Tres tipos de decisiones: Cuándo el humano, cuándo la IA
No toda decisión necesita un humano. Y no toda debería dejarse a la IA. Un framework de asignación – con ejemplos concretos de RRHH.
La pregunta que todo departamento de RRHH plantea
“¿Qué decisiones puede tomar la IA sola – y cuáles deben quedarse en manos humanas?”
Esta pregunta surge en cada conversación sobre IA en procesos de RRHH. Del comité de empresa, de la dirección, del departamento de compliance. Y la respuesta habitual – “la IA apoya, el humano decide” – es demasiado imprecisa para el uso productivo.
Porque en la práctica, un solo proceso de RRHH consiste en decenas de decisiones individuales. En el procesamiento de bajas por enfermedad, por ejemplo: ¿Está completo el documento? ¿Qué convenio colectivo aplica? ¿La duración supera el límite de continuación salarial? ¿Debe iniciarse un procedimiento de reintegración? ¿Quién es informado?
Algunas de estas decisiones necesitan un humano. Otras no. Y algunas conscientemente NO deberían recaer en un humano – porque la IA las toma demostrablemente mejor.
Tres tipos de decisiones
Tipo 1: Decide el humano
Aquí un humano debe tomar la decisión final. El agent puede preparar, proponer, recopilar material – pero la decisión misma recae en el humano.
Cuándo: Discrecionalidad, riesgo de discriminación, obligación del comité de empresa, situaciones individuales.
Ejemplo: Reintegración tras baja prolongada. El agent tiene todos los datos: duración de la enfermedad, historial de reintegración, recomendaciones del médico laboral, puestos disponibles. Pero la decisión de qué modelo de reintegración es adecuado para esta persona concreta necesita un humano. Se trata de la situación individual, de empatía, de la conversación con la persona. El comité de empresa tiene derecho de participación. Y si la decisión es errónea, tiene consecuencias reales para una persona real.
Qué hace el Decision Layer: Fuerza Human-in-the-Loop. Técnicamente, no organizativamente. El agent no puede tomar esta decisión de forma autónoma – ni siquiera cuando su confidence es alto.
Tipo 2: Decide el reglamento
Lógica determinista. Si condición X, resultado Y. Sin margen de interpretación.
Cuándo: Convenio colectivo, acuerdo de empresa, legislación fiscal, clasificación salarial, cálculo de plazos.
Ejemplo: Clasificación en banda salarial. Nuevo empleado, perfil de puesto disponible, convenio colectivo inequívoco. La clasificación resulta de los criterios del convenio. No es una decisión que requiera interpretación – es una aplicación de regla. El Decision Layer aplica la versión vigente y documenta el resultado.
Qué hace el Decision Layer: Asegura que se aplique la versión vigente. Cuando el convenio cambia, desde la fecha de entrada en vigor rige la nueva versión – automáticamente, sin necesidad de informar a 50 gestores en 12 sedes.
Tipo 3: La IA decide autónomamente
Y aquí se pone interesante. Porque esta categoría suele contarse mal. La narrativa habitual: “En casos estándar sencillos, la IA también puede decidir sola.” Suena a permiso para lo trivial.
La realidad es otra. Hay decisiones en las que la IA no solo es más rápida, sino demostrablemente mejor que un humano. No porque la IA sea más inteligente – sino porque no tiene tres debilidades estructurales del ser humano.
Ventaja 1: Consistencia entre sedes y personas
50 gestores en 12 sedes aplican el mismo convenio colectivo. Cada uno interpreta los casos límite ligeramente diferente. En Hamburgo se aprueba una solicitud de pago especial, en Múnich el mismo caso se rechaza. No es un problema de formación – es la varianza natural de las decisiones humanas ante reglas ambiguas.
Una IA que trabaja sobre un reglamento versionado decide de forma idéntica. Cada vez. En cada sede. A las 9 de la mañana y a las 4 de la tarde.
Concretamente: Verificación del plazo de continuación salarial. Mismo caso, misma regla, mismo resultado. Independientemente de qué gestor en qué sede tramita el caso.
Ventaja 2: Resistencia a la fatiga
Un recruiter evalúa de forma diferente el lunes por la mañana que el viernes por la tarde. Tras la candidatura número 50, la atención baja. El candidato anterior era especialmente fuerte – el siguiente parece más débil en comparación, aunque objetivamente cumple los requisitos (Anchoring-Bias). El recruiter acaba de recibir malas noticias – las tres evaluaciones siguientes son más severas (Affect Heuristic).
No son debilidades personales. Es cognición humana. Bien investigada, ampliamente demostrada y medible en todo proceso de decisión repetitivo.
