Model operatiu de RH amb IA: com canvia l'estructura de l'equip de RH

Un model operatiu de RH amb IA és la manera com una funció de RH organitza les seves persones, processos, dades i tecnologia quan la IA assumeix una gran part de la prestació del servei de RH: les preguntes i transaccions rutinàries passen a un autoservei assistit per IA, mentre que els professionals de RH es concentren en l’assessorament, el criteri, la governança i el disseny del treball. És un canvi d’estructura, no una eina nova, i afecta la plantilla, els rols, les competències, els pressupostos i la retribució dins del mateix RH.

Aquesta guia se centra en aquesta qüestió estructural. Explica com canvia la IA el model clàssic de tres pilars, quines tasques de RH s’estan automatitzant i quines s’estan reforçant segons la recerca oficial i revisada per parells, quins llocs de RH busquen les empreses segons les dades globals d’ofertes de feina de TalentUp i què exigeixen el Reglament europeu d’IA, el RGPD i les normes de consulta a la plantilla. Per a casos d’ús per àmbit de RH, consulta la nostra guia sobre IA a RH; per a les competències individuals que necessiten els equips de RH, consulta fluïdesa en IA a RH.

Del model de tres pilars a un model operatiu de RH amb IA

La majoria de les grans funcions de RH segueixen el model de tres pilars popularitzat a finals dels anys noranta: HR business partners (HRBP) que assessoren els responsables de negoci, centres d’excel·lència (CoE) per a àmbits com la retribució, el talent i la formació, i serveis compartits que gestionen transaccions i responen les preguntes de la plantilla, sovint amb un servei d’atenció per nivells.

Aquesta estructura es va dissenyar abans que la IA formés part del programari empresarial del dia a dia. Segons Eurostat, al voltant del 20% de les empreses de la UE amb 10 o més persones treballadores utilitzaven tecnologies d’IA el 2025, i ho feia el 55% de les grans empreses. La IA pressiona cada pilar de manera diferent:

D’aquí se’n deriven dues conseqüències pràctiques. Primer, les fronteres entre pilars es difuminen: un agent d’IA que respon una pregunta sobre retribució utilitza regles escrites pel CoE de compensació, dades mantingudes per sistemes de RH i vies d’escalat que gestionen els business partners. Segon, la responsabilitat sobre les dades i les regles es converteix en el veritable principi organitzatiu, perquè la IA només funciona tan bé com l’arquitectura de llocs, les polítiques i els registres que llegeix. La nostra guia sobre la transformació digital de RH a Europa tracta aquesta base de dades en detall.

Quines tasques de RH automatitza la IA i quines reforça

L’evidència més sòlida sobre l’exposició prové d’estudis per ocupació i no d’enquestes de proveïdors. L’índex global refinat d’exposició a la IA generativa de l’OIT (2025), que puntua les tasques de cada ocupació, classifica les ocupacions de RH de manera molt diferent:

L’OIT insisteix que exposició no vol dir pèrdua de feina: com que la majoria de les ocupacions es componen de tasques que continuen necessitant intervenció humana, la transformació dels llocs de treball és l’impacte més probable. A escala mundial, calcula que un de cada quatre treballadors és en una ocupació amb certa exposició a la IA generativa, i les ocupacions administratives continuen sent les més exposades.

Les primeres dades del mercat laboral apunten en la mateixa direcció. La versió revisada de l’estudi “Canaries in the Coal Mine?” de Brynjolfsson, Chandar i Chen al Stanford Digital Economy Lab (agost del 2026), basada en registres de nòmines dels EUA, conclou que l’ocupació de treballadors de 22 a 25 anys en ocupacions exposades a la IA és un 19% inferior a la que hi hauria si hagués seguit el ritme dels seus iguals menys exposats, sense una bretxa comparable per als treballadors amb experiència. Els descensos es concentren en les ocupacions en què la IA sobretot substitueix tasques; on principalment complementa les persones, l’ocupació es manté o creix.

Per a les direccions de RH, això es tradueix en un mapa senzill:

El risc és als primers graons: si els serveis compartits es redueixen i desapareix l’administració de RH de nivell d’entrada, les organitzacions perden els llocs on els professionals de RH aprenien tradicionalment l’ofici. El model operatiu necessita una resposta deliberada a això, com ara rotacions, programes d’aprenentatge en operacions de RH o llocs d’analista júnior.

