Hace tres semanas, una Chief People Officer suscriptora de la newsletter me escribió y me dijo: "Leo People Things cada semana. Llevo 3 meses leyendo sobre IA. Hemos probado tres herramientas. Y seguimos haciendo onboarding a mano, tardando dos semanas en analizar encuestas de clima, y respondiendo las mismas preguntas en Slack."

El problema no es que falte interés o budget.

Es que falta el mapa entre la intención y la ejecución.

La mayoría de roadmaps de IA en HR son mapas de producto ("Fase 1: Chatbot, Fase 2: Analytics"), no mapas de cambio.

No dicen nada sobre qué dolor resuelves.
Qué trabajo transformas,
o qué bloqueos vas a encontrar.

La newsletter de hoy te da el framework que falta.

El punto de partida: la matriz de decisión

Antes de construir tu roadmap, necesitas priorizar.
No todo merece IA, y no todo es urgente.

Usa esta matriz: Impacto × Riesgo × Viabilidad

La estrategia correcta:

  1. Empieza en Quick Wins (alto impacto + bajo riesgo) → confianza rápida

  2. Aprende con pilotos pequeños → itera antes de escalar

  3. Solo después, ataca Alto Riesgo → con diseño fino y guardrails

  4. Evita Bajo Valor y Esfuerzo sin Retorno → no todo necesita IA

Ejemplo real:
Un equipo retail quería automatizar talent reviews (alto impacto, alto riesgo). Empezaron con job descriptions (mismo impacto en confianza, bajo riesgo).

Después de 200 JDs y 3 meses de aprendizaje, atacaron talent reviews con éxito.

El roadmap: 4 olas de madurez

Un roadmap realista no es linear por trimestres.

Es una progresión de madurez donde cada ola debe generar valor visible antes de pasar a la siguiente.

🌊 Ola 1: Automatización básica (0-3 meses)

Objetivo: Ganar confianza con quick wins de bajo riesgo

Proyectos típicos:

A) Recordatorios contextuales
No "recordar performance review". Sino: "3 de tus 5 direct reports ya completaron su self-review — solo faltan Ana y Carlos."

Caso real: Zapier
Automatizaron reminders de performance reviews con contexto. Resultado: 40% más completion rate.

B) Generación de borradores

  • Welcome emails personalizados por rol

  • Policy updates (toma policy vieja + cambios → genera comunicación)

  • Templates de feedback (adapta por contexto: promo, PIP, check-in)

C) Síntesis de información rutinaria

  • Resumen semanal de métricas HR (de 10 slides → 3 bullets)

  • Consolidación de updates de HRBPs (5 emails → 1 resumen ejecutivo)

Owner: HR Ops Lead
Métrica de éxito: 10 horas/semana ahorradas, equipo reporta "esto sí me ayuda"

Cómo mitigarlo: Empieza con el pain point más visible del equipo, demuestra valor en 2-3 semanas, involucra al equipo en diseñar el workflow.

Pregunta clave antes de pasar a Ola 2:
¿El equipo confía en que la IA genera valor y está pidiendo más casos de uso?
Si no → itera hasta que sí.

🌊 Ola 2: Copilotos operativos (3-6 meses)

Objetivo: Escalar criterio humano con validación en workflows críticos

Por qué es diferente: Ya no automatizas tareas simples. Ahora construyes copilotos: la IA hace el trabajo pesado, pero un humano siempre valida.

Proyectos típicos:

A) FAQs automáticas con validación
Slack bot responde dudas de políticas. HR revisa respuestas nuevas antes de publicar. Después de 50 validaciones, la IA aprende qué funciona.

Caso real: Intercom
En 30 días: 200 preguntas procesadas, 85% respondidas automáticamente. HR liberó 12 horas/semana que ahora dedican a actualizar policies obsoletas (la causa raíz de tantas preguntas).

