Con motivo del reportaje publicado en el número 8 de la Revista Factor Humano sobre las Tech Trends en RRHH, entrevistamos a Carolina Sánchez, Directora de Procesos y Sistemas de Banco Santander.
¿Tienen implantado o están en proceso de implantación de un chatbot?
Desde hace algunos años estamos inmersos en la transformación de la función de RRHH desde un punto de vista de digitalización. Este proceso de transformación implica una nueva forma de trabajar orientada a una experiencia de empleado que integra todos los servicios que necesita para ser productivo, disponer de herramientas para dar más autonomía y responsabilidad a empleados y directivos, servicios accesibles a través del móvil, disponer de indicadores y Analytics para una toma de decisiones basada en datos y la automatización y reducción de tareas de bajo valor añadido.
Este camino se inicia en 2019 con la implantación de Workday/ One HR como canal único de comunicación con los empleados. Basado en la experiencia obtenida de la implantación de Workday/ OneHR y OneHR Support como canal de comunicación con los empleados, decidimos abordar la puesta en marcha de los chatbots como un paso más en nuestra estrategia de transformación digital.
Desde 2021 tenemos implantado nuestro chatbot “Sandi” como canal de apoyo a los empleados en distintos procesos de RRHH con el objetivo de ayudar a los mismos en la navegación, ejecución de tareas y recuperación de información. Concretamente en 2021 ha sido el canal de comunicación con los empleados para los procesos de Evaluación 360 y “Familia Santander” (Beneficios Financieros). En esta primera fase, el uso del Chabot ha sido conversacional y nos ha servido para mejorar la respuesta a los empleados en dudas y preguntas sobre estos procesos. Durante 2022 tenemos prevista la implantación de nuevas funcionalidades y procesos y un uso más transaccional, con el objetivo de simplificar la interacción de los empleados con los procesos. Los procesos que tenemos previstos son la consulta y gestión de vacaciones y ausencias, la apertura de tickets para el Centro de Soporte y la solicitud de cambios en los equipos.
¿Qué resultados están obteniendo?
En 2021 se han abierto más de 25.000 conversaciones con nuestro Chatbot y en las encuestas de satisfacción se ha obtenido un valor de 1,4 (sobre una escala de 3). Creemos que es un canal fundamental que mejora la experiencia del empleado aportándole una mayor flexibilidad y rapidez en la respuesta (24 horas al día y en cualquier lugar). No obstante, los empleados nos demandan un mayor nivel de servicios en este canal y dar el salto de un servicio conversacional a un servicio transaccional.
¿Cuáles han sido las claves del éxito en la implantación?
Bajo nuestro punto de vista, la clave del éxito ha sido, sobre todo, disponer de un equipo multidisciplinar. En el proyecto se han integrado equipos de Operaciones de RRHH, de los Centros de Soporte, de Tecnología y de Experiencia de Empleado. Esto nos ha permitido diseñar un producto final que realmente respondiera a las expectativas de los empleados. Obviamente, disponer de un buen motor de lenguaje natural y de una campaña de comunicación adecuada también han sido elementos importantes en el desarrollo del proyecto y en el éxito en su adopción.
¿Han mostrado alguna reticencia los empleados ante el uso de chatbots?
No hemos encontrado reticencias importantes en el uso de chatbots en nuestros empleados. En general no se han planteado problemas por que sea una máquina la que los atiende. Hay que tener en cuenta que ya estamos utilizando estas tecnologías en otros procesos de nuestro día a día, como desbloquear usuarios, consultas de IT, etc… y tenemos una implantación importante de este canal de comunicación en nuestras plataformas para clientes. En concreto en RRHH ya teníamos canales desatendidos en uso (Herramientas de Ticketing y Portales de Servicios). Los principales factores que hemos tenido en cuenta es que el lenguaje del Chatbot sea sencillo, cercano y que mantenga nuestra cultura. Hemos tratado de humanizar el chatbot dándole un nombre y una personalidad reconocible por nuestros empleados.
¿En qué procesos de automatización de tareas repetitivas de RRHH acuden a la RPA?
Actualmente estamos utilizando RPAs fundamentalmente para tareas repetitivas de carga de datos en los sistemas. Concretando algunos casos, tenemos RPAs en uso para la actualización de los skills de los puestos de la organización, para el tratamiento de los datos de enfermedad y accidente recibidos de la Seguridad Social o para el alta masiva de colaboradores. En los tres casos indicados, el proceso a alto nivel es bastante similar. En grandes líneas el robot se conecta al sistema/ fichero en el que residen los datos en origen y los recupera, trata e incorpora en nuestros sistemas de RRHH.
¿Qué ventajas están obteniendo con el uso de la RPA?
En los casos indicados estamos obteniendo una eficiencia media de 7 horas por proceso. Esto nos ha permitido liberar 0,2 FTEs que hemos podido dedicar a tareas de mayor valor y liberarlos de carga administrativa. Adicionalmente se han reducido los errores derivados de acciones manuales.
