Curso de IA para RR. HH.: cómo formar al departamento

Formar en inteligencia artificial a un departamento de RR. HH. no es sentar a cuatro personas delante de la misma demostración de ChatGPT. Son cuatro decisiones: qué criterio común se fija antes de empezar, qué necesita saber cada perfil, en qué orden se le enseña y cómo se comprueba después que sirvió para algo.

Conviene separar dos preguntas que se confunden a menudo. Una es qué puede hacer la IA en un departamento de personas: redactar una oferta a partir de cuatro notas, preparar un guion de entrevista, ordenar un resumen. Eso, con los patrones concretos y con la advertencia sobre el sesgo algorítmico, está en prompt engineering para RR. HH. y selección de personal. La otra, la de este artículo, es cómo se forma al departamento para que eso ocurra de verdad y parecido en las cuatro mesas: qué se enseña a quién, con qué reglas y cómo se mide después. Saber qué hace la herramienta y conseguir que un equipo la use con criterio común no es el mismo problema, y el segundo no se resuelve leyendo.

Cómo se organiza eso en formato de curso —sesiones, grupos, ejercicios sobre vuestros casos— está en formación en IA para empresas. Aquí va el contenido.

El doble papel de RR. HH.: usa la IA y escribe las reglas

Hay una particularidad de RR. HH. que ningún otro departamento tiene. Usa la IA para su propio trabajo, como marketing o administración; pero además suele ser quien acaba redactando la norma interna de uso para toda la empresa, quien contesta cuando alguien pregunta «¿puedo pegar esto en un chat?» y quien organiza la formación del resto de la plantilla.

Ese papel doble tiene una consecuencia práctica: no le basta con aprender a usar la herramienta a su nivel. Necesita entender lo suficiente de cómo funciona y de sus límites como para responder preguntas de otros y escribir reglas que otros van a cumplir. Es un listón más alto, y la razón por la que formar a RR. HH. antes que al resto de la plantilla suele ser buena idea aunque no sea el departamento que más horas ahorre.

Si esa norma no existe todavía, lo que debería contener está apartado por apartado en política de uso de IA en la empresa. Ese documento y la formación se hacen a la vez: escribir la norma sin haber usado las herramientas produce textos que nadie puede aplicar, y usarlas sin norma produce cuatro criterios distintos en el mismo pasillo.

Antes de nada: el criterio común que hay que fijar

Hay tres decisiones que cerrar antes de la primera sesión. No son técnicas y no las toma quien da la formación: las toma la empresa.

Con qué herramienta y con qué cuenta se trabaja. No es lo mismo que cada persona entre con su cuenta personal a que el departamento use cuentas gestionadas: cambia quién da y quita el acceso, qué compromiso hay sobre vuestro contenido y qué pasa el día que alguien se va. La diferencia está en ChatGPT para equipos: qué cambia con cuentas de empresa. Formar a un departamento que va a seguir con cuentas personales es legítimo, pero hay que hacerlo a sabiendas y estrechar qué información se permite.

Qué información no sale del departamento. Es el apartado más largo y va más abajo.

Quién revisa qué antes de que salga. Un correo de bienvenida no necesita el mismo control que una comunicación de cambio de condiciones a toda la plantilla. Definir dos o tres niveles —lo que va directo, lo que revisa un compañero, lo que firma dirección— evita la discusión caso por caso, donde se pierde el tiempo que la herramienta acababa de ahorrar.

Si no se fija antes, cada persona lo decide por su cuenta: entonces no hay un criterio del departamento, hay cuatro, ninguno escrito y todos defendibles.

La línea roja: datos de candidatos y de empleados

Un departamento de RR. HH. maneja a diario la información más sensible de la empresa: currículums, evaluaciones de desempeño, nóminas, expedientes disciplinarios, bajas y a veces datos de salud. No es una nota al pie para el final de la formación: es el primer bloque, y hay que cerrarlo antes de enseñar nada más.

La regla operativa es corta: esa información no entra en herramientas de consumo. Ni en una cuenta personal gratuita, ni en un asistente que alguien se ha instalado por su cuenta, ni en una extensión del navegador que resume documentos. En las contratadas, solo con lo que la norma interna permita y previa anonimización siempre que el resultado no dependa de la identidad, que es casi siempre: para resumir la experiencia de un candidato, la herramienta no necesita saber cómo se llama.

Hay una forma de plantearlo que funciona mejor que una lista de prohibiciones porque conecta con algo que el departamento ya hace a diario: cuando un expediente de personal sale hacia un tercero, alguien mira antes qué contrato hay y qué dice sobre el tratamiento de esos datos. Con un chat de IA la pregunta es exactamente la misma; lo único que falta es el papeleo que obligaba a hacérsela.

El listado de qué no debería salir nunca hacia una IA generativa, con los matices de qué cambia con una cuenta de empresa, está en qué no compartir nunca con ChatGPT.

Lo que la IA no debe hacer: decidir sobre personas

El segundo bloque innegociable. La IA generativa ayuda a redactar y a organizar; no decide quién avanza en un proceso, quién promociona ni de quién se prescinde. No es prudencia genérica: cribar candidaturas de forma automática o puntuar perfiles con un sistema que aprende de las contrataciones pasadas puede reproducir los sesgos que ya estaban en ese histórico, con una apariencia de objetividad que los hace más difíciles de discutir que el criterio, también imperfecto, de una persona. El mecanismo está en el artículo sobre prompt engineering para RR. HH..

Para la formación tiene una traducción concreta: esa frontera debe quedar explícita en los ejercicios, no solo enunciada en una diapositiva. Si se practica cómo estructurar el resumen de una entrevista, se practica que la valoración final la escribe alguien con nombre y apellido.

