrollo de metodologías y soluciones que combinan datos, conocimiento experto e inteligencia artificial para impulsar una gestión del talento más informada, objetiva y basada en evidencias.