Quins llocs de RH busquen les empreses: dades de TalentUp

Font: base de dades d'ofertes de feina de TalentUp, ofertes de RH a tot el món, gener–setembre del 2024 i del 2026.

Les ofertes de feina mostren on posen realment les empreses la plantilla de RH. Vam classificar les ofertes de RH per títol en set famílies de llocs i vam comparar-ne el pes sobre el total d’ofertes de RH als mateixos 11 grans mercats (els EUA, l’Índia, el Canadà, Mèxic, Itàlia, Alemanya, el Regne Unit, Austràlia, França, els Països Baixos i Espanya), donant a cada país el mateix pes perquè els canvis en la composició de les fonts no determinin el resultat.

El que mostren les dades:

• Els llocs de dades i tecnologia són els guanyadors més clars. El people analytics i els sistemes de RH continuen sent petits, però van guanyar pes en pràcticament tots els mercats, en línia amb un model operatiu en què la responsabilitat sobre les dades esdevé central.
• Els llocs de HR business partner i de retribució es mantenen o creixen, cosa que encaixa amb el desplaçament de RH cap a l’assessorament i el disseny retributiu. Les normes de transparència salarial augmenten la demanda d’especialistes en retribució a Europa.
• Encara no hi ha un enfonsament global de l’administració de RH. Els llocs de generalista i administració van perdre de mitjana al voltant d’un punt de pes, amb les caigudes més pronunciades als EUA, el Canadà, el Regne Unit i Austràlia, mentre que les nòmines van evolucionar en direccions diferents segons el país. Exposició, com assenyala l’OIT, no és el mateix que substitució.
• La selecció és cíclica. El seu pes depèn tant del volum general de contractació com de la IA, així que no interpretaríem la baixada com un efecte de la IA.

Quins llocs de RH demanen competències en IA

Els requisits típics diuen coses com “ús demostrat d’eines d’IA per augmentar l’eficiència de RH”, “es valorarà experiència en l’ús d’eines amb IA en operacions de RH” o “alfabetització aplicada en IA rellevant per a les pràctiques de compensació i beneficis”. Les competències en IA estan entrant en la descripció dels llocs que construeixen i gestionen el nou model, mentre que continuen sent poc habituals en els llocs transaccionals més exposats a l’automatització.

Quant paguen els llocs de RH

On la mostra és prou gran, els salaris oferts confirmen que els llocs que creixen són també els més ben pagats. Salaris anuals mitjans oferts en ofertes de feina per compte d’altri, 2026, convertits a euros:

Als EUA, l’oferta mitjana de people analytics ofereix al voltant d’un 77% més que l’oferta mitjana de generalista i administració de RH, i els llocs de sistemes de RH al voltant d’un 56% més. Part de la diferència es deu a la seniority, perquè generalista i administració inclou molts llocs d’assistent, però la direcció és clara: traslladar pressupost de RH de les transaccions a rols de dades, tecnologia i assessorament eleva el cost mitjà per persona de RH encara que la plantilla total de RH pugui baixar. Per a una visió més àmplia del mercat, consulta la nostra anàlisi de la prima salarial de la IA.

Rols i capacitats nous en una funció de RH amb la IA com a primera opció

Els llocs que creixen en les dades es corresponen amb les capacitats que necessita un model operatiu de RH amb IA:

El fil conductor és la responsabilitat: algú ha de ser responsable de cada àmbit de dades, de cada conjunt de regles que aplica la IA i de cada decisió que continua sent humana. Als equips de RH que es basen en l’anàlisi de dades en la gestió del talent i en una visió del treball basada en competències, com en la retribució basada en competències, els resulta més fàcil definir aquests rols.

Reglament europeu d’IA, RGPD i consulta a la plantilla

El model operatiu s’ha de dissenyar des del principi al voltant de les normes europees, perquè RH és un dels àmbits que el Reglament europeu d’IA considera d’alt risc.

El Reglament europeu d’IA

L’annex III del Reglament d’IA (Reglament (UE) 2024/1689) considera d’alt risc els sistemes d’IA destinats a utilitzar-se per a:

• la contractació o la selecció, en particular per publicar anuncis de feina dirigits, analitzar i filtrar sol·licituds i avaluar candidats;
• prendre decisions que afectin les condicions de les relacions laborals, la promoció o la rescissió;
• assignar tasques a partir de comportaments individuals o trets personals;
• supervisar i avaluar el rendiment i el comportament de les persones treballadores.

