Source: The Conversation – (in Spanish) – By José Manuel de Haro García, Profesor titular, Organización de Empresas (RR.HH. y Comportamiento Organizacional), Universidad Miguel Hernández
Las organizaciones llevan años obsesionadas con identificar talento. Sin embargo, siguen tropezando con una pregunta incómoda: ¿qué entienden exactamente por “talento”? En la práctica, muchas veces se confunde lo que una persona ya demuestra hoy con lo que podría llegar a hacer mañana, si se le dieran las condiciones adecuadas. Una cosa es el rendimiento ya observable y otra el potencial todavía no desplegado.
El caso de las 30 personas invisibles
Para ilustrar esta diferencia analizamos los datos de 98 empleados de una multinacional, recabados durante un trabajo de consultoría. Se evaluaban desempeño, movilidad funcional, movilidad internacional, nivel de inglés y varias competencias clave.
Primero se aplicó una lógica habitual: predecir la movilidad internacional con un modelo estadístico clásico. El resultado fue revelador. El nivel de inglés era el único predictor estadísticamente significativo. Si uno se quedara solo con esa lectura, podría concluir que el talento internacional depende, sobre todo, del inglés. Es una conclusión cómoda, rápida y, precisamente por eso, peligrosa.
Cuando pasamos de esa lectura unidimensional a un análisis de conglomerados multidimensionales (a grandes rasgos, una técnica estadística de clasificación basada en características similares), la foto cambió radicalmente y aparecieron cuatro perfiles distintos:
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Grupo en desarrollo (contribución local, competencias en construcción).
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Talento internacional consolidado (alta movilidad, inglés fluido, experiencia global).
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Movilidad observada sin base sólida (han viajado, pero tienen competencias medias).
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Talento oculto de alto potencial. Es el hallazgo clave.
Este cuarto grupo sumaba 30 personas con un desempeño medio de 4,12 sobre 5 y competencias de 4,04, pero con movilidad internacional baja y nivel de inglés insuficiente. Con la lectura simplista del modelo lineal habrían pasado completamente desapercibidas. Con una lectura más rica, se muestran como una de las mejores apuestas de desarrollo de la organización.
Visibilidad no es preparación.
Esta es una de las lecciones más útiles para las empresas, que a veces no promocionan a quienes tienen más capacidad de aportar en el futuro, sino a quienes hoy resultan más visibles. La visibilidad no siempre equivale a preparación estratégica.
Un empleado puede parecer “internacional” porque ha tenido más exposición, más oportunidades o, simplemente, más escaparate. Otro puede estar rindiendo muy bien, mostrar competencias sólidas y, sin embargo, quedar fuera del radar porque todavía no domina el idioma o no ha tenido ocasión de participar en proyectos globales.
La IA, bien usada, puede ayudar a detectar esa diferencia. Mal usada, puede convertirla en una nueva forma de ceguera automática.
Tres niveles de uso inteligente
La propuesta es aplicar la inteligencia artificial en el área de recursos humanos en tres niveles de mejora:
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Detectar mejor: encontrar señales que antes se escapaban. No solo clasificar personas en categorías obvias, sino identificar patrones ocultos que revelan potencial no desplegado.
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Decidir mejor: no solo clasificar, sino recomendar intervenciones adaptadas al perfil. En el caso anterior, el grupo con alto potencial bloqueado por el desconocimiento del idioma o la falta de exposición no debería ser descartado del proceso de internacionalización. Más bien debería entrar en itinerarios acelerados de inglés y mentoría global, o integrarse en proyectos transversales que involucran a diferentes áreas (marketing, finanzas, operaciones, recursos humanos).
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Rediseñar el sistema: esta es la intención más ambiciosa. Si una organización descubre que está premiando sobre todo la movilidad visible y no la capacidad real de aportar en contextos complejos, entonces el problema ya no es individual. Es del sistema. La IA puede ayudar a detectar estos sesgos sistémicos y rediseñar los criterios de talento.
No se trata de física cuántica (aunque en algo se parece)
Los empleados son, a la vez, “partícula” y “onda”. Partícula porque ocupan un puesto concreto y dejan un rastro observable de resultados. Onda porque también contienen un espacio de posibilidades futuras que depende del contexto, de las oportunidades y de cómo los lee la organización.
No estamos haciendo física cuántica en recursos humanos, pero esta imagen ayuda a entender algo importante: reducir una persona únicamente a los indicadores visibles es una forma muy sofisticada de simplificarla, para mal. El potencial no es un rasgo fijo e inmutable, sino un espacio contextual de posibilidades.
Explicabilidad o legitimidad perdida
Ahora bien, también existe el riesgo de que una IA opaca, injusta o mal explicada deteriore la confianza y neutralice buena parte de sus ventajas.
Si los empleados perciben que el sistema decide sobre ellos como una caja negra, la herramienta deja de ser una ayuda y pasa a convertirse en un problema de legitimidad. Por eso hace falta supervisión humana, auditorías de sesgo, criterios transparentes que hagan explicable el modelo de IA (o sea, que sus decisiones y resultados sean entendibles, transparentes y justificables). La cuestión no es solo si el algoritmo acierta, sino también si la organización puede defender razonablemente por qué decide como decide.
De calculadora vistosa a capacidad estratégica
El reto no es usar más la IA en la gestión de recursos humanos: es dejar de usarla como una calculadora vistosa y empezar a integrarla como una capacidad estratégica para detectar, desarrollar y transformar talento con más inteligencia humana y artificial, en ese orden.
La inteligencia artificial puede hacer que las empresas sean más rápidas, pero su valor más interesante es que ayuda a ver mejor el talento oculto, las trayectorias bloqueadas, las falsas señales de preparación y los errores sistemáticos de clasificación.
José Manuel de Haro García no recibe salario, ni ejerce labores de consultoría, ni posee acciones, ni recibe financiación de ninguna compañía u organización que pueda obtener beneficio de este artículo, y ha declarado carecer de vínculos relevantes más allá del cargo académico citado.
– ref. ¿Talento oculto en la empresa? La IA puede ayudar a descubrirlo – https://theconversation.com/talento-oculto-en-la-empresa-la-ia-puede-ayudar-a-descubrirlo-279639