No es un secreto el avance y la influencia de la inteligencia artificial en las empresas; ahora también se emplea para evaluar el desempeño de los trabajadores de una organización. De acuerdo con expertos consultados por Gestión, la incorporación de la IA replantea una pregunta vinculada durante años a la productividad: ¿cómo medir el trabajo cuando el tiempo necesario para realizar una actividad se reduce?
Con esta tecnología se busca dejar atrás la evaluación centrada únicamente en tareas, horas trabajadas o cumplimiento de actividades y avanzar hacia una medición basada en resultados e impacto para el negocio.
Más que medir la actividad
Paolo Távara, director de Operaciones de Trust Services, precisa que un trabajador que completa en dos horas una tarea que antes le tomaba tres no necesariamente rinde menos por disponer de una hora adicional; por el contrario, esta diferencia puede representar una mejora de productividad que la empresa debe saber reconocer y aprovechar.
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“Más que medir cuánto hace una persona, la empresa debería medir qué impacto genera con lo que hace”, dijo a Gestión.
A su criterio, el desempeño debería relacionar el cumplimiento de objetivos, la calidad de los resultados y el aporte concreto al negocio.
La IA redefine la evaluación del desempeño centrada en resultados, no en horas trabajadas. Las empresas deben adaptarse a las expectativas de evaluación más frecuentes de los trabajadores jóvenes. Foto: iStock / referencial
Menciona que la clave radica en dejar de confundir actividad con productividad. Una persona puede estar toda la jornada ocupada, pero no podría generar un impacto significativo; por lo que la evaluación debería considerar objetivos cumplidos, calidad, eficiencia, tiempos y, sobre todo, la relación entre el trabajo realizado y los indicadores del negocio.
“El ocupado reporta lo que hizo; el que genera valor reporta qué indicador se movió”, resume.
¿Qué hacer con el tiempo ahorrado con la IA?
Rodrigo Gutiérrez, country manager de Onura Latam, coincide en que el foco debe trasladarse de la actividad a la contribución, ya que una adecuada debería considerar tres dimensiones: los resultados que la persona consigue, los comportamientos con los que los alcanza y la capacidad que deja instalada en la organización.
Respecto al reto de la hora liberada con el apoyo de la IA, coinciden ambos en que la productividad adicional no debería traducirse automáticamente en una nueva carga de tareas.
Según Gutiérrez, las empresas deberían definir de antemano qué harán con ese tiempo liberado. Entre las alternativas, plantea utilizarlo para escalar operaciones, desarrollar actividades de mayor valor o recuperar una carga laboral más sostenible. “Lo que no lo es, es no elegir”, advierte.
Este cambio debería también reflejarse en la evaluación del talento, dado que si un empleado consigue acabar las tareas de manera más eficiente gracias a la IA, la empresa debe reconocer su eficiencia y evaluar cómo replicar esa mejora entre otros miembros del equipo.
La IA permite completar determinadas tareas en menos tiempo, lo que plantea a las empresas el reto de definir cómo aprovechar las horas liberadas. Foto: difusión
No obstante, dentro del riesgo advertido está que se castigue indirectamente la productividad. “Si un trabajador descubre que hacer una tarea más rápido significa simplemente recibir más trabajo por el mismo sueldo, podría dejar de mostrar las mejoras que consigue con la tecnología”, precisa Gutiérrez. Ello podrá restarle visibilidad a la empresa sobre el verdadero impacto de su inversión en IA.
Seguimiento continuo
Tavara aclara que la tecnología puede construir una nueva medición, dado que hay herramientas digitales que permiten acumular evidencia durante el año y reducir la dependencia de la memoria del evaluador, además de identificar brechas por área, líder o competencia. A la IA se le pueden sumar capacidades como sintetizar feedback de distintas fuentes, identificar posibles sesgos en los comentarios y sugerir rutas de desarrollo.
Aunque la digitalización no asegura por defecto una evaluación más objetiva, los especialistas señalan que se obliga a las empresas a definir primero qué quieren analizar y luego elegir los canales tecnológicos para hacerlo.
En esa línea, Gutiérrez estima una transición hacia check-ins trimestrales o mensuales por encima de la revisión anual, además de una mayor atención a habilidades específicas. Además, la evaluación también empieza a utilizarse para decisiones de promoción, sucesión, aprendizaje y movilidad interna, y no únicamente como sustento para definir aumentos salariales.
Este cambio podría extenderse también a empresas medianas, debido a la reducción del costo de las herramientas tecnológicas.
A eso le suma la presión generacional. “El talento joven no espera 12 meses para saber cómo le está yendo. Esa expectativa, más que cualquier consultoría, es la que va a forzar el cambio”, concluye.
De esa manera, Gutiérrez y Távara sintetizan que la IA puede ser un acelerador de la transformación, pero no el sustituto del criterio empresarial, y el desafío para las organizaciones será definir qué es generar valor y construir sistemas de evaluación capaces de reconocerlo, incluso cuando la tecnología permita reducir el tiempo de este mismo trabajo.
Periodista con más de 5 años de experiencia en la cobertura de coyuntura económica e informes especiales en prensa escrita y digital.