Calendari. La prohibició del reconeixement d’emocions al lloc de treball (excepte per motius mèdics o de seguretat) s’aplica des del 2 de febrer de 2025. Les obligacions per als sistemes d’alt risc autònoms, inclòs l’àmbit laboral, s’havien d’aplicar inicialment el 2 d’agost de 2026; l’Òmnibus Digital sobre IA, Reglament (UE) 2026/1744, publicat al Diari Oficial el 24 de juliol de 2026, les va traslladar al 2 de desembre de 2027. Les obligacions de transparència, com informar les persones que estan interactuant amb un sistema d’IA, no es van ajornar.

Les obligacions de les empreses com a responsables del desplegament de sistemes de RH d’alt risc inclouen utilitzar-los d’acord amb les instruccions del proveïdor, encomanar la supervisió humana a persones amb la competència, la formació i l’autoritat necessàries, vigilar-ne el funcionament, conservar els registres que estiguin sota el seu control i, abans de posar en servei un sistema al lloc de treball, informar la representació legal de les persones treballadores i les persones afectades. Les persones afectades també obtenen el dret a una explicació de les decisions individuals preses sobre la base dels resultats d’un sistema d’alt risc.

RGPD

El RGPD s’aplica juntament amb el Reglament d’IA. L’article 22 restringeix les decisions basades únicament en el tractament automatitzat que afectin significativament les persones, normalment cal una avaluació d’impacte relativa a la protecció de dades per al people analytics o la monitorització a gran escala, i l’article 88 permet als estats membres adoptar normes més específiques per a les dades en l’àmbit laboral. Per tant, un model operatiu de RH amb IA ha d’integrar la protecció de dades en el disseny del servei, no afegir-la després de la posada en marxa.

Informació, consulta i codecisió

La directiva marc europea d’informació i consulta (2002/14/CE) obliga les empreses que superen els llindars nacionals a informar i consultar la representació de les persones treballadores sobre les decisions que puguin provocar canvis substancials en l’organització del treball, i un redisseny de la prestació del servei de RH ho pot ser. Les normes nacionals sovint van més enllà: a Alemanya, per exemple, els comitès d’empresa tenen drets de codecisió sobre els sistemes tècnics capaços de supervisar el comportament o el rendiment de la plantilla (Llei d’organització de l’empresa, article 87, apartat 1, núm. 6). Si el nou model comporta acomiadaments col·lectius, la Directiva sobre acomiadaments col·lectius (98/59/CE) hi afegeix obligacions de consulta. Implicar aviat la representació de la plantilla és alhora un requisit legal a molts països i la millor manera de generar confiança en un RH assistit per IA.

Què implica per a la plantilla, els pressupostos i la retribució de RH

No hi ha cap benchmark oficial fiable sobre “la ràtio adequada de RH per persona treballadora” en un model amb la IA com a primera opció, i les estimacions dels proveïdors varien molt, així que no en citem cap. El que sí que avala l’evidència:

• La plantilla canvia abans de reduir-se. La demanda en les ofertes de feina es desplaça cap a l’analítica, els sistemes, la retribució i el business partnering, mentre que la feina administrativa de RH és la més exposada. Compta amb serveis compartits més petits i un pes més gran dels llocs especialitzats.
• Els llocs d’entrada necessiten protecció des del disseny. Els resultats de Stanford sobre els treballadors joves suggereixen que les primeres feines a reduir-se són les júnior. Construeix trajectòries professionals que no depenguin que la feina transaccional desaparegui lentament.
• Els pressupostos passen de les persones a les plataformes i les dades. Augmenta la despesa en sistemes de RH, qualitat de les dades i governança de la IA, i els llocs de RH que queden costen més per persona. Planteja el business case sobre el cost total de RH, no només sobre la plantilla, amb dades salarials en temps real per a la planificació pressupostària de RH.
• Les estructures retributives dins de RH s’han d’actualitzar. Els rols nous, com responsable de people analytics o de sistemes de RH, necessiten els seus propis nivells i bandes salarials, valorats davant del mercat i no davant dels graus heretats de RH. A mesura que s’apliquin les lleis nacionals que transposen la Directiva europea de transparència salarial (2023/970), aquests nivells s’han de basar en criteris objectius i neutres des del punt de vista del gènere.