¿Cómo llevaron a cabo el diagnóstico sobre qué proceso de RRHH automatizar?
A la hora de seleccionar los procesos fundamentalmente nos fijamos en dos aspectos: que las tareas a automatizar fueran repetitivas y que tuvieran un alto volumen de transacciones que nos permitiera maximizar el Business Case.
¿En qué áreas han implantado IA y el uso de algoritmos?
En estos momentos estamos iniciando este área y podríamos decir que nos encontramos en una fase muy inicial. Los principales casos de uso que tenemos son:
- Job Affinity: Algoritmo desarrollado en Phyton para realizar un encaje automático entre las vacantes de empleo y los candidatos (internos y externos). Utiliza los datos de descripción de la vacante (skills, competencias, formación requerida, idiomas, experiencia profesional) y los del candidato (Empleado o Candidato Externo) para establecer un ranking de adecuación vacante – persona y descartar los perfiles que no se adecuan. El algoritmo propone un pool de posibles candidatos a ocupar la posición pero la decisión final es siempre del equipo de selección junto con el Manager responsable de la posición que se desea cubrir. El resultado se utiliza también para poder ofrecer de forma proactiva a empleados posibilidades de carrera y movilidad dentro del grupo. Lanzamos este proyecto en enero de 2019. Hemos obtenido un ROI del 20% de los tiempos de cobertura de vacantes y una reducción del 20% en las tareas de screening, logrando una mejora en los SLAs de los procesos y reducción de la carga de trabajo en los reclutadores. En el proceso de aplicación nos hemos encontrado que en situaciones con procesos de selección algo sofisticados, estos exigen analizar cuestiones que no aparecen en documentos o datos que aportan los candidatos en su proceso de selección -resiliencia, actitud, comunicación…-, lo que resta también eficacia a los algoritmos. En definitiva, nos han sido de utilidad como primer filtro pero no hemos podido extender hasta el momento su uso a procesos más complejos. Adicionalmente, en el último año no hemos tenido procesos masivos que afecten a cientos de personas del mismo perfil.
- Gender Pay Gap/ Equal Pay Gap: Algoritmo desarrollado en Phyton que calcula estos dos indicadores. Este dato se tiene en cuenta por los equipos de compensación a la hora de proponer acciones de subidas salariales para mejorar el ratio. Siempre la decisión final es de los equipos de compensación y los negocios. El algoritmo no decide en ningún caso, solo sirve de orientación.
- Matriz de Mérito: A través de un algoritmo se construye la Matriz de Mérito que propone una subida salarial en base a los parámetros de posicionamiento en la banda salarial (Compa-ratio) y evaluación del desempeño. En base a la posición en esta matriz de doble eje, el sistema propone una subida teórica que siempre es validada por los equipos de compensación y negocio.
- Bonus Propuesto: El sistema, mediante la aplicación del presupuesto disponible y la evaluación de desempeño, realiza una propuesta de bonus a pagar. Esta propuesta se base en una tabla que establece un porcentaje por tramo de resultado de la evaluación. Como en los casos anteriores, la propuesta realizada por el sistema es siempre validada por Compensación y Negocio.
¿Dónde están los límites actuales de la IA?
Actualmente nos encontramos con varios retos. El primero, la adaptación de los algoritmos a las distintas normativas existentes o que están previstas, tanto en materia de uso de algoritmos como en materia de protección de datos, especialmente en el ámbito de la UE.
En segundo lugar el conseguir el retorno esperado de las inversiones en esta tecnología. Como comentábamos en el punto anterior, para obtener un retorno adecuado necesitamos datos de calidad, muchas veces no disponibles y algoritmos que permitan un análisis más sofisticado y no sólo basado en patrones o pautas repetitivas.
Por último e igualmente relevante, la importancia de la decisión humana en los procesos de RRHH. En la mesa tenemos un interrogante sobre si debemos dejar a la máquina determinadas decisiones que afecten al desarrollo de las personas. En nuestro caso, creemos que el factor humano es crítico y que estas herramientas servirán de apoyo y permitirán reducir la carga administrativa pero a día de hoy no pueden reemplazar la decisión humana.
La IA creemos que no va a suponer una destrucción de puestos de trabajo sino una redefinición de los mismos. Necesitaremos perfiles más analíticos, capaces de analizar y procesar datos y más digitales, capaces de manejar las herramientas tecnológicas. Estas tecnologías requerirán de perfiles híbridos con un alto componente de innovación y tecnología y de conocimiento de los procesos y la función de RRHH.
¿En qué áreas de los RRHH están usando la realidad virtual y/o aumentada?
En estos momentos no estamos aplicando tecnologías de Realidad Virtual y Aumentada en los procesos de RRHH aunque es un aspecto que nos gustaría abordar en el medio plazo.
(El reportaje sobre Tech Trends en RRHH se puede leer EN EL NÚMERO 8 DE LA REVISTA FACTOR HUMANO)