IA para una mejor compromiso y rendimiento

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La analítica de calidad ha sido vista durante mucho tiempo como clave para comprender mejor la utilización de beneficios y desarrollar estrategias que aumenten la participación, pero obtener la analítica no ha sido fácil.

Ya sea procesando datos manualmente, esperando a que los socios proporcionen informes o trabajando con dashboards, extraer y analizar datos puede ser arduo y llevar mucho tiempo.

Afortunadamente, los agentes de IA como ChatGPT y Len AI, la tecnología de IA propietaria de Marsh McLennan, ahora permiten que los conjuntos de datos se analicen utilizando lenguaje natural, de modo que los datos de beneficios se puedan revisar fácilmente para descubrir información valiosa. No es sorprendente que el 50% de los empleadores ya estén utilizando IA con fines de beneficios, y un 48% adicional planea usarla en los próximos uno a tres años. La analítica avanzada y predictiva, junto con la personalización, son los principales impulsores de esta tendencia.^[1]

A nivel práctico, la reducción de las cargas administrativas es significativa. Por ejemplo, los equipos de Recursos Humanos pueden ver la adopción de beneficios y las tasas de participación, así como identificar cualquier problema de utilización que podría estar afectando los presupuestos. Esto libera tiempo para que Recursos Humanos se concentre en iniciativas más estratégicas, como entender cómo los beneficios preventivos están impactando en las reclamaciones.

Uso de la IA para la toma de decisiones basada en datos

La analítica predictiva presenta un caso de uso convincente para la IA, especialmente en el ámbito de la salud y el bienestar. Por ejemplo, al predecir cuántas personas es probable que se enfermen durante el año, se pueden optimizar las estrategias de beneficios para tener en cuenta la inflación médica y las consideraciones presupuestarias en el contexto de un entorno cada vez más desafiante y con recursos limitados.

Esto requiere construir escenarios y simular el resultado probable de diferentes estrategias de beneficios. Por ejemplo, si anticipas un alto número de reclamaciones musculoesqueléticas (MSK), ¿cuántas es probable que resulten en una rehabilitación a largo plazo y cómo podría cambiar eso la adopción de un beneficio preventivo?

También requiere distinguir entre problemas de la sociedad en general y aquellos específicos de su organización. En Mercer Marsh Beneficios (MMB) podemos superponer datos organizacionales con grandes conjuntos de datos para ayudar a los clientes a identificar áreas dentro de su organización que están desafiando las tendencias más amplias.

Se puede realizar un análisis aún más profundo para identificar qué rutas clínicas, e incluso qué proveedores de atención médica, están generando los resultados más exitosos. Esto permite a los empleadores educar mejor a los empleados sobre la ruta, el hospital, el programa público o el beneficio más efectivo para sus necesidades.

Este nivel de personalización es bien recibido por los empleados, con más de dos tercios diciendo que compartirían su información de salud con un tercero confidencial para recibir información sobre beneficios adaptados o recomendaciones de salud personalizadas.^[2]

Hiperpersonalización de beneficios

Por supuesto, ninguna estrategia de beneficios ofrecerá resultados óptimos si los empleados no están comprometidos y conscientes de sus opciones. La IA tiene un papel significativo que desempeñar en el aumento de la utilización al reemplazar las comunicaciones estándar por contenido atractivo generado automáticamente y adaptado a diferentes demografías de empleados.

Los asistentes de chat de IA generativa están siendo utilizados ahora por plataformas de beneficios como Darwin con el Asistente de Chat de IA, para permitir a los empleados obtener respuestas a preguntas sobre beneficios, como "¿Puedo agregar a mi esposa a mi póliza dental?". Permitir que los empleados accedan fácilmente a la información y realicen tareas no solo les ahorra tiempo y aumenta el compromiso, sino que también mejora la experiencia del usuario.

En otro nivel, la personalización ayuda a los empleados a descubrir beneficios que no sabían que existían o que no habían considerado. Por ejemplo, las personas que buscan hacer más ejercicio y mejorar su nivel de condición física pueden ser dirigidas hacia beneficios que pueden ayudarles a alcanzar estos objetivos, como membresías de gimnasio y programas de bienestar.

Para dar a los empleados la confianza para compartir datos personales y relevantes, es importante educarlos sobre las formas en que los datos son anonimizados o desidentificados para proteger su privacidad. Estos datos a menudo se utilizan para crear perfiles que mejoran la relevancia de lo que se muestra a los empleados, aumentando así su aceptación.

