La IA obliga a RH a rediseñar cómo se gobierna el trabajo

La IA obliga a RH a rediseñar cómo se gobierna el trabajo

En muchas organizaciones, la incorporación de inteligencia artificial a las operaciones diarias ha seguido una lógica incremental: automatizar tareas, acelerar flujos, reducir tiempos de respuesta. En ese proceso, la atención suele concentrarse en la tecnología empleada y en su correcta implementación. 

Sin embargo, en la práctica, los primeros efectos visibles no se manifiestan como ganancias de eficiencia sostenidas, sino como fricciones inesperadas en la forma en que el trabajo está organizado.

Estas fricciones aparecen cuando una tarea deja de depender de la interpretación humana y pasa a ejecutarse de manera sistemática. 

En ese punto, decisiones que antes se resolvían informalmente —mediante conversaciones, excepciones o criterio individual— deben estar definidas con anterioridad. 

Cuando no lo están, el sistema no falla técnicamente, pero sí revela la ausencia de acuerdos explícitos sobre cómo debe funcionar el trabajo.

A medida que más actividades se automatizan, este patrón se repite. La IA no introduce el problema; lo hace visible.

El trabajo como sistema implícito

Durante años, muchas organizaciones han operado sobre sistemas de trabajo que no estaban plenamente diseñados, sino sostenidos por personas. 

Managers, líderes de equipo y profesionales de recursos humanos compensaban con experiencia y juicio situaciones que nunca fueron formalizadas en procesos claros. 

Esta forma de operar funcionaba mientras el volumen y la complejidad eran manejables.

La introducción de sistemas automatizados altera ese equilibrio. Al ejecutar instrucciones de forma consistente, estos sistemas dependen de reglas, criterios y responsabilidades previamente definidos. 

Cuando esas definiciones no existen, el resultado no es necesariamente un error técnico, sino una acumulación de excepciones, retrabajos y decisiones cuestionadas.

En este contexto, el foco de atención se desplaza desde la herramienta hacia el diseño del entorno donde esa herramienta opera.

Regulación como síntoma organizacional

Las recientes iniciativas regulatorias impulsadas por la European Union en torno al algorithmic management se entienden mejor si se observan desde esta perspectiva operativa. 

Las propuestas no se limitan a restringir el uso de algoritmos en el trabajo, sino que introducen requisitos de supervisión humana, explicabilidad y asignación clara de responsabilidades.

Estas exigencias no apuntan únicamente a la protección legal del trabajador. Reflejan una preocupación más amplia por la forma en que se están tomando decisiones dentro de sistemas cada vez más automatizados. 

Al exigir trazabilidad y control humano, la regulación formaliza una pregunta que ya estaba presente en la operación cotidiana: quién responde por las decisiones cuando estas dejan de ser puramente humanas.

Este marco regulatorio no aparece en el vacío. Surge en un momento en el que muchas organizaciones experimentan tensiones similares al integrar IA en procesos laborales poco estructurados.

Un diagnóstico que converge

En paralelo, análisis recientes de Gartner señalan que los equipos de Recursos Humanos deberán desarrollar nuevas capacidades para operar en entornos donde la IA forma parte del flujo normal de trabajo. 

El énfasis no está puesto únicamente en el dominio tecnológico, sino en la capacidad de comprender y diseñar interacciones complejas entre personas, procesos y sistemas.

Ambos enfoques —el regulatorio y el analítico— convergen en un mismo punto: la adopción de IA traslada el centro de gravedad desde la ejecución de tareas hacia el diseño del sistema que las contiene. 

La cuestión deja de ser qué tecnología se utiliza y pasa a ser cómo se estructura el trabajo para que esa tecnología opere de manera consistente y responsable.

Un desplazamiento silencioso del rol de RH

Tradicionalmente, Recursos Humanos ha desempeñado un papel central en la coordinación de personas dentro de la organización. 

Este rol incluía mediar decisiones, facilitar acuerdos y resolver excepciones en contextos donde los procesos no cubrían todas las situaciones posibles. En sistemas poco formalizados, esta función era esencial para mantener la continuidad operativa.

Con la progresiva automatización de tareas y decisiones, este esquema comienza a transformarse. 

Los sistemas automatizados requieren definiciones previas que antes podían quedar implícitas. 

En consecuencia, el trabajo de RH se desplaza hacia la formulación de criterios, la delimitación de responsabilidades y la supervisión de cómo se toman las decisiones dentro de sistemas híbridos.

Este cambio no responde a una redefinición teórica del rol, sino a una necesidad práctica: alguien debe asumir la responsabilidad de diseñar y mantener coherentes los sistemas donde ocurre el trabajo.

Gobernar el trabajo en entornos automatizados

En este contexto emerge con más fuerza la noción de gobernanza del trabajo. No como un nuevo marco conceptual, sino como una respuesta operativa a la complejidad creciente.

Gobernar el trabajo implica establecer con claridad quién decide, bajo qué condiciones, con qué información y con qué mecanismos de control.

Cuando estas definiciones existen, los sistemas automatizados pueden integrarse de manera más estable. 

Cuando no, la automatización amplifica inconsistencias que antes se resolvían de forma informal. La IA, al ejecutar de manera sistemática, reduce el margen para interpretaciones ad hoc y obliga a explicitar aquello que antes permanecía tácito.

Una paradoja operativa

La experiencia de muchas organizaciones muestra que, a medida que aumenta el grado de automatización, también aumenta la importancia del diseño humano del sistema. La tecnología puede ejecutar, pero no define por sí misma los criterios que guían esa ejecución. Estos criterios deben ser establecidos, revisados y ajustados por personas con una visión transversal del trabajo.

Lejos de reducir la relevancia de Recursos Humanos, este escenario amplía su ámbito de influencia. No desde la gestión directa de herramientas, sino desde la responsabilidad sobre la coherencia del sistema de trabajo en su conjunto.

Lo que empieza a quedar en evidencia

Cuando las iniciativas de IA no producen los resultados esperados, suele atribuirse el problema a la adopción, a la cultura o a la falta de habilidades. 

Sin embargo, en muchos casos, el obstáculo se encuentra en un nivel más básico: sistemas de trabajo diseñados de forma incompleta, sin criterios claros ni responsabilidades explícitas.

La incorporación de IA no corrige estas carencias. Las hace visibles y difíciles de ignorar. En ese proceso, el rol de Recursos Humanos se redefine de manera gradual, impulsado menos por tendencias y más por la necesidad de dar estabilidad a un entorno de trabajo cada vez más automatizado.