La inteligencia artificial ha democratizado el acceso a miles de datos salariales antes secretos. Es una herramienta formidable, pero peligrosa para negociar su sueldo. El éxito no depende sólo del algoritmo, sino de dominar las reglas de un juego más allá del dato: la estrategia, el contexto empresarial y la empatía humana son clave para valorar su potencial y ganar más a fin de mes.
¿Puede la inteligencia artificial darnos la solución para ganar más a final de mes? No, pero ayuda. Aunque no es infalible, la IA se ha convertido en una herramienta muy útil. Según Tom McMullen, socio sénior de Korn Ferry, la tecnología está redefiniendo las reglas del juego: "Lo que antes era información privilegiada ahora se obtiene en segundos". Este acceso inmediato a datos de mercado está profesionalizando unas negociaciones que, hasta ahora, dependían demasiado de la audacia individual. Pese a todo, frente al rigor de los datos, todavía existen y persistirán métodos más oscuros: profesionales que fingen ofertas externas para presionar a sus empresas y conseguir un jugoso aumento salarial, una táctica de alto riesgo, que a menudo bordea lo tóxico y en la que se juegan su continuidad en la empresa, y también su prestigio.
Con la llegada de la inteligencia artificial los expertos afirman que el cambio general en la dinámica de las conversaciones sobre compensación podría ser significativo. Mediante su plataforma de IA, los trabajadores pueden ver al instante desde referencias salariales y estrategias de negociación hasta explicaciones de estructuras de recompensa complejas y antes opacas. "Hemos pasado de que el salario fuera un tema tabú a hablar de ello con mayor franqueza", añade McMullen. Sin embargo, no es muy inteligente tomarse al pie de la letra lo que dice la IA... quienes lo hacen corren el riesgo de cometer un error que arruinará su objetivo: basar sus negociaciones en datos de compensación externos que pueden estar muy alejados de la realidad presupuestaria interna de su organización.
La conversación
Los responsables de compensación saben que la IA está cambiando las reglas del juego de la negociación salarial, algo que también saben los empleados que aspiran a ganar más a final de mes. Pero lejos de hacer este proceso más fácil, Ricardo Ramírez, senior manager de Peoplematters, cree que lo hace más exigente: "Cualquier profesional puede saber cuánto se paga, con todos los matices que implica el rigor, precisión y solidez del dato extraído de cualquier herramienta de IA, qué argumentos funcionan y cómo estructurar esa negociación". Ramírez advierte de que "justo aquí aparece un inconveniente en forma de ilusión de control de un entorno que sigue siendo muy único, condicionado por el contexto vital de cada uno, empresarial, económico y laboral".
Otro de los riesgos es la estandarización. La IA es un apoyo, pero merma la creatividad y aniquila la espontaneidad que nos hace humanos. Jorge Estefanía, líder de la solución de retribuciones de Korn Ferry, explica que "cuando todos los profesionales utilizan argumentos similares, el mensaje pierde diferenciación y capacidad de influencia. En este tipo de conversaciones, lo que marca la diferencia no es el argumentario, sino la credibilidad, el desempeño y la relación con el decisor".
Cuidado con los datos
Por primera vez los profesionales puedan llegar a una negociación salarial con referencias de mercado, rangos y un discurso coherente. Todo eso los hace un poco más fuertes para abordar uno de los momentos más complicados de la carrera profesional, con el permiso del acceso a un empleo. Jorge Herraiz, director talent solutions de AON, aprecia esta ventaja y señala que se intensificará aún más con la llegada de la normativa europea -Directiva (UE) 2023/970 sobre transparencia salarial- que entrará en vigor el próximo junio. Apunta que obligará a informar a los candidatos del salario inicial o de la banda del puesto ofertado, y limitará prácticas como preguntar por el historial salarial: "A medida que miles de ofertas de empleo incluyan rangos explícitos, la IA contará con un volumen de datos mucho mayor para analizar tendencias y patrones salariales, reforzando la sensación de objetividad en la negociación".
No obstante, Herraiz coincide en que la negociación salarial no es un ejercicio puramente informativo ni tecnológico, sino un proceso profundamente contextual y humano: "La IA no conoce el momento interno de una empresa, sus restricciones presupuestarias, sus prioridades estratégicas ni sus equilibrios de equidad interna. Por eso, aunque veremos negociaciones cada vez más 'informadas' y perfiles cada vez más 'aumentados' por la tecnología, no necesariamente serán negociaciones más sencillas. La IA ayuda a preparar y a rendir mejor, pero no sustituye el criterio ni la lectura del contexto, que siguen siendo determinantes".
