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K
EU AI Act III(4)(b): Alto riesgo Q4

People Analytics Agent

Inteligencia de plantilla - desde predicción de rotación hasta impulsores de engagement.

Analiza riesgo de rotación, engagement, diversidad y movimiento de talento. Alto riesgo bajo el Reglamento de IA de la UE.

Analizar su proceso
Airbus Volkswagen Shell Renault Evonik Vattenfall Philips KPMG

Evaluación

Agent Readiness 44-51%
Governance Complexity 81-88%
Economic Impact 64-71%
Lighthouse Effect 76-83%
Implementation Complexity 61-68%
Volumen de transacciones Trimestral

Qué hace este agente

La analítica de personas se sitúa entre el reporting operativo de RRHH (qué pasó) y la planificación estratégica de plantilla (qué debemos hacer). Responde preguntas operativas que los HR Business Partners enfrentan diariamente: ¿qué equipos tienen el mayor riesgo de rotación? ¿Cuáles son los indicadores adelantados de desenganche? ¿Dónde están los cuellos de botella en movilidad interna?

El People Analytics Agent combina datos de sistemas de RRHH para producir estos insights operativos. Construye modelos predictivos de riesgo de rotación, analiza datos de encuestas de engagement para impulsores accionables, sigue métricas de diversidad e inclusión y identifica patrones en movimiento de talento.

Este agente está clasificado como alto riesgo bajo el Reglamento de IA (Anexo III, Sección 4(b)) porque implica monitorización y análisis de patrones de comportamiento de empleados - incluso cuando la salida es análisis agregado. La línea entre analítica útil y vigilancia intrusiva debe definirse y aplicarse claramente.

Tabla de microdecisiones

Humano
Motor de reglas
Agente IA
Cada fila es una decisión. Expanda para ver el registro de decisión y si se puede impugnar.
Recopilar datos cross-sistema de RRHH Agregar datos de nómina, tiempo, rendimiento, engagement y formación Agente IA

Recopilación automatizada con validación cruzada entre fuentes

Registro de decisión

Versión del modelo y puntuación de confianza
Datos de entrada y resultado de clasificación
Justificación de la decisión (explicabilidad)
Rastro de auditoría con trazabilidad completa

Impugnable: Sí - completamente documentado, revisable por humanos, objeción mediante proceso formal.

Construir modelos predictivos Desarrollar modelos de predicción de rotación, engagement y rendimiento Agente IA

Modelización estadística con metodología y validación definidas

Registro de decisión

Versión del modelo y puntuación de confianza
Datos de entrada y resultado de clasificación
Justificación de la decisión (explicabilidad)
Rastro de auditoría con trazabilidad completa

Impugnable: Sí - completamente documentado, revisable por humanos, objeción mediante proceso formal.

Validar equidad del modelo Testear modelos para sesgo demográfico y patrones discriminatorios Agente IA

Análisis automatizado de equidad según métricas de equidad definidas

Registro de decisión

Versión del modelo y puntuación de confianza
Datos de entrada y resultado de clasificación
Justificación de la decisión (explicabilidad)
Rastro de auditoría con trazabilidad completa

Impugnable: Sí - completamente documentado, revisable por humanos, objeción mediante proceso formal.

Revisar resultados de equidad Evaluar y abordar cualquier sesgo identificado en modelos Humano

Revisión humana requerida para evaluación y decisiones de remediación de sesgo

Registro de decisión

ID del decisor y rol
Justificación de la decisión
Marca de tiempo y contexto

Impugnable: Sí - a través del superior, Comité de Empresa o proceso formal de objeción.

Generar informes operativos Producir cuadros de mando analíticos para HR Business Partners Agente IA

Generación automatizada de informes según marco analítico definido

Registro de decisión

Versión del modelo y puntuación de confianza
Datos de entrada y resultado de clasificación
Justificación de la decisión (explicabilidad)
Rastro de auditoría con trazabilidad completa

Impugnable: Sí - completamente documentado, revisable por humanos, objeción mediante proceso formal.

Controlar acceso a datos individuales Aplicar restricciones de acceso a predicciones individuales sensibles Motor de reglas

Controles de acceso por rol según clasificación de sensibilidad de datos

Registro de decisión

ID de la regla y número de versión
Datos de entrada que activaron la regla
Resultado del cálculo y fórmula aplicada

Impugnable: Sí - aplicación de la regla verificable. Objeción posible por datos incorrectos o versión de regla errónea.

Monitorizar preocupaciones de vigilancia Señalar analítica que se aproxime a límites de vigilancia de empleados Motor de reglas

Reglas límite que definen analítica aceptable vs. intrusiva

Registro de decisión

ID de la regla y número de versión
Datos de entrada que activaron la regla
Resultado del cálculo y fórmula aplicada

Impugnable: Sí - aplicación de la regla verificable. Objeción posible por datos incorrectos o versión de regla errónea.

Registro de decisión y derecho a impugnar

Cada decisión que este agente toma o prepara se documenta en un registro de decisión completo. Los empleados afectados pueden revisar, comprender e impugnar cada decisión individual.