Y sobre qué obligaciones impone la normativa a los sistemas que intervienen en decisiones laborales, que no improvise nadie en una sesión: es terreno de vuestra asesoría laboral y de quien lleve la protección de datos.

Qué necesita saber cada perfil del departamento

«Formar a RR. HH.» suele significar formar a entre tres y diez personas que hacen cosas distintas. Darles el mismo contenido genérico es el error más caro: cada una se queda con la parte que le sirve y olvida el resto. El reparto que funciona:

Selección y contratación

El perfil con más ganancia potencial y con más riesgo. Lo aprovechable es escritura y organización: convertir las notas del responsable del área en una oferta publicable, preparar un guion de entrevista, ordenar unas notas en un resumen que el comité pueda leer. Hay que enseñar con la misma insistencia dónde está la frontera —nada de cribar candidaturas ni puntuar perfiles— y cómo se anonimiza: nombre, documento de identidad y dirección se sustituyen por marcadores genéricos.

Administración de personal

Aquí la IA no toca los datos, toca el lenguaje que los rodea: explicar en castellano llano un concepto de nómina que genera veinte consultas al mes, redactar un procedimiento, preparar la respuesta tipo a una duda que se repite. Es el perfil con más tentación de pegar información sensible y el que menos margen tiene. Conviene dedicar parte de la sesión a construir plantillas genéricas, sin ningún caso real dentro, que luego se rellenan a mano.

Formación y desarrollo

Diseñar itinerarios, redactar objetivos de aprendizaje, preparar materiales, resumir documentación. Y un encargo añadido: es quien va a organizar la formación en IA del resto de la empresa, así que necesita criterio para evaluar propuestas de proveedores. Saber qué preguntar antes de firmar le vale más que cualquier prompt, y está en qué falla en una formación de IA cuando falla.

Comunicación interna

Borradores de comunicados, adaptación de un mensaje a públicos distintos, revisión de tono. Es el uso más directo y el que antes da resultado visible. El aprendizaje importante no es de prompt sino de criterio: que el modelo no suavice una noticia que no es buena. La plantilla nota enseguida cuándo un mensaje maquilla algo, y es lo que a una herramienta entrenada para sonar amable le cuesta respetar si no se le pide.

En qué orden dar los contenidos

El orden importa: lo que se aprende primero es lo que se acaba usando. Cuatro bloques:

1. Qué es la herramienta, qué no es y qué no se le pega. Antes que cualquier truco. Un departamento que escribe instrucciones brillantes y no sabe qué no puede pegar no es una mejora: es un problema nuevo.
2. Dos o tres tareas reales del departamento, hechas en la sesión. No ejemplos de manual: la oferta que hay que publicar esta semana, la comunicación pendiente. Es la diferencia entre entender y saber hacer.
3. El método, no la herramienta. Cómo se estructura una instrucción, cómo se pide un formato de salida, cómo se le prohíbe inventar. Eso sobrevive al próximo cambio de interfaz; una demostración de la pantalla de hoy, no.
4. El criterio propio del departamento. Qué se revisa, quién firma, qué queda por escrito. Es lo que convierte a cuatro usuarios sueltos en un equipo con una forma común de trabajar.

El fallo más habitual es lo contrario: muchas demos, muchas herramientas y muchos prompts, y ningún proceso del alumno. La gente sale entretenida y a los quince días no ha cambiado nada.

Cómo se mide que la formación ha servido

No hace falta un cuadro de mando, sino tres comprobaciones decididas antes de empezar:

• Los casos de uso, el mismo día. A la salida, cada persona debería poder nombrar dos o tres tareas suyas que ahora hace con ayuda de la herramienta, con la instrucción escrita y guardada. Si nadie sabe nombrarlas, no hay nada que medir después.
• A los treinta días, qué sigue en pie. No una encuesta de satisfacción: quince minutos de reunión para ver qué se ha usado y qué se ha abandonado. Lo abandonado suele explicar más, y casi siempre señala un caso mal elegido.
• El material común. Si al mes existe un documento del departamento con las instrucciones que funcionan y las reglas de qué no se pega, la formación ha dejado poso. Si cada uno tiene su carpeta y nadie ha compartido nada, se ha ido en humo.

La satisfacción del día de la sesión no mide nada: una formación entretenida y un cambio real en cómo trabaja un departamento pueden no tener relación.

Por dónde empezar

Dos objeciones salen siempre antes de contratar nada, y las dos tienen fundamento. La primera, «mi equipo ya usa ChatGPT»: lo que suele haber detrás son cuentas sueltas, cada una con su configuración y su historial, y eso está desarrollado en qué cambia al pasar a cuentas de empresa. La segunda, «harán el curso y luego no lo usarán»: pasa a menudo, y los motivos concretos por los que pasa están en qué falla en una formación de IA.

Si el departamento es pequeño y ya hay uso suelto, lo eficiente es una sesión corta con las tareas reales encima de la mesa y el criterio de datos cerrado ese mismo día; el contenido base es el del curso de ChatGPT para empresas, adaptado a un departamento de personas. Si antes hay que decidir a nivel de dirección qué se autoriza y qué se escribe en la norma interna, esa conversación es de mentoría en IA para directivos: formar a un equipo sobre reglas que aún no existen deja el trabajo a medias.

Si la empresa cotiza por formación profesional para el empleo, la acción puede encajar en el crédito de FUNDAE: te ayudamos a bonificarla y a preparar la documentación, con la cautela de que la gestión depende de cumplir requisitos y plazos.

Y si prefieres contrastarlo antes con vuestro caso —cuánta gente, qué perfiles y qué información manejáis—, reserva media hora y lo vemos.