Recursos Humanos

Qué aportan los gemelos digitales a HR y managers

Frente a enfoques tradicionales basados en datos históricos o análisis aislados, los digital twins abren una nueva forma de entender y gestionar la realidad organizativa ya que permiten modelar el funcionamiento real de los equipos y explorar cómo distintas decisiones pueden afectar, entre otros, al rendimiento, la carga de trabajo o el compromiso de las personas antes de aplicarlas.

Esta capacidad de simulación es una forma contrastada de ampliar la capacidad de análisis y previsión y, bajo mi punto de vista, resulta especialmente valiosa en contextos donde las decisiones de talento tienen efectos sistémicos.

Permiten comprender relaciones complejas entre personas, roles, estructuras, objetivos o procesos que no impactan de forma lineal, y el gemelo digital ayuda a visualizar relaciones y dependencias que de otro modo pasarían desapercibidas.

Para HR, esto supone avanzar hacia una gestión más predictiva, es decir, permite anticipar problemas, mejorar el rendimiento laboral y maximizar el aprovechamiento de las habilidades del personal, de modo que los managers disponen, antes de la acción, de información accionable que respalde sus decisiones operativas.

Además, los gemelos digitales refuerzan el papel estratégico de recursos humanos al conectar decisiones sobre personas con resultados de negocio, ya que permiten integrar datos de desempeño, habilidades, colaboración y carga, alineando mejor el talento con los objetivos organizativos, reducir riesgos y mejorar la sostenibilidad del rendimiento en el tiempo.

Algunas de las aportaciones clave de los gemelos digitales en la gestión de personas pueden resumirse en los siguientes puntos, que reflejan cómo esta tecnología amplía la capacidad de análisis de HR y managers al conectar datos, simulación y toma de decisiones. Estas aportaciones no deben entenderse como beneficios aislados, sino como elementos que actúan de forma combinada sobre el rendimiento, la sostenibilidad del trabajo y la alineación con los objetivos de negocio:

Aportación clave	Qué permite el gemelo digital	Valor para HR y managers
Mejora de la toma de decisiones	Simular escenarios organizativos antes de ejecutarlos en la realidad	Reduce riesgos y evita decisiones basadas solo en intuición
Visión integral de equipos	Integrar datos de desempeño, carga, habilidades y colaboración	Permite entender dinámicas reales de los equipos
Anticipación de impactos	Predecir efectos de cambios en roles, estructuras o procesos	Ayuda a evaluar consecuencias en rendimiento y clima
Optimización del talento	Identificar desequilibrios entre capacidades y cargas	Facilita una asignación más eficiente y sostenible del trabajo
Alineación con negocio	Conectar decisiones de personas con resultados estratégicos	Refuerza el rol de HR como socio del negocio
Reducción de incertidumbre	Analizar relaciones entre variables organizativas complejas	Aumenta la confianza en decisiones sensibles
Soporte a managers	Ofrecer información clara y contextualizada sobre equipos	Mejora la toma de decisiones en el día a día
Gestión preventiva del riesgo	Detectar señales tempranas de rotación o sobrecarga	Permite intervenir antes de que surjan problemas

En conjunto, estas aportaciones convierten a los gemelos digitales en una herramienta clave para evolucionar la gestión de personas, pasando de un enfoque reactivo a uno más analítico, predictivo y alineado con los retos reales de las organizaciones actuales.

Qué valor generan en decisiones de talento

Uno de los principales beneficios de los gemelos digitales es su capacidad para mejorar la toma de decisiones relacionadas con el talento, dejando de basarse en datos históricos o derivados de la intuición, para apoyarse en modelos que integran múltiples variables laborales en tiempo real.

Al modelar de manera virtual a los empleados, sus habilidades, su desempeño y su interacción con otros roles, HR puede simular, anticiparse y analizar diferentes escenarios antes de tomar decisiones críticas, como por ejemplo:

• El impacto de promocionar a un empleado concreto, evaluando cómo afecta al rendimiento del equipo, a la carga de trabajo y a la continuidad del conocimiento.
• La incorporación de nuevas competencias a un equipo y su efecto en la productividad, la colaboración y la necesidad de formación adicional.
• La redistribución de responsabilidades entre roles similares, anticipando desequilibrios, solapamientos o riesgos de sobrecarga.