En esta lectura de contexto necesaria, Maribel Rodríguez, socia fundadora de Direactivas, explica que asuntos como la cultura organizativa, o si por ejemplo la compañía está en un proceso de fusión o venta "puede modificar lo que sugiere la IA en hasta un 30% sobre su recomendación, pudiendo asesorarnos de forma distorsionada". Raquel Valero, senior manager en Robert Walters, coincide en que a la hora de aplicar los algoritmos lo que aporta la IA "son datos filtrados de diferentes fuentes y las medias salariales que devuelven pueden no estar ajustadas a la realidad".
El algoritmo engaña
Que el salario no se ajuste al del mercado, al sector, al país e incluso a la ciudad en la que se trabaja son algunos de los datos que pueden arruinar una negociación salarial a golpe de IA. "También la información que nos proporcione en cuanto a responsabilidades y tareas del puesto, que no estén de acuerdo con las funciones reales", señala Valero.
"Referencias de mercado mal contextualizadas" es la primera información sobre la que alerta Estefanía: "Las empresas trabajan con benchmarks muy precisos. Usar cifras genéricas o no ajustadas al rol, nivel o momento del negocio resta credibilidad y puede tensar la conversación". También menciona huir de los argumentarios clonados: "Los mánagers identifican rápidamente discursos generados con IA. Cuando el mensaje no está aterrizado en la realidad del negocio, pierde autenticidad e impacto".
En una negociación salarial hay que tener presente que el sueldo no es una cifra aislada, "sino un precio relativo dentro de un sistema complejo de equidad interna, desempeño, responsabilidades y presupuestos", explica Herraiz. "Cuando un profesional utiliza ese dato como un derecho automático, 'este puesto se paga a X', la conversación pierde rápidamente recorrido y se convierte en un choque de percepciones más que en una negociación real", aclara.
La compensación va más allá del algoritmo. Rodríguez destaca que asuntos como la demanda de algunos perfiles críticos, la escasez de talento, la urgencia por contratar, la equidad interna, o la sostenibilidad salarial pueden escaparse al control de la IA: "Contrastar la información con expertos y entender la casuística de cada sector es fundamental para asegurar una información robusta en algo tan sensible como la retribución".
Y todo ello sin contar con un factor que nos hace humanos, nada infalibles pero, llegado el caso, invencibles: la empatía. Ramírez recuerda que "la IA es fría, impersonal y normalmente genérica tampoco es emocional ni nos dota de narrativa, eso recae en las capacidades de cada persona, sin tokens, prompts ni tipo de licencia contratada".
La estrategia, ¿infalible?
Lo único que puede salvar de la ineficiencia de la IA para conseguir ganar más a fin de mes, es la estrategia. Estefanía afirma que antes de pedir información a la IA hay que tener en cuenta varios factores. De ello depende una buena respuesta: el puesto de trabajo y características de la empresa; la situación personal y como trabajador, y la política retributiva de la compañía. Subraya que la contextualización para la IA es clave: "Ésta sólo es útil si se le especifican bien variables como el puesto de trabajo, sus principales funciones, el nivel de responsabilidad, los años de experiencia, el tamaño de la compañía, el sector y la situación del negocio... de lo contrario, devuelve cifras irrelevantes".
Herraiz también cree que la IA funciona mucho mejor como herramienta de preparación que como validación de una exigencia cerrada. "También es clave la calidad de la pregunta o los prompts: las preguntas genéricas generan respuestas genéricas, mientras que aquellas ricas en contexto permiten obtener orientaciones mucho más útiles".
Más allá de todo esto, antes de lanzarse a la IA conviene hacer un pequeño examen de conciencia profesional. Ramírez cree que es importante que el empleado sepa dónde encaja su rol en la cadena de valor de la compañía: "Si es un rol que multiplica impacto o que ejecuta, si está próximo al núcleo del negocio o no". Antes del primer prompt Ramírez subraya que hay que tener en cuenta claros varios factores. El primero es la arquitectura de valor: "No todos los roles son iguales aunque tengan el mismo título". En segundo lugar habla de la escalabilidad de la contribución, el profesional debe tener en cuenta si su trabajo impacta a diez personas o a millones de usuarios. También destaca que es clave analizar el momento del mercado: "¿Está nuestra skill en expansión o es una commodity?, plantea Ramírez. Por último, apunta que es fundamental que el profesional tenga clara su posición relativa en el sistema, "no es lo mismo ser top 5% en una empresa media que promedio en una empresa puntera".
El contexto importa
El contexto es, según Herraiz, "el gran ausente en muchas negociaciones apoyadas en IA". Menciona condicionantes que impactan directamente en el salario como el ciclo económico, la presión regulatoria, la escasez o abundancia de talento y la madurez del sector: "La IA puede detectar tendencias globales y patrones generales, pero tiene dificultades para captar los matices coyunturales y, sobre todo, el contexto interno de cada organización, que es donde realmente se decide una negociación".