Los conocimientos generados por cualquier aplicación de análisis son tan buenos como los datos que subyacen al análisis. La integridad de los datos es crítica, al igual que la gobernanza y los procesos que la rodean.

Mejora eficiencia y gestión de beneficios

Aumentar la elección de beneficios solía significar aumentar la administración de beneficios, pero la IA puede procesar datos de manera más efectiva, automatizar tareas rutinarias, llevar a cabo el monitoreo de cumplimiento y reducir el error humano.

Por ejemplo, si tuvieras un fondo de reembolso para permitir que las personas reclamen actividades de bienestar, la IA no solo puede verificar el recibo para asegurarse de que no sea un reclamo duplicado, sino también comprobar que el proveedor realmente existe, que el servicio proporcionado está cubierto y que el empleado no ha excedido su asignación.

De manera similar, se puede utilizar para cerrar automáticamente la nómina, inscribir a nuevos empleados y ejecutar otros procesos de beneficios, para reducir significativamente los costos administrativos. Esto le da a los equipos de Recursos Humanos, que ya están sobrecargados, más tiempo para centrarse en iniciativas más estratégicas.

Construyendo la base adecuada de IA

Cualquier iniciativa de IA es tan buena como el conjunto de datos subyacente, y construir la base de IA adecuada para centralizar y conectar esos datos es fundamental para el éxito. El 88% de los empleadores que centralizaron su software de beneficios de esta manera dicen que pueden responder rápidamente a los cambios, y el 73% de ellos afirma que están en camino de alcanzar sus objetivos de compromiso de los empleados.^[3]

La IA no solo tiene el potencial de mejorar la información y la administración de beneficios para empleados y empleadores, sino que también tiene el potencial de transformar la experiencia del empleado para crear una fuerza laboral más saludable y satisfecha. Como tal, la mitad de los empleadores están utilizando actualmente la IA para prever las necesidades futuras de beneficios basándose en las tendencias de la fuerza laboral, y el 58% está personalizando las recomendaciones y comunicaciones de beneficios basándose en los conocimientos de la IA, con un 33% adicional que planea hacerlo para 2026. Esto muestra un movimiento significativo hacia que los empleadores aprovechen cada vez más los datos no solo para el seguimiento y la previsión, sino también para la personalización y la mejora del bienestar.^[4]

Puntos clave para los empleadores

La inteligencia artificial está transformando la forma en que se gestionan los beneficios para empleados, haciendo que el análisis de datos y el compromiso sean más eficientes y efectivos. Los empleadores que están invirtiendo en herramientas de IA y aprovechándolas pueden procesar rápidamente datos complejos de beneficios para identificar tendencias y oportunidades que anteriormente eran difíciles de descubrir.
La analítica predictiva permite estrategias más inteligentes de salud y bienestar para satisfacer mejor las necesidades de los empleados. Las organizaciones que están utilizando analítica predictiva para diseñar iniciativas de bienestar específicas son más capaces de anticipar riesgos potenciales para la salud y adaptar programas que apoyen proactivamente el bienestar de los empleados.
La comunicación hiperpersonalizada mejora la comprensión y utilización de los beneficios por parte de los empleados. Los empleadores que utilizan inteligencia artificial para ofrecer comunicación personalizada e información relevante sobre beneficios a cada empleado se benefician de un mayor compromiso y aseguran que los empleados aprovechen al máximo las opciones disponibles.
La automatización de tareas administrativas con IA mejora la eficiencia operativa y la satisfacción de los empleados. Al hacerlo, los líderes de Recursos Humanos pueden reducir las cargas de trabajo manuales y liberar a sus equipos para que se concentren en iniciativas estratégicas, al tiempo que brindan a los empleados un servicio más rápido y preciso.

^[1] Benefits Technology Trends 2025 Survey Results

^[2] Health on Demand 2025, Mercer Marsh Benefits

^[3] Benefits Technology 2024, Mercer Marsh Benefits

^[4] Benefits Technology Trends 2025 Survey Results

Young businesswoman and her diverse team brainstorming with sticky notes on a glass wall while working together in a modern office

Artículo

Beneficios optimizados: IA y análisis para un mejor compromiso y rendimiento