Estas simulaciones ayudan a predecir efectos sobre el rendimiento, la carga laboral y la continuidad del conocimiento crítico dentro de la empresa.

Además, reducen la dependencia de decisiones reactivas, es decir, no solo cuando ya existe un problema de rendimiento o rotación, sino que estos modelos además permiten anticipar riesgos y evaluar alternativas antes de que el impacto sea real, aportando una ventaja estratégica y competitiva a las empresas que los adoptan.

Cómo mejoran la visión sobre equipos y cargas

Los digital twins permiten observar el sistema laboral como un conjunto interconectado y ofrecen una visión sistémica sobre cómo funcionan realmente los equipos, donde los cambios en un área tienen efectos en otras, algo especialmente valioso en organizaciones complejas.

Puede mostrar, por ejemplo, cómo una baja temporal afecta a la productividad global o cómo un proyecto crítico genera tensiones en varios equipos de forma simultánea.

Esta visión sistémica facilita una gestión más equilibrada por parte de los managers. Además, se traduce en una comprensión más precisa de las cargas de trabajo, ayudando a evitar la sobrecarga crónica y a mejorar la asignación de recursos.

Gracias a estos modelos digitales es posible:

• Detectar situaciones de sobrecarga o infrautilización, identificando desequilibrios sostenidos que suelen pasar desapercibidos en análisis tradicionales.
• Analizar dependencias entre funciones, roles y equipos, entendiendo cómo el trabajo de unos impacta en la capacidad de otros.
• Visualizar el impacto real de ausencias o rotaciones, tanto en la productividad como en la continuidad del conocimiento.
• Evaluar la distribución de tareas y responsabilidades, detectando concentraciones excesivas o asignaciones poco eficientes.
• Contrastar la capacidad real de los equipos frente a la demanda de trabajo, evitando decisiones basadas en estimaciones poco realistas.

Datos y modelos necesarios para decisiones de personas

El valor de los gemelos digitales aplicados a la gestión de personas depende directamente de la calidad y coherencia de los datos que los alimentan, así como de los modelos analíticos utilizados para interpretar la realidad laboral.

Sin una base sólida de información, el gemelo digital se limita a describir el estado actual de la organización y pierde su capacidad para anticipar comportamientos y evaluar escenarios futuros.

En recursos humanos, en mi experiencia, los datos representan dinámicas complejas que evolucionan en el tiempo. Variables como desempeño, habilidades, carga de trabajo, colaboración o riesgo de rotación deben integrarse y contextualizarse para reflejar cómo funcionan realmente los equipos.

El gemelo digital actúa como un sistema unificador que conecta estas fuentes y las transforma en una visión estructurada y actualizable de la organización.

A diferencia de los cuadros de mando tradicionales, los digital twins incorporan modelos de simulación y predicción que permiten analizar relaciones entre variables y explorar el impacto potencial de distintas decisiones.

De este modo, HR y managers pueden evaluar cambios organizativos antes de aplicarlos, reduciendo riesgos y mejorando la calidad de las decisiones sobre talento.

Datos clave que necesita RR. HH.

Para que un gemelo digital sea realmente útil y operativo en el ámbito de recursos humanos, necesita integrar datos procedentes de distintas fuentes internas que reflejen tanto la estructura formal de la organización como su funcionamiento real. Estos datos constituyen la base sobre la que se construyen los modelos de simulación y determinan, en gran medida, la fiabilidad de las decisiones que se apoyan en el gemelo digital, como:

• Datos de empleados, como roles, experiencia previa, nivel de especialización y habilidades clave.
• Información de rendimiento y objetivos, tanto a nivel individual como de equipo, contextualizada en el tiempo.
• Cargas de trabajo y tiempos, incluyendo distribución del esfuerzo y variaciones según proyectos o periodos.
• Datos y métricas de clima y compromiso o engagement, que aportan señales tempranas sobre sostenibilidad del rendimiento.
• Información sobre movilidad interna, formación y planes de carrera, relevante para simular evolución y desarrollo del talento.
• Información organizativa y de procesos, necesaria para entender dependencias y flujos de trabajo reales.

