La IA amplía decisiones en talento, pero el criterio humano sigue siendo clave

Hace poco más de una década, cuando alguien hablaba de inteligencia artificial en recursos humanos, la conversación giraba alrededor de automatización: máquinas que clasificaban currículos, algoritmos que filtraban candidatos. Hoy esa conversación ha madurado. No se trata de reemplazar el juicio humano, sino de darle herramientas más afiladas.

En México, la presión es real. Dos de cada tres empleadores tienen dificultades para llenar sus vacantes. Peor aún: cerca de 40% de las habilidades que las empresas necesitarán en 2030 aún no están claramente definidas. El reclutamiento tradicional —basado en lo que alguien hizo en el pasado— se queda corto. Las organizaciones necesitan entender cómo alguien se comportará, qué competencias tiene realmente, si encajará con el equipo. Eso requiere datos, análisis de comportamiento, y sí, inteligencia artificial. Pero también requiere personas que sepan qué hacer con esa información.

Este fue el tema central del PDADay: EstrategIA, un encuentro que reunió a más de 350 líderes de recursos humanos en México. Ejecutivos de Mercado Libre, Adidas, Salesforce, Pizza Hut y Korn Ferry compartieron un consenso claro: la IA detecta patrones valiosos, genera información que antes era invisible. Pero la interpretación, la estrategia, la decisión final deben quedar en manos de las personas. David Centeno, Country Manager de PDA México, lo expresó así: la IA debe funcionar como un copiloto que amplía la capacidad del reclutador, no como su sustituto. Cada empresa enfrenta necesidades distintas. No se puede delegar la estrategia a un algoritmo.

Lo interesante es que esta transformación no ocurre solo en el reclutamiento. La selección de talento está evolviendo hacia algo más bilateral. Hace años, la empresa elegía y el candidato aceptaba o rechazaba. Ahora, según María Eugenia Pistacchia de Von der Heide, hablamos de elección mutua. Las personas quieren entender si la organización les permitirá crecer, si comparten propósito, si hay conexión real con la cultura. Esto significa que los líderes deben ser capaces de comunicar no solo qué necesitan, sino quiénes son como empresa. Jimena Pérez Gramond, cofundadora de Dream Job Company, subraya que las empresas deben construir un vínculo que permita también a las personas decidir si quieren desarrollarse allí.

La velocidad del cambio exige nuevas competencias. Estefanía Campos Ruanova, Head of Talent Acquisition de Adidas, identifica tres: curiosidad por aprender, adaptabilidad, pensamiento crítico. No son habilidades técnicas específicas. Son capacidades para navegar la incertidumbre. Y eso significa que la capacitación no puede ser un evento aislado. Debe ser una cultura, un hábito, algo que ocurra todos los días.

En cuanto al liderazgo, la conversación se centra en adaptabilidad y confianza. Los equipos deben evolucionar sin perder cohesión. Chantal Eidman de Salesforce destaca que el liderazgo adaptativo es lo que permite responder a la velocidad del cambio. No es rigidez. Es flexibilidad con dirección clara.

Y luego está lo que sostiene todo: la cultura organizacional, el clima laboral, el sentido de pertenencia. Ricardo Galicia, CHRO de Pizza Hut, subraya la importancia de un propósito compartido que conecte a las personas. Javier Blanco de Mercado Libre va más allá: contratar no es solo encontrar a la persona adecuada. Es identificar su conexión con la visión, misión y cultura de la compañía. Sin eso, el talento se va.

PDA presentó dos nuevas herramientas durante el evento. Smart Recruiting combina inteligencia artificial y ciencia del comportamiento para optimizar la selección sin dejar talento atrás. TalenTrip convierte diagnósticos conductuales en planes de desarrollo personalizados y medibles. Son ejemplos de cómo la tecnología puede servir al criterio humano, no reemplazarlo. Centeno cerró con una idea que resume todo: los datos por sí solos no generan cambio. Hay que convertirlos en acción. Y las personas no aprenden ni se desarrollan de la misma manera. Cualquier modelo que ignore esas singularidades está incompleto.