Seguimos con la serie de Post de como integrar la IA en un departamento de Recursos Humanos, este se titula:
Preparación de la infraestructura y datos para integrar IA en RRHH: mi experiencia paso a paso
La primera vez que me planteé introducir herramientas de Inteligencia Artificial en el departamento de Recursos Humanos, me di cuenta de que, por mucha información que hubiera en internet, la mayoría de consejos sonaban muy generales. Para mí, el reto era: ¿cómo estructurar la gestión de datos y la infraestructura de manera que, más adelante, pudiera añadir modelos de IA sin verme obligado a rehacer todo el trabajo?
A continuación, comparto el método que seguí en mi propia experiencia. No es infalible ni único, pero a mí me sirvió para asegurarme de que, cuando por fin estuviese listo para poner en marcha algoritmos de análisis avanzado, la base de datos y los sistemas de mi compañía no se convirtieran en un cuello de botella.
1. Hacer un inventario de sistemas y datos
Empecé por hacer un listado detallado de todos los sistemas que utilizaba el área de RRHH. Algunos eran obvios: el software de nóminas, la plataforma de reclutamiento y alguna aplicación para medir el clima laboral. Pero también descubrí otros repositorios de datos dispersos, como archivos Excel con el histórico de formaciones o, incluso, carpetas compartidas donde se guardaban reportes sin un criterio muy definido.
Creé una hoja de cálculo donde indiqué para cada sistema: el tipo de información que almacenaba, el formato en que lo hacía (CSV, base de datos SQL, etc.) y, sobre todo, quién era el responsable interno. Mi idea era saber con quién hablar en caso de dudas o cambios. Fue un trabajo un poco artesanal, pero me ayudó a tomar conciencia de cuántos “mini-silos” de información coexistían sin prácticamente comunicarse entre sí.
2. Unificar y limpiar la información
Tras tener claro dónde estaba cada cosa, pasé a la tarea de unificar los datos en un mismo lugar. Aposté por una solución en la nube para crear lo que llamo un “almacén central”, donde poder subir todo de manera escalonada. Durante este paso, me centré en revisar y corregir inconsistencias: si en una plataforma los puestos de trabajo se describían como “Jefe de proyecto” y en otra como “Project Manager”, lo unifiqué. Si en un archivo aparecía la fecha en formato DD/MM/AAAA y en otro AAAA/MM/DD, lo ajusté.
Fue un proceso laborioso, pero a la larga me ahorró muchos quebraderos de cabeza. De hecho, agradecí haber invertido tiempo en la calidad de los datos, ya que la IA necesita uniformidad para funcionar bien. Además, me ayudó a descubrir datos duplicados (por ejemplo, el mismo empleado aparecía en distintos registros) y a eliminar información desfasada.
3. Integrar los sistemas con procesos de automatización
Un punto crítico era lograr que los sistemas con los que el departamento de RRHH seguía trabajando (por ejemplo, el software de nóminas que se usaba a diario) se “hablaran” con el nuevo almacén central de datos. Configuré procesos ETL (Extract, Transform, Load) para que, cada cierto tiempo, la información se actualizara de manera automática. De este modo, si un empleado pasaba de ser temporal a indefinido, ese cambio quedaría reflejado también en mi repositorio central.
En mi caso, conté con la ayuda de un par de compañeros de IT para realizar la configuración y los scripts necesarios, aunque en otras empresas quizás sea posible solventarlo con soluciones “plug and play”. Lo importante es que todo cambio en los sistemas originales acabe reflejándose en el almacén central sin depender de la intervención manual de alguien de RRHH.
4. Asegurar la privacidad y cumplir con normativas
Desde el primer momento, tuve claro que trataba con datos delicados. El historial de un empleado, su situación familiar (en algunos casos), o informes de rendimiento son informaciones que requieren un trato confidencial. Por eso, me puse manos a la obra con el cifrado de datos en reposo y en tránsito, limitando los accesos a cada perfil de usuario y dejando todo documentado. En la práctica, esto significa que cada empleado de RRHH tiene permisos distintos según sus funciones, y se registra quién accede a qué datos.
También revisé la normativa (especialmente la referente al RGPD) para asegurarme de que cumplía con las obligaciones de transparencia y protección. Esto me llevó a actualizar algunos contratos y políticas internas, informando a los empleados de cómo se utilizarían sus datos. Es una parte quizá menos “tecnológica”, pero igual de importante, porque un descuido legal puede echar por tierra cualquier proyecto de IA.
5. Verificar con pruebas piloto
Antes de sentirme 100% confiado, hice pruebas. Cogí un conjunto pequeño de registros, representativos de la plantilla, y simulé un flujo de datos típico: desde que se introducen en el software de reclutamiento hasta que llegan al almacén central, pasando por actualizaciones en las nóminas. Luego, generé algunos informes para ver si todo cuadraba y no había información fuera de lugar. Si en algún momento surgía algo raro, paraba y revisaba, ya que prefería corregirlo en pequeño antes de escalarlo a toda la empresa.
6. Prever el crecimiento y la escalabilidad
Por último, pensé en el futuro. Si la empresa aumentaba de 500 a 1000 empleados, ¿mi solución en la nube aguantaría bien? ¿Tenía previsto un presupuesto para ampliar la capacidad de almacenamiento y la potencia de proceso? Y, quizá más importante: ¿qué pasaría si quería añadir más fuentes de datos, como una nueva plataforma de encuestas internas?
Al diseñar el almacén central, me aseguré de que fuera escalable y de que la estructura de carpetas y tablas fuese flexible. Esto me dio la tranquilidad de saber que, si la empresa crecía, la infraestructura no se quedaría pequeña ni me obligaría a empezar de cero.
En resumen, mi estrategia para preparar la infraestructura y los datos antes de implementar IA en RRHH se basó en identificar todos los sistemas de origen, unificar la información en un entorno central, automatizar la actualización, proteger la privacidad y asegurarme de que todo funcionaba bien con pruebas reales. Es un trabajo que tal vez no luzca tanto como presentar resultados de algoritmos sofisticados, pero sienta las bases para que cualquier proyecto de Inteligencia Artificial tenga sentido y, sobre todo, credibilidad. Mi experiencia me dice que, sin esta fase bien hecha, incluso la mejor IA del mundo se topará con datos incompletos o desordenados, y el resultado será decepcionante. Por tanto, invertir tiempo y recursos en este punto es la mejor forma de garantizar que la tecnología aporte un verdadero valor al departamento de RRHH y, por extensión, a toda la organización.
