Josh Bersin, analista de la industria y experto en relaciones humanas, liderazgo y recluta de talento, firma un artículo en su blog personal en el que analiza cómo el advenimiento de la IA va a cambiar el puesto de trabajo, partiendo del debate que se ha generado sobre qué efecto debe tener la nueva tecnología en las empresas, con los partidarios de recortar gastos despidiendo a personal humano (y, por lo tanto, sustituyéndolo por IA’s), o bien con aquellos que optan por un rediseño del puesto de trabajo basándose en la ayuda que la IA puede aportar al trabajador humano, pero sin eliminar a este último.
Bersin explica que, en el caso de una empresa concreta, al analizar su estructura laboral, los directivos advirtieron que la tercera parte de sus puestos eran de personal de apoyo, contratado ad-hoc sin un perfil completamente definido a medida que la organización crecía y debía ampliar su estructura de personal para atender los nuevos compromisos profesionales establecidos con sus clientes. En el mismo análisis identificaron la posibilidad de centralizar, compartir o automatizar ciertas tareas, aspecto este último que la IA aborda directamente.
También advierte de la necesidad de crear un marco común para estos roles de apoyo, especialmente ante la aparición de plataformas de IA que pueden impulsar reformas en la gestión de cuentas, la realización de análisis o la producción de contenidos.
La idea de revisar y adecuar los puestos de trabajo ha existido desde hace décadas a través de metodologías de análisis de tareas. Antes, se recurría a encuestas para detectar dónde había solapamientos o espacio para la automatización, pero con la generalización de las herramientas de IA, se explora ahora una revisión más amplia, ya que se han desarrollado sistemas capaces de transformar la generación de contenidos, la selección del personal o la elaboración de campañas de marketing.
Ejemplos concretos incluyen la integración de una herramienta de analítica avanzada en un grupo mediático para reorganizar procesos de compra de espacios publicitarios, y el autor también menciona la experiencia de IBM, que introdujo agentes digitales en la gestión del rendimiento, o el caso de Allianz, que digitalizó tareas vinculadas al manejo de reclamaciones.
Para que la adopción de la IA sea efectiva, Bersin considera fundamental desglosar las responsabilidades y actividades en cada puesto. De este modo, es más fácil identificar qué herramientas servirían mejor a cada objetivo; por ejemplo, un programador podría dejar de escribir código de forma convencional y pasar a supervisar la generación automática de fragmentos, o un responsable de marketing pasaría de diseñar campañas de manera manual a utilizar plataformas especializadas capaces de producir creatividad con aprendizaje automático.
Según los expertos consultados por Bersin, este método de fraccionar el trabajo facilita detectar tareas rutinarias susceptibles de externalizar o centralizar, así como evaluar la complejidad de implantar tecnologías nuevas. Por otro lado, conduce a preguntas sobre la capacitación que el personal podría necesitar una vez que parte de sus labores sea asumida por sistemas automáticos.
También subraya la necesidad de estudiar si la baja productividad radica en la oferta de productos o servicios poco demandados, en vez de asociarla únicamente a fallos de proceso. Esto motiva a las empresas a reflexionar sobre su cartera de productos antes de recortar personal o cambiar las tareas de la plantilla.
El auge de las plataformas de Work Intelligence
La búsqueda de herramientas para perfeccionar el análisis de tareas y su rediseño está impulsando el surgimiento de soluciones como Reejig, Draup y Gloat, que proporcionan datos comparativos sobre la cantidad y la clase de puestos que desempeñan labores similares. Algunas de estas plataformas cuentan con amplias bases de datos que rastrean puestos de trabajo, habilidades y tareas en distintos sectores, ofreciendo un “mapa” para reorganizar y modernizar funciones.
Empresas como Microsoft y WPP están utilizando Reejig para obtener un panorama actualizado de las tareas que su personal desempeña y encontrar oportunidades de reestructuración. Por su parte, Draup va más allá al comparar la composición de la fuerza laboral de una compañía con la de sus pares, permitiendo evaluar el tamaño y las competencias en cada rol. Gloat, con su solución Mosaic, ofrece orientación detallada para la ejecución de procesos específicos, como la planificación de eventos o el lanzamiento de productos.
Quienes han probado estos sistemas afirman que resultan útiles para homogeneizar procesos en grandes organizaciones. Esta tendencia refleja un cambio continuo en la forma en la que se percibe el trabajo: se pasa de un modelo de puestos definidos a un esquema donde las actividades se asignan a la herramienta o al profesional más indicado.
Un enfoque con metas claras
Según analistas, el rediseño de los puestos de trabajo no debería verse únicamente como un proyecto aislado, sino como parte de la estrategia global del negocio. Algunos directivos contemplan reducir sus plantillas, pero al profundizar se identifican mercados o productos que podrían requerir reorientación, con mayor impacto que una simple eliminación de roles.
Un ejemplo que Bersin cita es el de una firma tecnológica que quería optimizar su productividad sin realizar nuevas contrataciones, hasta que detectó que parte de su fuerza de ventas se dedicaba a promocionar productos con un bajo nivel de renovación. Como consecuencia, la reestructuración se centró antes en la redefinición de la oferta que en la supresión de los puestos de trabajo.
Una línea de acción similar se observa en organizaciones en las que el departamento de recursos humanos busca convertirse en impulsor de la transición hacia un modelo productivo con mayor uso de agentes digitales.
En conjunto, el diagnóstico que se impulsa desde distintos foros destaca la importancia de mantener un propósito firme; la adopción de la IA requiere fijar objetivos concretos de negocio y facilitar la adaptación del personal, con vistas a evitar que las tecnologías se conviertan en una solución en busca de un problema.