Una IA evalúa la candidatura número 1 con el mismo cuidado que la número 200. No tiene un mal día.
Concretamente: Matching de requisitos en recruiting. Cada candidatura se verifica contra el mismo perfil de criterios. Sin influencia del orden de las candidaturas, de la hora del día ni del estado emocional del recruiter.
Ventaja 3: Exhaustividad en la verificación de reglas
Esta es la ventaja más subestimada.
Un gestor de RRHH verifica una baja contra tres o cuatro criterios que le vienen a la mente: duración de la enfermedad, plazo de continuación salarial, quizá el umbral de reintegración. ¿Pero verifica también la regulación del período de carencia? ¿La regla especial para trabajadores a tiempo parcial del convenio de empresa? ¿La obligación de notificación a la mutua ante determinados cuadros clínicos? ¿El caso especial en accidentes laborales? ¿La regulación para contratos temporales?
¿Cada vez? ¿También el viernes a las 4? ¿También cuando tramita cinco casos en paralelo?
Una IA verifica contra todas las reglas vigentes, en la versión actual, de forma completa y documentada. No porque sea más inteligente – sino porque no olvida. Y porque su reglamento no reside en cabezas, sino en el sistema versionado.
Concretamente: Procesamiento de bajas. El agent verifica cada baja contra los 12 criterios relevantes del convenio colectivo, acuerdo de empresa y legislación. Cada vez. El resultado: menos errores que solo se descubren en la siguiente auditoría.
Por qué un solo proceso contiene los tres tipos
El framework se vuelve útil cuando se entiende: un solo proceso de RRHH casi siempre contiene TODOS los tres tipos de decisiones.
Tomemos el procesamiento de bajas como ejemplo continuo:
| Paso | Tipo de decisión | Por qué |
|---|---|---|
| Recepción y validación de datos de baja | IA autónoma | Clasificación de documentos, alta precisión, entrada estructurada |
| Cotejo con datos de personal | Reglamento | Determinista, sin interpretación |
| Verificación del plazo de continuación salarial | IA autónoma | Verifica contra TODOS los criterios del convenio, más consistente que cualquier gestor |
| Verificación de obligación de reintegración (> 6 semanas en 12 meses) | Humano | Riesgo de discriminación con datos de salud, consulta previa del comité de empresa |
| Informar al superior | IA autónoma | Información consistente, sin olvidos, sin margen de interpretación sobre QUÉ se comunica (solo ausencia y duración, sin diagnóstico) |
| Iniciar medidas de reintegración | Humano | Situación individual, discrecionalidad, participación del comité |
Observen la tercera fila: “Verificación del plazo de continuación salarial” está en “IA autónoma”, no en “Reglamento”. ¿Por qué? Porque la IA aquí no aplica una simple lógica si-entonces, sino que realiza la verificación COMPLETAMENTE contra todos los reglamentos vigentes – algo que un humano en la práctica nunca hace de forma completa, porque no tiene todas las regulaciones especiales en la cabeza.
Este es el punto decisivo: “IA autónoma” no es la categoría para lo trivial. Es la categoría para decisiones en las que consistencia, resistencia a la fatiga y exhaustividad son más importantes que la discrecionalidad.
Qué significa esto para el comité de empresa
El comité de empresa suele ser escéptico ante la autonomía de la IA. Con razón – cuando no está claro POR QUÉ la IA decide autónomamente.
Con el framework de tres tipos, la argumentación se vuelve transparente:
“La IA decide autónomamente en la verificación de plazos. No porque queramos ahorrar puestos. Sino porque sabemos que 50 gestores en 12 sedes calculan el mismo plazo de forma diferente. La IA calcula siempre correctamente. Y cuando no está segura, escala a un humano. Eso es trazable, documentado y visible en todo momento en el portal del auditor.”
Es un argumento que el comité de empresa entiende. No se trata de sustitución, sino de aseguramiento de calidad.
El Decision Layer hace operativa la asignación
El framework queda en teoría si no se impone técnicamente. El Decision Layer implementa la asignación de tres tipos para cada paso del proceso:
Para cada micro-decisión está definido: humano, reglamento o IA. En las decisiones de IA está documentado por qué la IA es la elección correcta. En las decisiones humanas, Human-in-the-Loop está forzado técnicamente. En las decisiones por reglamento está depositada la versión vigente. Cada decisión – independientemente del tipo – genera una entrada completa en el Audit Trail.
Agendar reunión – Le mostramos en su proceso concreto qué decisiones quedan en manos humanas y cuáles la IA toma mejor.