La inteligencia artificial ya ordena currículos, recomienda candidatos, detecta competencias y sugiere movimientos internos, pero esa misma capacidad puede amplificar sesgos y condicionar el acceso a un empleo o a una promoción. Sobre esa frontera —qué decisiones puede mejorar la IA en recursos humanos y cuáles exigen presencia humana— giró la entrevista de Luis Aparicio, CEO y fundador de Talent Tools, en Tinku Personas y Talento, el programa de gestión de personas y bienestar laboral que presenta Olga Albaladejo. El programa arrancó recordando que la normativa europea clasifica como de alto riesgo determinados sistemas de IA aplicados al empleo y que la supervisión humana debe ser real, no una firma automática sobre lo que propone la máquina.
La IA en recursos humanos empieza por poner datos a los problemas
Aparicio, con veinticinco años introduciendo tecnología en la función de recursos humanos, resumió su trabajo con una idea que actúa como brújula de toda la conversación: más que resolver problemas, su equipo aspira a «poner datos a los problemas». En Talent Tools llevan años construyendo un modelo de información que permite comprender qué sucede realmente tras un contrato, un proyecto o una acción formativa, es decir, tras las horas de esfuerzo y desempeño de los profesionales.
Ese modelo parte de una constatación incómoda para muchas organizaciones. Los datos existen, se generan a diario en cada actividad de la empresa, pero apenas se gestionan. El riesgo, según explicó Aparicio, es dejar que la IA generativa interprete esa realidad sin haberla alimentado antes con información propia y ordenada. Sin ese sustrato, el sistema produce conclusiones brillantes sobre nada. Por eso el primer paso no es adoptar una herramienta, sino inventariar ocupaciones, tareas y actividades para saber qué hace y qué necesita de verdad cada persona en cada puesto.
Del exceso de conocimiento a la aplicación práctica en el puesto
Uno de los hilos más interesantes de la entrevista fue el salto entre tener conocimiento y saber aplicarlo. Aparicio recordó que en el siglo XX destacar significaba viajar y encontrar libros que no existían en España. Hoy ocurre lo contrario: hay tal abundancia de conocimiento que el valor ya no está en acumularlo, sino en seleccionar la información útil y descartar el ruido. La IA generativa promete resolver problemas con ese conocimiento casi ilimitado, pero la cuestión, señaló, es si cada profesional es capaz de trasladarlo a su desempeño diario.
Ese es, a su juicio, un problema clásico que la tecnología no ha resuelto por sí sola. Siempre existió una distancia entre la formación teórica de un máster o un curso y su aplicación real en el trabajo, y esa brecha persiste. La lectura que dejó para el sector es matizada: la tecnología aportará información, pero serán el sentido crítico y la experiencia de cada profesional los que decidan qué aplicar, cómo hacerlo y en qué momento. La formación, en su visión, no es solo conocimiento; es potencial de crecimiento que hay que conectar con datos concretos de la persona y del negocio.
«Los currículums están muertos»: del CV a los mapas de talento
La frase más rotunda de la conversación fue una sentencia sobre el pasado inmediato de recursos humanos. «Los currículums están muertos», afirmó Aparicio, para explicar que el foco ya no puede estar en lo que alguien hizo, sino en las proyecciones que tiene una persona para afrontar tareas que ni siquiera sabemos todavía cuáles serán.
De ahí su propuesta de método: montar mapas de talento organizativo y decodificar el mercado de trabajo, entendiendo más allá de una habilidad o una herramienta cómo se aplica realmente en una persona, un puesto y las circunstancias de un proyecto. Talent Tools ha desarrollado una solución propia con la que auditan de forma constante ofertas de empleo y programas de formación, identifican perfiles profesionales y construyen un modelo para anticipar la transformación del empleo. Es la vía, según defendió, para pasar del dato bruto a la personalización: comprender realidades de escala astronómica y aterrizarlas en un individuo, una organización o una tarea concreta.
Impacto de la IA en el empleo: por qué una tarea impactada no es una persona sustituida
Aparicio abordó de frente el titular que domina cualquier conversación sobre IA y trabajo: cuántas personas se quedarán sin empleo. Reconoció que vivimos un momento de ansiedad en el que se opina y se juzga sin información, y ofreció una distinción que debería ordenar el debate. Su equipo analiza cada ocupación y desglosa sus tareas; algunas están en plena transformación por efecto de la inteligencia artificial. Pero, advirtió, «que esté impactada una tarea no significa que esté impactada una ocupación o que esté impactado una persona».
Esa diferencia tiene consecuencias directas en la mesa de dirección. Cuando un CEO pregunta a su responsable de recursos humanos a cuántas personas puede despedir porque ahora lo hace la IA, la respuesta prudente, según Aparicio, es evaluar antes con datos cómo se transforman esas tareas y qué ocupaciones quedan realmente afectadas. Puso sobre la mesa un patrón ya conocido: empresas que tomaron decisiones drásticas de recorte y después se vieron obligadas a contratar de nuevo. Antes de decidir si la tecnología ayuda o no, sostuvo, conviene definir en qué se quiere que ayude y cómo dotar de nuevas capacidades a los equipos.
Qué no se debe delegar a la inteligencia artificial en la gestión de personas
Preguntado sin rodeos por qué no debería delegarse nunca a la IA, Aparicio situó la respuesta en el terreno de lo humano: la capacidad de relacionarse y de comprender los mundos complejos donde la tecnología todavía no llega. La inteligencia artificial, en su lectura, es extraordinaria para las tareas administrativas, rutinarias, los informes y el análisis, e incluso puede robotizar buena parte del trabajo operativo. Lo que no puede sustituir es el criterio, el vínculo y la lectura de contexto que definen la gestión de personas.
Junto a esa línea roja, señaló un riesgo simétrico y menos evidente: que el nuevo superpoder termine acelerando los errores que las organizaciones ya venían cometiendo. La tecnología, recordó, no llega sola, sino acompañada de información, y ahí reside tanto su promesa como su peligro. Recursos humanos puede construir cuadros de mando en segundos y llegar a las mesas de negociación con datos reales, pero solo si esos datos se han ordenado antes con sentido crítico. De lo contrario, se automatiza el sesgo en lugar de corregirlo.
La conversación dejó una hoja de ruta para la función de personas: conectar de verdad con el negocio, convertirse en estratega, demostrar con cifras su aportación a los resultados y usar la tecnología para potenciar el talento, no para reducir a nadie a una puntuación. Aparicio cerró con una consigna deliberadamente sencilla —»Ayudarnos nos ayuda y no tener miedo»— y con una pregunta que Tinku Personas y Talento trasladó a su audiencia de directivos de recursos humanos, cultura y talento: qué decisión sobre la propia carrera profesional no dejarían jamás en manos de una inteligencia artificial.
