Las implicaciones técnicas de la inteligencia artificial se han convertido en una parte importante de las conversaciones sobre la fuerza laboral en los últimos años. Sin embargo, las implicaciones éticas que rodean a la inteligencia artificial y la gestión de datos han generado un debate más amplio.
Veamos qué significa la ética de los datos, cómo la IA afecta a la gestión de los datos y la privacidad, y cómo esto afecta a la experiencia, el compromiso y la confianza de los empleados en el lugar de trabajo.
¿Qué es la ética de los datos y por qué es importante?
De acuerdo con McKinsey, la ética de los datos es un conjunto de principios que buscan el equilibrio entre la comodidad del usuario y la privacidad, garantizando que los datos se utilicen únicamente para los fines previstos. En una era en la que las personas y las empresas produzca más datos ahora que nunca (se proyecta 463 exabytes por día, en comparación con los 3 exabytes de 2015), la privacidad digital es crucial para mantener la confianza. Sin esta confianza, las empresas están destinadas a tender puentes tanto con los consumidores como con los empleados, poniendo en riesgo la reputación empresarial y el éxito general.
La mala aplicación de la ética de los datos también puede afectar a la toma de decisiones basada en los datos. Si sus fuentes de datos son inexactas o se manejan de manera inadecuada, las decisiones basadas en esta información pueden resultar injustas o ineficaces. El cambio hacia una cultura laboral que valore la ética de los datos y la puesta en práctica de los principios clave brinda a las empresas una ventaja en un panorama competitivo.
Las implicaciones éticas del uso y la gestión de datos
Desde la compra de productos hasta las interacciones con el servicio de atención al cliente, en la actualidad, casi todas las interacciones empresariales generan datos de los consumidores. Los datos de los consumidores derivados de estas interacciones deben manejarse adecuadamente, proporcionarse de manera consensuada y utilizarse de manera transparente.
La ética de los datos aborda una variedad de cuestiones, que incluyen, entre otras:
- Privacidad y seguridad: Con la recopilación de grandes cantidades de datos, la privacidad y la seguridad de los usuarios son las principales preocupaciones. La ética de los datos garantiza que el riesgo se evalúe y minimice, proporcionando soluciones seguras para el uso de la recopilación.
- Transparencia: El consentimiento informado es la piedra angular de la recopilación transparente de datos. Los usuarios deben saber cuándo se recopilan los datos, cómo se procesan y cuándo se producen las infracciones.
- Equidad: Las fuentes de datos no son impecables y requieren una evaluación rutinaria para garantizar que las decisiones basadas en datos se basen en algoritmos justos e igualitarios. Los principios de la gestión ética de los datos incluyen una supervisión exhaustiva para abordar los prejuicios.
La gestión ética de los datos puede moldear la experiencia de los empleados
La gestión ética de los datos debe formar parte de la cultura y el marco empresarial, garantizando que las prácticas adecuadas lleguen del liderazgo a los empleados. Las prácticas de ética de los datos no están reservadas a los científicos o analistas de datos de su organización; los empleados de primera línea también deben conocer la gestión adecuada de los datos. Esto ayuda a los empleados de primera línea a comprender los distintos riesgos que conlleva una gestión inadecuada de los datos, lo que influye en las interacciones con los clientes y en la calidad del servicio.
Promover una formación integral sobre ética de datos desde el primer día es un paso inicial para configurar las experiencias de los empleados y las relaciones con los valores de la empresa. A medida que los empleados recopilan datos mediante métodos como las llamadas y los chats del servicio de atención al cliente, se debe dar prioridad a la privacidad y la seguridad de los usuarios. Además de la formación continua, se puede hacer hincapié en la ética de los datos mediante el software de fuerza laboral que utilizan los empleados de primera línea, que incluye gestión de calidad y gestión del rendimiento herramientas.
El uso de «datos para siempre» no se limita a las interacciones de los empleados con los clientes. También se debe promover la recopilación ética de datos para fomentar la confianza entre los empleados y su lugar de trabajo, y los líderes deben garantizar adecuadamente que se desarrolle la confianza digital de los empleados. Fuentes de datos como software de gestión de personal puede proporcionar a los gerentes una visión integral de los datos de los empleados, incluidas las métricas de desempeño y el monitoreo de la actividad, pero también la información de identificación personal (PII). La recopilación y el uso de estos datos de los empleados deben ser transparentes y utilizarse para fundamentar las decisiones que beneficien a los empleados. Esto puede incluir:
- Estrategias de participación personalizadas
- Desarrollo de habilidades y planificación de trayectorias profesionales
- Iniciativas de diversidad e inclusión (DEI)
El papel de la IA ética en la experiencia de los empleados
En un informe reciente, Gartner® señala: «Mejorar la productividad siempre ha estado acompañado de consideraciones éticas. La IA es una tecnología que amplifica esas consideraciones, dando una nueva urgencia al debate ético» .1
A medida que la automatización y la inteligencia artificial comienzan a desempeñar un papel más importante en la fuerza laboral, las empresas deben considerar las implicaciones éticas de utilizar estas herramientas para gestionar la experiencia de los empleados. Durante la automatización, se deben tener en cuenta las cuestiones de privacidad y las consideraciones éticas, especialmente al desarrollar los procesos de contratación y los planes de compromiso de los empleados.
Simplificación del reclutamiento y la contratación
La IA puede ser una herramienta útil para que los reclutadores y los profesionales de recursos humanos agilicen el proceso de contratación. La tecnología automatizada agiliza la revisión de las solicitudes que se ajustan a pautas específicas, lo que idealmente brinda ventajas a los candidatos más calificados en un panorama de contratación competitivo.
