Casi todo el mundo coincide en que la forma tradicional de evaluar a los empleados, basada en revisiones anuales, simplemente ya no funciona, si es que alguna vez funcionó. De hecho, es difícil pensar en alguna práctica habitual de las empresas que sea más impopular en todas partes. Una encuesta global reciente de Mercer encuesta a líderes de recursos humanos de todo el mundo reveló que solo el 2 % cree que sus sistemas actuales de gestión del desempeño son muy eficaces. No es de extrañar que McKinsey informara, en otro estudio reciente estudio, que dos tercios de los empleadores afirman estar realizando cambios importantes, o intentándolo.
"Tanto los gerentes como los empleados consideran que el enfoque tradicional de revisiones anuales es demasiado subjetivo, demasiado burocrático y demasiado retrospectivo", señala Bryan Hancock, socio de McKinsey en Washington D. C., que ha trabajado estrechamente con empresas que aplican la inteligencia artificial a la evaluación del desempeño de las personas. Esas empresas están trabajando para eliminar las revisiones anuales y reemplazarlas por retroalimentación continua en tiempo real.
Los nuevos sistemas también proporcionan a los gerentes una amplia gama de información actualizada al minuto, desde cuánto tiempo lleva alguien en su puesto actual hasta las habilidades que posee y que podrían ser transferibles a otras áreas de la empresa. Según Hancock, con estos datos los gerentes pueden concentrarse en "orientar a las personas en lugar de calificarlas. Es mucho más objetivo que el método anterior y se centra mucho más en los resultados futuros".
Los sistemas de IA más avanzados también hacen otra cosa: recomiendan acciones específicas, como cuándo considerar la promoción de alguien, por ejemplo, a partir de patrones en enormes volúmenes de datos de toda la empresa.
Esto, por supuesto, plantea algunas preguntas. Si los gerentes humanos comienzan a sentir que su trabajo consiste, en última instancia, solo en validar las decisiones de un algoritmo, ¿qué tan comprometidos y entusiasmados estarán al dirigir a sus equipos? ¿Cómo pueden las empresas diseñar sistemas de gestión del desempeño que no dejen fuera a los gerentes? Y, en definitiva, ¿cuál es exactamente el papel de un gerente?
Cómo puede ayudar la IA
El sistema de gestión del desempeño basado en IA de IBM, que la empresa comenzó a desarrollar en 2015, ofrece una visión de cómo la IA puede complementar la inteligencia humana, al tiempo que permite a los gerentes aplicar su propio conocimiento y criterio. Consideremos, por ejemplo, un tipo de recomendación que hace el sistema de IBM: cuándo y cómo un gerente debería empezar a animar activamente a un empleado inquieto a permanecer en la empresa. Utilizando algoritmos de Watson, el equipo de recursos humanos desarrolló y patentó un programa que analiza patrones en datos de toda IBM y predice qué empleados tienen más probabilidades de abandonar la empresa en el futuro próximo. Luego, los algoritmos recomiendan acciones, como más formación o conceder un ascenso atrasado, para evitar que se vayan.
¿Deben los gerentes hacer lo que dicta el sistema? Diane Gherson, directora de recursos humanos de IBM, responde que no, pero con una advertencia importante: los jefes que siguen los consejos del sistema suelen obtener mejores resultados.
"En un momento dado, todos los datos mostraron que concederle a un determinado grupo de empleados un aumento del 10 % reduciría su "riesgo de fuga" en un 90 %", afirma Gherson. "Los gerentes que no siguieron ese consejo tuvieron tasas de rotación en sus equipos que duplicaban las de quienes sí lo hicieron". Otra forma en que IBM logró convencer a los gerentes escépticos, añade, fue "explicando por qué el sistema recomienda una determinada acción. Hay que abrir un poco la caja negra y mostrar a las personas los datos".
Aun así, Gherson sostiene que la gestión del desempeño sigue siendo "principalmente humana. Los gerentes conocen a sus colaboradores directos mejor que los algoritmos. Ellos tienen la última palabra". Por ejemplo, en el caso de un jefe que decide no seguir la recomendación del sistema para retener a un empleado concreto, "quizá el gerente tenga buenas razones para querer animar a ese empleado a irse", afirma. O, tal vez, el gerente conoce lo suficiente a un miembro de su equipo como para ofrecerle un incentivo más personalizado y convincente para que se quede en IBM del que el sistema es capaz de prever.
Debería haber una IA en el equipo
Marc Wangel, veterano de 25 años en IBM que dirige un equipo estratégico y técnico de 12 personas para la práctica de gobierno federal de la empresa en el área metropolitana de Washington D. C., considera que el sistema basado en datos de IBM ofrece a los gerentes información, no órdenes. Antes, evaluar el desempeño de los empleados implicaba buscar información sobre cada colaborador directo en varios conjuntos distintos de registros del departamento de recursos humanos. En cambio, el nuevo sistema pone al instante a disposición de su jefe la información sobre cada aspecto de la trayectoria profesional de cada persona hasta la fecha.
"Ahorra una cantidad de tiempo tan enorme que en realidad me convierte en un mejor gerente", afirma Wangel. ¿Cómo es eso? "Tengo más tiempo para reunirme con los miembros de mi equipo para tener conversaciones de orientación".
Esto es importante. Para que las empresas puedan seguir navegando sucesivas oleadas de cambio, la gestión del desempeño deberá evolucionar para colocar a las personas adecuadas, con las habilidades y talentos correctos, en los lugares correctos y en los momentos oportunos, y el análisis de datos impulsado por la IA es una parte fundamental de ese proceso. Al mismo tiempo, el papel de los gerentes como orientadores, asesores, cazatalentos y animadores es más importante que nunca. "La IA es muy buena para analizar rápidamente enormes cantidades de información y detectar tendencias en conjuntos de datos masivos", señala Bryan Hancock, de McKinsey. "No es tan buena para juzgar si alguien necesita formación para mejorar en, por ejemplo, la colaboración. Puedes tener todos los datos del mundo, pero aún necesitas a alguien que los interprete".
Diane Gherson está de acuerdo. "La retroalimentación sobre el desempeño basada únicamente en datos es interesante", afirma. "Pero para planificar tu futuro profesional también necesitas una relación con un gerente que te 'entienda' y que escuche tus metas y tus sueños. Por útil que sea la IA, esa relación surge de un lugar totalmente distinto". Y esa es una habilidad que mejor dejar en manos de las personas del equipo.
