DoorDash publicó una conversación con Mariana Garavaglia, su Chief People Officer, sobre cómo la empresa está usando IA para que los equipos aprendan, automaticen y creen soluciones sin depender siempre de ingeniería. ¿La idea central? La IA no viene a reemplazar, sino a ampliar la capacidad humana en tareas cotidianas y estratégicas. (openai.com)
Qué dijo DoorDash y por qué importa
En la entrevista, Garavaglia explica que DoorDash aborda la adopción de IA en tres capas: acceso y alfabetización para todos los empleados; integración de datos internos para romper silos; y exploración de agentes que puedan ejecutar tareas de forma confiable. Esa estrategia busca no solo automatizar, sino mejorar flujos de trabajo y la experiencia laboral. (openai.com)
DoorDash está desplegando ChatGPT Enterprise en áreas técnicas y no técnicas y usa las APIs de OpenAI en su plataforma de atención al cliente, que procesa millones de chats al mes. Es una señal clara: empresas grandes ya están incorporando IA en operaciones centrales, no solo en experimentos aislados. (openai.com)
"La meta no es solo automatizar sino potenciar los flujos de trabajo para que las personas tengan un mejor día a día". Esta frase resume bien el enfoque humano-centrado que describe la compañía. (openai.com)
Ejemplos prácticos que explican el cambio
¿Te imaginas a alguien de recursos humanos creando una pequeña herramienta que antes habría pedido al equipo de ingeniería? En DoorDash cuentan el caso de una persona de People Ops que creó un script para subir documentos de forma automática, algo que antes hacía manualmente uno por uno. Ese tipo de democratización de la creación es lo que cambia la productividad en la práctica. (openai.com)
Piensa en Venezuela: si tu pyme pudiera automatizar el proceso de facturas o las planillas de pagos con una plantilla generada por IA, ahorrarías tiempo y reducirías errores. No es ciencia ficción: son flujos repetitivos que hoy la IA puede facilitar.
Cómo miden impacto y alfabetización
DoorDash empieza con métricas simples: adopción y frecuencia de uso. También analiza la distribución de licencias y cómo incluir la alfabetización en marcos de desempeño, por ejemplo valorar la disposición a adoptar nuevas herramientas. Esa es una forma práctica de convertir el uso en una competencia reconocida. (openai.com)
Además, reconocen que distintas funciones avanzan a ritmos distintos: ingeniería va primero, otros equipos se suman luego. La idea es usar métricas duraderas mientras las herramientas evolucionan. (openai.com)
Límites y salvaguardas: IA que apoya, no decide
Garavaglia insiste en que la IA debe ampliar el juicio humano. Ejemplos concretos: sintetizar retroalimentación en evaluaciones de desempeño y analizar encuestas para identificar temas y generar planes de acción. Así, los managers reciben resúmenes accionables, pero la interpretación final queda en manos humanas. (openai.com)
También están desarrollando modelos predictivos para apoyar decisiones como promociones o contrataciones ejecutivas, pero como apoyo, no como veredicto. Esa combinación de datos y criterio humano es clave para minimizar sesgos y errores. (openai.com)
Qué viene en los próximos 12 a 24 meses
En RRHH están explorando agentes para tareas como responder preguntas de políticas internas, apoyar el desarrollo profesional y ayudar a managers en tareas operativas. La gran apuesta es la personalización masiva: planes de desarrollo al tamaño de cada empleado, en lugar de programas uno-talla-para-todos. (openai.com)
Para organizaciones que no cuentan con ingenieros dedicados en el equipo de People, Garavaglia subraya que esa capacidad técnica es un acelerador: permite pasar de estrategia a entrega rápida. Pero también recalca que hay caminos para empezar sin grandes equipos técnicos, por ejemplo con pilots y formación interna. (openai.com)
Reflexión final
La lección práctica es simple: la IA ya no es solo para especialistas. Si la usas bien, puede transformar tareas repetitivas en tiempo para trabajo de mayor impacto. ¿Qué puedes aplicar mañana en tu equipo? Empieza por identificar un trámite recurrente que te roba tiempo y piensa en cómo un flujo automatizado o un resumen generado por IA podría liberarte horas.
DoorDash muestra un camino: acceso, datos bien integrados y cuidado humano en la toma de decisiones. No es magia, es diseño organizado para que la tecnología empuje a las personas a hacer mejor su trabajo. (openai.com)