B) Análisis de encuestas de engagement

El workflow híbrido:

Paso

IA hace

Tiempo

Humano valida

Tiempo

Ingest

Lee 500 comentarios

2 min

—

—

Clustering

Identifica 8 temas

1 min

¿Tienen sentido?

20 min

Sentimiento

Agrupa por urgencia

1 min

¿Algo que no captó?

15 min

Síntesis

Genera resumen ejecutivo

30 seg

Ajusta narrativa

30 min

Resultado: De 12 horas de análisis manual → 2 horas de análisis asistido.

El cambio real: El HR Director ahora puede dedicar 10 horas a diseñar acciones con managers, no a procesar datos.

Guardrails críticos:

  • HR siempre revisa output antes de compartir

  • Temas sensibles (acoso, burnout) → revisión manual completa

  • Datos anónimos, sin identificar personas

  • Versioning: cada análisis se guarda con fecha, prompt usado, y quién lo revisó

C) Dashboards auto-generados
IA consolida datos de múltiples fuentes, genera visualizaciones y narrativa: "Este mes el time-to-hire aumentó 15% por X razones." HR valida antes de enviar a leadership.

Caso real: Shopify
Post-restructuración 2023, analizaron 10.000+ comentarios de exit interviews con IA. En 48 horas (vs un trimestre) descubrieron: 67% de salidas no eran por comp, sino por falta de claridad en roles post-reorg. Reestructuraron job descriptions en 2 semanas.

Owner: HRBP Lead + HR Tech
Métrica de éxito: 30% tiempo liberado hacia trabajo estratégico, stakeholders reportan "la calidad de insights mejoró"
Bloqueo típico: Datos mal estructurados

Cómo mitigarlo: Invierte 2-4 semanas en limpiar datos core antes de pilotar. Si no tienes datos limpios, no pases a esta ola.

Pregunta clave antes de pasar a Ola 3:
¿Tus stakeholders están tomando mejores decisiones gracias a insights de IA?
Si no → optimiza calidad antes que cantidad.

🌊 Ola 3: Sistemas estratégicos (6-12 meses)

Objetivo: IA integrada en decisiones de negocio de alto impacto

Por qué es crítica: La IA deja de ser "ayudante" y se convierte en infraestructura de decisión. Optimizas cómo tu organización decide sobre talento, compensación, y planning.

Requiere: sponsor ejecutivo (CFO o CEO), datos limpios y auditables, diseño de gobernanza, preparación cultural.

Proyectos típicos:

A) Análisis predictivo de rotación

El sistema completo:

  1. Input: Performance, engagement scores, tenure, comp vs market, manager quality, team dynamics

  2. Output IA: Lista de empleados con flight risk >70%, 3 razones principales, tiempo hasta salida, costo de reemplazo

  3. Workflow de intervención: HRBP recibe alert semanal → revisa con manager → diseñan intervención (comp, proyecto, coaching, reassignment) → trackean si funcionó

Caso real: Amazon (Operations)
ML predice attrition en warehouses con 85% accuracy 90 días antes. Managers reciben weekly report con top 5 at-risk + dashboard de factores predictivos + intervenciones disponibles.
Resultado: 15% reducción en attrition, $2.3M ahorrados en recruitment en un solo facility.

Guardrails esenciales:

  • Modelo auditado trimestralmente por sesgo

  • Managers nunca ven el score, solo "at risk" o "stable"

  • Empleado nunca sabe que está en lista

  • HRBP puede override si contexto lo justifica

B) Simulador de compensación

CFO pregunta: "¿Qué pasa si subimos 5% a engineers?"
IA modela: impacto en budget, equity vs mercado, flight risk, morale.
Simula alternativas: "¿Y si subimos 8% a top performers y 2% al resto?"

Caso real: Startup fintech (Serie C)
Antes de compensation cycle, IA corrió 15 escenarios. Hallazgo: Subir 10% a 30 high-performers críticos + 0% al resto era mejor que 4% flat a todos. Los 30 tenían flight risk >80%, el resto estaba estable.
Resultado: Retuvieron a los 30 críticos, ahorraron $800K, 0 salidas en 12 meses.