¿Qué regla en qué versión se aplicó?
¿En qué datos se basó la decisión?
¿Quién (humano, motor de reglas o IA) decidió - y por qué?
¿Cómo puede la persona afectada presentar una objeción?
Cómo el Decision Layer lo implementa arquitectónicamente →

Requisitos previos

  • Integración de datos de RRHH cross-domain (nómina, tiempo, rendimiento, engagement, formación)
  • Plataforma analítica con capacidad de modelización estadística
  • Marco de test de equidad y sesgo
  • Marco de control de acceso para analítica sensible
  • Evaluación de conformidad del Reglamento de IA para clasificación de alto riesgo
  • Acuerdo con el Comité de Empresa sobre analítica de datos de empleados
  • Evaluación de Impacto en Protección de Datos para analítica predictiva de personas
  • Límites definidos entre analítica y vigilancia

Notas de governance

EU AI Act III(4)(b): Alto riesgo
Clasificado como alto riesgo bajo el Reglamento de IA de la UE, Anexo III, Sección 4(b) - el agente implica monitorización y evaluación de patrones de comportamiento de empleados. Evaluación de conformidad obligatoria. El límite entre analítica y vigilancia debe definirse y aplicarse explícitamente. Las predicciones a nivel individual (puntuaciones de riesgo de rotación) requieren gobernanza particular: quién puede verlas, cómo se usan y si se informa a los empleados afectados. Los derechos de consulta del Comité de Empresa (artículo 64 del Estatuto de los Trabajadores) aplican a sistemas que monitorizan comportamiento de empleados - el Comité no tiene veto pero debe ser informado y consultado. El artículo 22 del RGPD (decisiones automatizadas) aplica si predicciones individuales conducen a acciones que afectan a empleados. La AESIA puede emitir directrices adicionales sobre analítica predictiva en el ámbito laboral. El Decision Layer descompone cada proceso en pasos de decisión individuales y define para cada uno: Humano, Motor de reglas o Agente IA. Cada decisión se documenta en un registro de decisión completo. Los empleados afectados pueden comprender e impugnar cualquier decisión automatizada.

Contribución a la infraestructura

El People Analytics Agent demuestra el valor completo de la infraestructura de datos de RRHH construida a lo largo de Q1-Q3. Produce la inteligencia operativa que justifica la inversión en datos limpios, procesos consistentes e integración robusta. Construye Decision Logging y Audit Trail utilizados por el Decision Layer para la trazabilidad e impugnabilidad de cada decisión.

¿Este agente encaja en su proceso?

Analizamos su proceso concreto y mostramos cómo este agente se integra en su entorno de sistemas. 30 minutos, sin preparación necesaria.

Analizar su proceso

Qué contiene esta evaluación: 9 diapositivas para su equipo directivo

Personalizada con sus datos. Generada en 2 minutos en su navegador. Sin carga, sin inicio de sesión.

  1. 1

    Portada - Nombre del proceso, puntos de decisión, potencial de automatización

  2. 2

    Resumen ejecutivo - FTE liberados, coste por transacción, fecha de amortización

  3. 3

    Situación actual - Volumen de transacciones, costes de error, escenario de crecimiento

  4. 4

    Arquitectura de solución - Humano - motor de reglas - agente IA

  5. 5

    Gobernanza - EU AI Act, comité de empresa/GoBD, pista de auditoría

  6. 6

    Análisis de riesgos - 5 riesgos con probabilidad e impacto

  7. 7

    Hoja de ruta - Plan de 3 fases con fechas concretas

  8. 8

    Caso de negocio - Comparación de 3 escenarios más matriz de sensibilidad

  9. 9

    Propuesta de discusión - Próximos pasos concretos

Incluye: comparación de 3 escenarios

No hacer nada vs. nueva contratación vs. automatización - con su nivel salarial, su tasa de error y su plan de crecimiento.

Mostrar metodología de cálculo

Hourly rate: Annual salary (your input) × 1.3 employer burden ÷ 1,720 annual work hours

Savings: Transactions × 12 × automation rate × minutes/transaction × hourly rate × economic factor

Quality ROI: Error reduction × transactions × 12 × EUR 260/error (APQC Open Standards Benchmarking)

FTE: Saved hours ÷ 1,720 annual work hours

Break-Even: Benchmark investment ÷ monthly combined savings (efficiency + quality)

New hire: Annual salary × 1.3 + EUR 12,000 recruiting per FTE

Todos los datos permanecen en su navegador. Nada se transmite a ningún servidor.

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Preguntas frecuentes

¿Monitoriza el agente empleados individuales?

El agente produce analítica - no vigilancia. Hay un límite definido: patrones agregados (tendencias de rotación por equipo, análisis de impulsores de engagement) son analítica estándar. El seguimiento individual (monitorizar el comportamiento de empleados específicos) requiere justificación explícita, aprobación de gobernanza y, en la mayoría de jurisdicciones, acuerdo con el Comité de Empresa.

¿Cómo se gestionan las predicciones individuales de riesgo de rotación?

Las predicciones a nivel individual están entre las salidas analíticas más sensibles. El acceso se controla estrictamente, los casos de uso se definen (conversaciones de retención proactiva, no acciones punitivas) y los requisitos de transparencia pueden aplicar según jurisdicción.

¿Qué pasa después?

1

30 minutos

Primera reunión

Analizamos su proceso e identificamos el punto de inicio óptimo.

2

1 semana

Discover

Mapeo de su lógica de decisión. Reglas documentadas, Decision Layer diseñado.

3

3-4 semanas

Build

Agente productivo en su infraestructura. Gobernanza, audit trail, cert-ready desde el día 1.

4

12-18 meses

Autosuficiencia

Acceso completo al código fuente, prompts y versiones de reglas. Sin vendor lock-in.

Implementar este agente?

Evaluamos su paisaje de procesos y mostramos como este agente encaja en su infraestructura.