David Sánchez Bote compartía ayer vía Twitter un artículo de McKinsey: How bots, algorithms, and artificial intelligence are reshaping the future of corporate support functions. Entre otras clásicas actividades «indirectas» el artículo se fijaba en la gestión de recursos humanos. El epígrafe en cuestión se refería en concreto al asunto bajo el título Optimizing workforce deployment (Human Resources). Lo escribo en inglés porque creo que cada palabra específica que se utiliza es importante para entender de qué estamos hablando. Ya he comentado por aquí en alguna otra ocasión que los artículos de McKinsey me parecen, en general, muy bien traídos.
David en su tweet fijaba la atención sobre el cambio que se nos viene encima cuando hablamos «automatización» y de por medio aparece «la función de recursos humanos«. El artículo de McKinsey introduce un gráfico en el que se evalúa el grado de automatización que determinadas actividades propias de Recursos Humanos podrían sufrir. Es el que podéis ver adjunto.
Quiero pensar que la lógica de lo que se propone es irrevocable: funciones como las que tienen que ver con el análisis de incidencias horarias para pagar de una u otra manera, el seguimiento de registros de las personas o la aplicación de determinados beneficios empresariales de acuerdo con características objetivas de las personas son, por supuesto, automatizables. Hasta aquí nada nuevo. Ahora, respecto a lo demás, va a ser que hay mucho que hablar. Porque me parece que volvemos a lo mismo: tratar por igual a las personas en función de lo que dicen los datos puede hacernos resbalar por una pendiente muy peligrosa.
Se calcula que las diversas regiones de nuestro cerebro están conectadas por unos 160.000 kilómetros de fibras. Es lo que suele denominarse sustancia blanca. Las diversas funciones cognitivas usan diferentes rutas para desarrollar su labor. ¿Cuánto sabemos del cerebro? Seguramente que todavía queda mucho por descubrir respecto a lo que somos y por qué hacemos lo que hacemos. Los datos ofrecen seguramente una simplificación apabullante: nos traen correlaciones y no causas. Hay que tener cuidado con entender a la persona como una especie de tabula rasa en la que todo es fácil de interpretar a partir de los datos.
El gráfico que nos presenta McKinsey dice lo que la lógica ya nos decía: ciertas actividades son más complicadas de automatizar. La ilógica del comportamiento humano, la intuición, el papel de las emociones o la interpretación del contexto nos enfrentan a una gestión quizá no demasiado «gestionable» sobre la base de disponer de más datos. Más que cantidad hace falta calidad, más que volumen hace falta criterio. Me viene a la cabeza un símil que usaba Nicholas Negroponte en su mítico bestseller de 1995 El ser digital. Allí decía que «existen algunas leyes naturales respecto al uso del ancho de banda que demuestran que enviar más bits de los necesarios es tan absurdo como subir el volumen del receptor de radio para obtener más información «. Es decir, no me estás diciendo nada nuevo, solo me estás gritando.
Es evidente que vamos a disponer cada vez de más datos. Cómo los vamos a gestionar implica abordar cuestiones éticas. Automatizar aspectos de la gestión de las personas es un camino con muchos claroscuros. Lo mismo nos pasará en la universidad cuando las promesas de people analytics nos ofrezcan la posibilidad de delegar en la tecnología ciertas decisiones, por ejemplo, a la hora de evaluar. El matiz importante es quién decide: los dispositivos y la (supuesta) inteligencia artificial que emerge de ellos o los humanos que deben traducir todo eso a motivos.