C) Workforce planning asistido

Business da growth targets → IA analiza headcount actual, productivity trends, time-to-productivity, cost per hire → recomienda cuántos hires, en qué funciones, trade-offs → Finance + HR validan.

Caso real: Duolingo (2023)
Pre-IPO, querían crecer revenue 40%. IA modeló que necesitaban +120 hires (vs +200 que pensaban). Enfoque: productivity increase + hiring strategic.
Resultado: Crecieron 41% con +115 hires, operating margin mejoró 8 puntos.

Owner: Head of People Analytics + CFO/COO sponsor
Métrica de éxito: Decisiones de negocio basadas en data, leadership cita análisis de IA en board meetings, ROI cuantificado
Bloqueo típico: Resistencia cultural ("¿Esto me reemplaza?")

Cómo mitigarlo:

  • Transparencia radical: explica qué hace el modelo

  • Human-in-the-loop siempre: IA recomienda, humano decide

  • Empieza con "decision support", no "automated decision"

  • Auditoría de sesgo trimestral pública al equipo

Pregunta clave antes de pasar a Ola 4:
¿El C-suite confía en insights de IA para decisiones de $1M+?
Si no → construye confianza primero.

🌊 Ola 4: Optimización continua (12+ meses)

Objetivo: IA como parte del operating system de HR

Por qué es diferente: Ya no "implementas IA". Ahora optimizas el sistema completo y escalas conocimiento a toda la organización.

Proyectos típicos:

A) A/B testing de prompts y workflows
Testeas 3 versiones de cómo la IA analiza surveys. Mides: accuracy, tiempo, satisfacción. Iteras hacia el mejor.

Ejemplo: Zapier
Testearon 5 versiones de cómo el bot respondía policies. Ganador: Respuesta + ejemplo concreto + link. Por qué: "Entendí sin leer 10 páginas."

B) Integración profunda con tech stack
La IA ya no es tool separado. Está integrada: ATS genera JDs con IA, HRIS sugiere comp con IA, Slack responde con IA, calendar recomienda 1:1s con IA.

C) AI literacy para todo HR
No basta que tú sepas usar IA. Todo el equipo debe saber escribir prompts, entender límites, validar output, identificar sesgo.

Formato: 4 workshops de 2h, hands-on con workflows reales, certificación interna.

D) Auditoría de sesgo y gobernanza
Cada trimestre: auditas modelos, verificas sesgo por género/edad/etnicidad, publicas resultados, ajustas.

Owner: CHRO + Head of HR Tech + Head of People Analytics
Métrica de éxito: HR lidera adopción de IA en la empresa, otros equipos piden aprender de HR, AI literacy score >80%

La pregunta final: ¿Podrías operar tu función de HR sin IA hoy?
Si la respuesta es "no" → has llegado a Ola 4.

La regla de oro

Cada ola debe generar valor visible antes de pasar a la siguiente.

No es un calendario fijo. Es una progresión de madurez.

Si en Ola 1 tu equipo no confía → no pases a Ola 2.
Si en Ola 2 tus stakeholders no ven mejores insights → no pases a Ola 3.
Si en Ola 3 el C-suite no confía en IA para decisiones grandes → no pases a Ola 4.

Los equipos que fallan intentan hacer Ola 3 sin pasar por Ola 1.

Qué hacer esta semana

  1. Identifica tu Ola actual
    ¿Ola 0 (no has empezado)? ¿Ola 1 (probando)? Sé honesto.

  2. Define 1 quick win

  • Ola 0 → automatiza 1 recordatorio

  • Ola 1 → analiza 1 encuesta con IA

  • Ola 2 → diseña 1 workflow híbrido nuevo

  1. Asigna owner y fecha
    Sin esto, no pasa nada.

El cambio no empieza con el roadmap perfecto.

Empieza con el primer paso que sí das.

Vamos a por ello!

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