Las áreas de Recursos Humanos deben ser especialmente críticas al usar Inteligencia Artificial (IA) para un tema tan sensible como es la contratación, evaluación, y toma de decisiones respecto al talento de las organizaciones, estimó Jaume Sués, Socio de Digital y Tecnologías Emergentes en EY Latinoamérica Norte.

En este marco, la firma auditora recomienda a las empresas que consideren implementar la Inteligencia Artificial en los procesos de gestión de talento:

• Nunca implantar una IA con autonomía para afectar, de forma directa o indirecta, por acción o inacción, la vida personal o profesional de un ser humano.
• Siempre plantear esta tecnología como un complemento analítico al juicio humano (es decir, diseñar siempre con human-in-the-loop, para que sea siempre una persona la que tome una decisión que impacte a otra persona).
• Mantener un modelo de gobierno y uso de la IA que incluya auditoría de cumplimiento de meritocracia y no discriminación, gestión del cambio y comunicación interna; experiencia de uso que no sesgue al entrevistado, así como términos y condiciones adaptados a cada país.

“La IA es un excelente complemento analítico a la gestión del talento en las organizaciones, pero su modelo de gobierno debe salvaguardar el buen uso ético y legal”, puntualizó Jaume Sués.

Y es que en su estudio sobre madurez digital de 2021, encontró que los principales motivos del fracaso en las organizaciones al implementar esta herramienta tecnológica es que son proyectos meramente centrados en tecnología (que olvidan el objetivo de negocio inicial).

A esto se suma el poco involucramiento de las áreas usuarias en el diseño y pruebas e inversiones excesivamente grandes, no ágiles, ni con controles frecuentes de avance.

EY, especializada en servicios de auditoría, impuestos, consultoría, estrategia y transacciones recordó que las primeras aplicaciones de la IA fueron el reconocimiento de imágenes (OCR y Computer Vision), Inteligencia Conversacional (NPL) y modelos de predictivos que en banca se usan habitualmente para la prevención de fraude, análisis de riesgos, recomendación de productos (next-best-offer) y prevención de lavado de dinero.

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