La decisión de JPMorgan Chase & Co. (JPM) de permitirles a sus gerentes que usen IA para ayudarles a elaborar las evaluaciones de desempeño, puede ser un alivio para una de las tareas anuales más odiosas de los jefes.
También plantea dudas sobre si estas evaluaciones escritas por bots mejorarán o empeorarán el proceso, particularmente para los empleados que buscan comentarios constructivos.
Incorporar la IA en las evaluaciones anuales puede ahorrar tiempo a los responsables e incluso proporcionar una retroalimentación más útil que la que los empleados obtienen solo de sus jefes humanos, señalan ejecutivos y expertos en gestión.
No obstante, advierten que externalizar en exceso podría transformar las evaluaciones en un trabajo de IA. (De todos modos, las evaluaciones redactadas por bots ya existen, independientemente de si los empleadores las aprueban o no, y muchos responsables establecen sus propias reglas).
Incorporar la IA en las evaluaciones anuales puede ahorrar tiempo a los responsables e incluso proporcionar una retroalimentación más útil que la que los empleados obtienen solo de sus jefes humanos, señalan ejecutivos y expertos en gestión.
No obstante, advierten que externalizar en exceso podría transformar las evaluaciones en un trabajo de IA. (De todos modos, las evaluaciones redactadas por bots ya existen, independientemente de si los empleadores las aprueban o no, y muchos responsables establecen sus propias reglas).
La normativa de JPMorgan permite a los supervisores emplear un chatbot interno para ayudarles a redactar sus informes, pero les advierte de que la tecnología “no sustituye al criterio humano”. Asimismo, les prohíbe el uso de herramientas de IA para asignar puntuaciones de rendimiento o tomar decisiones sobre salarios o ascensos.
Levick afirmó que los gerentes con poco tiempo disponible podrían estar perjudicando a sus subordinados directos si no emplean las herramientas disponibles para evaluar más a fondo el trabajo de los empleados.
“Yo me sentiría muy mal si una IA leyera todo lo que escribo, observara todo lo que hago y simplemente me pusiera una puntuación, y luego mi jefe leyera el texto al final”, dijo Levick.
“Es una forma incorrecta de hacerlo, pero, sinceramente, también me sentiría mal si mi jefe solo tuviera un par de horas para realizar este proceso y dedicara todo ese tiempo a leer minuciosamente y de forma manual el 2% de las cosas que pudo revisar y luego escribiera una reseña basada en ese pequeño subconjunto”.
Los jefes, como todos los seres humanos, son propensos a los sesgos y a tener mala memoria, y pueden dar demasiada importancia al pasado reciente al revisar un período más largo, afirmó Peter Cappelli, profesor de administración en la Escuela Wharton de la Universidad de Pensilvania y director de su Centro de Recursos Humanos.
Cappelli añadió que la IA suele ofrecer una evaluación más objetiva que la de un gerente humano.
Dicho esto, los empleados podrían considerar que una evaluación tiene menos credibilidad si saben que se utilizó inteligencia artificial. “Tengo un motivo para descartarla y no prestarle atención porque no creo que realmente provenga de mi jefe”, dijo Cappelli. “Decía que hice un buen trabajo. ¿De verdad lo cree mi jefe?“.
Estudios experimentales han demostrado que, al proporcionar herramientas de IA, las personas suelen delegar el análisis a la tecnología y confiar menos en su propio criterio. Esto puede tener consecuencias negativas en una evaluación de desempeño.
Los empleados pueden sentirse procesados en lugar de evaluados personalmente, lo que aumenta el cinismo hacia un proceso que muchos ya perciben como meramente formal, explicó Cappelli.
Además, dado que los chatbots son conocidos por su tendencia a la adulación, una evaluación asistida por IA puede ser excesivamente positiva y no abordar adecuadamente los problemas de desempeño (una de las muchas razones por las que conviene revisar cualquier material generado por IA para comprobar su imparcialidad, tono y precisión).
Las ventajas y desventajas, sumadas a la novedad de la inteligencia artificial, sugieren que las empresas seguirán debatiendo sus decisiones mucho más allá de esta temporada de evaluación del desempeño.
Las decisiones podrían ser más claras en aquellas empresas que ahora evalúan explícitamente cuánto y con qué eficacia utilizan sus empleados la IA, un criterio que ya forma parte de la evaluación en compañías como la consultora KPMG LLP y la plataforma de comercio electrónico Shopify Inc. (SHOP).
Levick afirma que, en su posición, mantiene la responsabilidad de sus opiniones sobre el desempeño de los empleados, pero utiliza la IA para fundamentarlas, ayudándole a resumir gran cantidad de datos, como la retroalimentación de los compañeros y el trabajo que los empleados presentaron durante el año.
“Está presente en cada paso, pero, en última instancia, la evaluación la realizo yo y se basa principalmente en mi criterio”, declaró.
Otras empresas están experimentando con herramientas diseñadas para asumir un papel más importante en el proceso de evaluación.
La plataforma de nóminas Rippling, por ejemplo, comercializa un sistema llamado Talent Signal que evalúa el rendimiento de los nuevos empleados durante sus primeros 90 días, clasificándolos como de “alto potencial”, “rendimiento típico” o “recomendación”.
El sistema analiza el desempeño de los empleados en tareas como la atención al cliente o la programación, teniendo en cuenta la complejidad del trabajo. Los responsables pueden expresar su aprobación o rechazo con un pulgar hacia arriba o hacia abajo.
Algunos expertos en recursos humanos advierten que la utilidad de la IA para evaluar el desempeño tiene un límite.
Nora Jenkins Townson, fundadora de Bright + Early, un departamento externo de recursos humanos para empresas tecnológicas, ha recibido propuestas de numerosas startups que afirman haber “arreglado” las evaluaciones de desempeño aligerando la carga de los mandos intermedios y reduciendo los sesgos.
Por ejemplo, rellenando una tarjeta de calificación semanal o registrando las notas de las reuniones individuales periódicas en un sistema, que al final del año generaría algo parecido a una evaluación de desempeño.
“Para que funcionen bien, ya tienes que tener una definición sólida de lo que significa el éxito, tanto a nivel de empresa como para cada puesto”, dijo. “Aún tienes que sentarte a reflexionar sobre qué significa para ti un buen desempeño”.
Esta nota no refleja necesariamente la opinión del consejo editorial de Bloomberg LP y sus propietarios.
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