Lo que nos rodea es tan importante como incontrolable. Estefanía recuerda que "no se negocia igual en un entorno de crecimiento que en uno de contención de costes. Tampoco en un sector en expansión y con escasez de talento que en uno maduro o sometido a presión regulatoria. Estos factores condicionan directamente el margen real de negociación".
El mercado laboral es sensible a los cambios económicos y sociales y, sobre todo, a la ley de la oferta y la demanda de profesionales. Valero observa que en tiempos con entornos tan cambiantes los salarios sufren muchas aceleraciones y desaceleraciones dependiendo de la demanda y/o escasez de talento: "Hablamos de la burbuja salarial para referirnos a este fenómeno donde hay salarios que no se sostienen, ya que están desmesurados. Así como sueldos para profesiones que están perdiendo cada vez más valor (por ende más salario), ya que algunas de sus responsabilidades son sustituidas o desplazadas por la IA".
Tampoco hay que perder de vista el escenario macro: "Los conflictos armados con impacto directo en la inflación, el cambio de ciclo económico, el comportamiento sectorial, etcétera, tienen alto impacto en las políticas salariales. Dichos cambios en muchos casos veloces e imprevisibles, generan entornos de incertidumbre, que requieren algo más que el análisis de IA", recuerda Rodríguez.
La IA no sabe de género
El síndrome de la impostora hace que personas brillantes crean que su éxito es fruto de la suerte y no de su capacidad y habilidad, generando un miedo constante a ser señaladas como un fraude. Esto afecta especialmente a las mujeres, dificultando que negocien mejores salarios. Ante esto, la IA surge como una posible solución al ofrecer una visión neutral y objetiva. La cuestión que se plantea es si puede ser una herramienta para minimizar ese síndrome y reducir la dimensión de la diferencia de sueldo entre hombres y mujeres que ocupan el mismo puesto.
Rodríguez confirma que la brecha salarial no es sólo estructural, sino que también se alimenta de la autolimitación de muchas mujeres al no exponer sus logros. En su opinión, la IA ayuda a profesionalizar el proceso al basar las promociones en datos y no en decisiones arbitrarias. ¿Estamos ante una autoridad neutral que reducirá esta brecha? Habrá que esperar. Estefanía matiza que la IA no es una solución mágica: sólo funciona si hay transparencia previa en la empresa. Sin un sistema justo de fondo, la tecnología puede ocultar sesgos bajo una apariencia de objetividad.
Los datos, una autoridad muy cuestionable
"La compensación ya no es una 'caja negra', sino un tema de conversación", afirma Tony McMullen, socio sénior de Korn Ferry. La inteligencia artificial ha convertido a muchos profesionales en expertos en retribución, también en otros temas laborales, como el desarrollo de carrera. Este cambio puede ser un acicate para que las empresas modernicen sus estrategias de recompensa y mejoren la equidad interna. Sin embargo, el exceso de información de unos y otros puede desvirtuar el resultado de cualquier negociación.
- Según Jorge Estefanía, líder de la solución de retribuciones de Korn Ferry, el riesgo surge cuando la IA se utiliza como sustituto del criterio, no como complemento: "Tanto empleados como profesionales de compensación pueden caer en una lectura superficial y trasladar cifras sin interpretación. Pero en una negociación relevante, el valor no está en el dato, sino en la capacidad de leerlo correctamente". Explica que esto supone entender el contexto, anticipar la reacción del interlocutor y, también, gestionar su dimensión emocional. "Los equipos de compensación más maduros ya están utilizando IA, pero como capa adicional sobre información propia mucho más robusta, no como fuente principal".
- Uno de los riesgos es que profesionales y expertos en compensación se conviertan en meros mensajeros de decisiones algorítmicas, "pero sólo si se delega en la IA lo que debería seguir siendo una decisión humana", afirma Jorge Herraiz, director talent acquisition de AON. Destaca que, bien utilizada, la tecnología no empobrece el proceso, sino que lo eleva. "En compensación, la IA ya está ayudando a limpiar datos, detectar incoherencias y simular escenarios que antes requerían semanas de trabajo, liberando tiempo para el análisis, el debate y el diseño".
- Raquel Valero, senior manager en Robert Walters, subraya que en este escenario de datos la inteligencia emocional es más importante que nunca, sobre todo en un área como la de personas. "La IA es y seguirá siendo una herramienta útil para aportar contexto o para ayudar a preparar una serie de cuestiones de cara a la negociación salarial, pero nunca podrá sustituir a la intuición y el 'feeling' que puede sentirse en una conversación cara a cara entre la persona que negocia y la que es responsable de tomar la decisión".