Com redissenyar el teu model operatiu de RH per a la IA

1. Mapeja la feina de RH a nivell de tasca. Enumera les principals activitats de cada equip de RH i classifica-les en automatitzar, reforçar o mantenir en mans humanes, amb les categories anteriors.
2. Fes inventari de la IA que ja utilitzes. Moltes eines d’HRIS, gestió de candidatures i nòmines ja inclouen funcions d’IA; classifica cadascuna segons les categories d’alt risc del Reglament d’IA.
3. Arregla primer les dades i les regles. Neteja els registres bàsics, l’arquitectura de llocs i el contingut de les polítiques abans d’escalar la prestació del servei amb IA.
4. Redissenya la prestació del servei. Decideix quines sol·licituds respon la IA, quines executa i quan escala a una persona, sobretot en els casos sensibles.
5. Defineix responsables i rols nous. Assigna responsables als àmbits de dades, els conjunts de regles, la supervisió de la IA i cada decisió humana; crea descripcions de lloc i nivells retributius per als rols nous.
6. Informa i consulta aviat. Implica la representació de la plantilla i els equips de protecció de dades i jurídic abans de la posada en marxa, no després.
7. Requalifica i protegeix les trajectòries professionals. Porta les persones de la feina transaccional a l’analítica, el disseny del servei i l’assessorament, i mantén obertes les vies d’entrada a RH.
8. Mesura el que importa. Fes el seguiment de la qualitat i l’equitat de les decisions, l’adopció i la satisfacció de la plantilla, el temps alliberat per a l’assessorament i el grau de preparació per al compliment, no només del volum d’incidències.

Conclusió

La IA està reescrivint el model operatiu de RH en canviar on es fa la feina de RH i qui n’és responsable. La prestació rutinària del servei passa a un autoservei assistit per IA, mentre que els rols de dades, sistemes, retribució i assessorament aporten una part més gran del valor. Les dades d’ofertes de feina de TalentUp mostren els primers senyals d’aquest canvi: els llocs de people analytics i de sistemes de RH guanyen pes gairebé a tot arreu, són els que més demanen competències en IA i paguen més que els llocs transaccionals més exposats a l’automatització.

A Europa, el redisseny té un marc legal clar: obligacions d’IA d’alt risc en l’àmbit laboral a partir del 2 de desembre de 2027, el RGPD i les normes nacionals de consulta. Les direccions de RH que redissenyin alhora els rols, la responsabilitat sobre les dades i la governança, i que valorin els llocs nous amb dades reals de mercat, estaran preparades per a totes dues coses. Per comparar llocs de RH i d’altres àmbits entre països, comença per la metodologia de benchmarking salarial de TalentUp.

Fonts

• TalentUp. Base de dades d’ofertes de feina, ofertes de RH a tot el món, gener–setembre del 2024, el 2025 i el 2026 (vegeu la metodologia més amunt).
• Gmyrek, P., Berg, J., Kamiński, K., Konopczyński, F., Ładna, A., Nafradi, B., Rosłaniec, K. i Troszyński, M. (2025). Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure. ILO Working Paper 140, Organització Internacional del Treball.
• Brynjolfsson, E., Chandar, B. i Chen, R. (2025, revisat l’agost del 2026). Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence. Stanford Digital Economy Lab.
• Eurostat. Use of artificial intelligence in enterprises. Statistics Explained.
• Unió Europea. Reglament (UE) 2024/1689 (Reglament d’intel·ligència artificial). EUR-Lex.
• Parlament Europeu. Òmnibus Digital sobre IA, Reglament (UE) 2026/1744. Legislative Train Schedule.
• Unió Europea. Reglament (UE) 2016/679 (Reglament general de protecció de dades). EUR-Lex.
• Unió Europea. Directiva 2002/14/CE per la qual s’estableix un marc general relatiu a la informació i la consulta dels treballadors. EUR-Lex.
• Unió Europea. Directiva 98/59/CE sobre acomiadaments col·lectius. EUR-Lex.
• Unió Europea. Directiva (UE) 2023/970 sobre transparència retributiva. EUR-Lex.