El uso de la IA en los procesos de contratación no solo debe indicarse de manera transparente a los solicitantes, sino que también debe revisarse internamente para detectar posibles sesgos. La gestión ética de los datos incluye revisar los algoritmos de IA para detectar sesgos, que a menudo se derivan de fuentes de datos sesgadas. Si su sistema se ha alimentado de datos con un grupo demográfico uniforme de candidatos, será difícil promover la diversidad y la inclusión en un proceso de contratación automatizado. Esto plantea una importante preocupación ética por el hecho de que la IA se utilice para discriminar en el proceso de contratación.
Desarrollar planes de participación para un mejor desempeño
Los datos de los empleados desempeñan un papel importante en la elaboración planes personalizados de compromiso de los empleados. El análisis automatizado de los datos de desempeño de la fuerza laboral puede ayudar a identificar las tendencias de compromiso que tal vez no se vean manualmente, ofreciendo planes personalizados para impulsar el compromiso de los empleados a través de programas de capacitación e iniciativas de desarrollo.
Esta toma de decisiones basada en datos puede mejorar las experiencias de los empleados al proporcionar comentarios y soluciones automáticos. Sin embargo, entra en juego la preocupación por la privacidad de los empleados debido a la supervisión automatizada y la evaluación de la IA. Los equipos deben recibir un aviso transparente sobre la recopilación de datos y sobre cómo se utilizan para mejorar su trabajo.
«Muchas organizaciones han declarado que su objetivo al usar la IA es aumentar el trabajo de las personas, en lugar de reemplazarlas. Las mejoras de productividad a menudo se logran mediante una o más formas de aumentar la plantilla del trabajador. La pregunta es la siguiente: ¿cómo redefinen realmente el trabajo esos esfuerzos de aumento que conducen a un aumento de la productividad?» 1
Las empresas deben hacerse esta pregunta continuamente para garantizar que la IA se utilice para siempre, como un aumento y no como un reemplazo. Los empleados deben sentirse respaldados por soluciones automatizadas y humanizados en el trabajo, en lugar de verse obligados a alcanzar objetivos de rendimiento estrictos a causa de decisiones basadas en datos.
Los seres humanos siguen siendo la clave de la gestión ética de los datos
«Los seres humanos deben revisar, refinar y optimizar continuamente los resultados de los sistemas de IA generativa, por lo que tener un «humano al día» parece una respuesta obvia. » - Introducción a la privacidad sobre la gobernanza generativa de la IA, Forrester Research, Inc., 7 de julio de 2023.
A pesar del auge y los beneficios de la IA en las fuerzas laborales, sigue siendo necesario un enfoque centrado en el ser humano para la satisfacción de los empleados y el éxito empresarial. La implementación ética de la IA en la fuerza laboral incluye la necesidad de supervisión humana. La supervisión humana es necesaria para ajustar los objetivos de rendimiento y garantizar que los empleados no se agoten debido a las mejoras de productividad impulsadas por la IA. La supervisión humana también es necesaria para eliminar los sesgos en la toma de decisiones basada en datos, a fin de garantizar que su empresa utilice sistemas automatizados de forma ética. Esto incluye revisar de forma rutinaria los sistemas de entrenamiento de la IA y las fuentes de datos para promover decisiones empresariales equilibradas y justas.
Adoptar la IA para mejorar las jornadas de trabajo de los empleados
Según un encuesta Según un estudio, solo alrededor del 21% de los empleados de primera línea afirman que utilizan la IA para su trabajo. Adoptar la IA para mejorar las funciones de primera línea puede mejorar los días de trabajo de los equipos ocupados y los resultados empresariales en toda la organización.
La IA ética se puede utilizar para empoderar a los empleados a través de:
- Mejor equilibrio entre la vida laboral y personal: La IA puede desempeñar un papel en la promoción de un mejor equilibrio entre la vida laboral y personal de los empleados, al encontrar opciones para equilibrar los horarios en las fuerzas laborales de primera línea.
- Automatización de tareas rutinarias: Al automatizar las tareas rutinarias, los empleados pueden ahorrar tiempo e invertir recursos en otros lugares.
- Soporte personalizado: La formación no debe ser igual para todos. Las soluciones de inteligencia artificial pueden detectar las carencias de habilidades basándose en los datos de rendimiento para personalizar el apoyo a los empleados.
Considere la forma en que la IA y la ética de los datos afectan a su fuerza laboral
Con la evolución de leyes como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en la UE y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA), ahora es más importante que nunca que las empresas implementen una gestión ética de datos y evalúen cómo la IA se relaciona con estas prácticas. Dar prioridad a la implementación ética de la IA y la gestión de datos puede mejorar las experiencias de los empleados en el lugar de trabajo y las relaciones con los clientes. Estas prácticas deben formar parte de la base de una empresa para generar confianza y fomentar una cultura laboral positiva.
¿Cómo implementa su empresa la IA de forma ética y cómo afecta esto a la experiencia de sus empleados? ¿Cómo pueden las herramientas de la fuerza laboral respaldar la gestión ética de los datos en su lugar de trabajo?
[1] Gartner, Ética digital: preguntas que debe plantearse en torno a la productividad de la IA, por Frank Buytendijk, Philip Walsh, Bart Willemsen, Bettina Tratz-Ryan y Helen Poitevin, 22 de octubre de 2024. GARTNER es una marca comercial registrada y una marca de servicio de Gartner, Inc. y/o sus filiales en EE. UU. y a nivel internacional, y se utiliza aquí con autorización. Todos los derechos reservados.
