Escribe: Percy Alache, socio líder de Servicios Laborales en PwC Perú
La Inteligencia Artificial (IA) ya es parte de la gestión humana estratégica en el Perú. Según PwC, el 88% de los ejecutivos planea aumentar su inversión en los próximos 12 meses. Además, los agentes inteligentes pueden elevar la productividad hasta en 50% y triplicar el crecimiento por empleado. El reto es doble: innovar con rapidez y cumplir con la regulación peruana (Ley N° 31814 y DS 115-2025-PCM), que exige transparencia, no discriminación, privacidad de datos y supervisión humana.
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Procesos críticos donde la IA impacta más
La IA debe centrarse en los procesos más sensibles. En el reclutamiento y selección, puede filtrar CV, pero la validación humana es indispensable. En evaluación del desempeño, los indicadores automáticos requieren la interpretación de un líder directo para garantizar justicia. En capacitación, los algoritmos adaptativos deben ampliar oportunidades, no limitarlas. En planificación laboral, los modelos predictivos anticipan rotación o ausencias, sin etiquetar a las personas como “prescindibles”. En seguridad y compliance, la IA detecta riesgos, pero las políticas tienen que proteger la privacidad.
La nueva regulación peruana obliga a las empresas a diseñar políticas éticas de IA. (Foto: tondone/iStock)
Contenido esencial de una política de IA
Es necesario que la política de IA sea clara y práctica. Requiere definir su propósito, alcance y procesos involucrados, incluir principios como transparencia, ética, revisión humana y proporcionalidad. Es importante que establezca mecanismos de gobernanza, designando a un oficial de datos, de confianza digital o a un comité de ética. Debe prever controles y auditorías periódicas para revisar sesgos en los algoritmos, asegurar los derechos de los trabajadores, establecer canales de reclamo y actualizarse al menos una vez al año.
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KPI para medir su efectividad
El éxito de una política se refleja en su gestión y ejecución. Para ello, los líderes de gestión humana deben apoyarse en indicadores claros como: (i) el porcentaje de decisiones críticas revisadas por humanos, (ii) el número de colaboradores capacitados en el uso ético de IA y (iii) el porcentaje de algoritmos auditados anualmente en sesgos y transparencia. Estos KPI permiten medir avances y fortalecer la confianza interna.
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Errores frecuentes que deben evitarse
El entusiasmo por la IA puede provocar errores costosos, como delegar decisiones críticas únicamente a la tecnología, no explicar los criterios de evaluación a los colaboradores, implementar IA sin capacitar al personal, ignorar riesgos éticos y sesgos, y desvincular la tecnología de la cultura organizacional. Una política bien diseñada permite anticipar y corregir estas fallas antes de que afecten el clima laboral o dañen la reputación corporativa.
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Conclusión
La IA ofrece ventajas concretas: productividad, crecimiento y eficiencia. Pero su uso exige ser ético, supervisado y humano. Para los líderes de gestión humana, el reto no es solo adoptar IA, sino gestionarla con responsabilidad y planificación. Una política sólida marca la diferencia entre innovar y exponerse a conflictos. En definitiva, es el liderazgo humano, informado y ético, el que asegura que la tecnología sume valor en el trabajo.