La combinación de estos datos permite construir una visión holística del entorno laboral. Es importante destacar que no se trata de recopilar todos los datos posibles, sino de seleccionar aquellos que realmente influyen en el comportamiento de los empleados y en los resultados de negocio.

Un gemelo digital eficaz prioriza relevancia frente a volumen.

Modelos de simulación aplicables a talento

Sobre los datos se construyen modelos de simulación que permiten representar dinámicas de comportamiento humanas y organizativas que pueden centrarse en distintos aspectos, como la evolución de las habilidades, la productividad, la colaboración entre equipos o el riesgo de rotación.

En entornos avanzados, los digital twins combinan varios modelos para analizar escenarios complejos.

Por ejemplo, una simulación puede evaluar cómo un cambio estratégico afecta simultáneamente al rendimiento, al clima laboral y a la retención del talento clave.

Estos modelos no buscan predecir el futuro con exactitud absoluta, sino ofrecer rangos de probabilidad y escenarios comparativos que ayuden a tomar decisiones más informadas.

En función del tipo de decisión que se quiera analizar, estos modelos pueden adoptar enfoques distintos, entre los que destacan:

• Modelos de capacidades y habilidades, orientados a analizar brechas de skills, evolución de competencias y su impacto en la productividad.
• Modelos de rendimiento y productividad, que permiten simular reorganizaciones, cambios de rol o variaciones en la carga de trabajo.
• Modelos de rotación y riesgo, diseñados para anticipar salidas, pérdida de conocimiento crítico o deterioro del compromiso.
• Modelos de colaboración y redes internas, que ayudan a evaluar cómo fluyen la información y el trabajo entre equipos y áreas.

Antes de elegir el modelo, es conveniente entender que estos modelos permiten responder a las preguntas que nos hagamos como managers, que en mi experiencia, son las que permiten elegir el modelo adecuado. Así que las preguntas van antes del modelo. Algunas preguntas como ¿qué pasará si cambiamos esta estructura? ¿qué impacto tendrá una nueva estrategia? o ¿dónde aparecerán tensiones?.

Validar predicciones para reducir riesgos

Uno de los mayores riesgos en el uso de digital twins es confiar ciegamente en modelos no validados, por ello, la validación continua es un elemento crítico del proceso.

Es imprescindible comparar predicciones con resultados reales, ajustar modelos y minimizar errores en decisiones de talento críticas.

Las organizaciones más maduras contrastan las predicciones del gemelo digital con los resultados reales, ajustando los modelos cuando detectan desviaciones significativas, como parte del ciclo de aprendizaje continuo que mejora progresivamente la fiabilidad del sistema.

Además, otro aspecto clave para la validación es que debe incluir la participación de managers y responsables de HR, que aportan contexto cualitativo y ayudan a interpretar correctamente los resultados, evitando decisiones automatizadas sin supervisión humana.

Resumen de buenas prácticas:

La validación de un gemelo digital no es un paso puntual, sino un proceso continuo de contraste y ajuste que permite aumentar progresivamente la fiabilidad de los modelos y su utilidad en la toma de decisiones de personas. En este sentido, algunas buenas prácticas clave son:

• Comparar de forma sistemática las predicciones con los resultados reales obtenidos tras la toma de decisiones.
• Ajustar los modelos de manera periódica para corregir desviaciones y mejorar su fiabilidad.
• Incorporar el feedback de managers y responsables de HR, que aportan contexto cualitativo difícil de capturar en los datos.
• Evitar automatismos, asegurando siempre una revisión humana antes de decisiones sensibles.

El objetivo no es alcanzar una precisión absoluta, sino reducir la incertidumbre y el riesgo asociados a decisiones que impactan directamente en personas, equipos y resultados.

Implementación práctica en procesos de talento

La aplicación de gemelos digitales en procesos de talento requiere un enfoque progresivo y estructurado, alineado con las prioridades del negocio y la madurez analítica de la organización.

No se trata de implantar una solución tecnológica aislada, sino de integrar el gemelo digital dentro de los procesos existentes de gestión de personas, asegurando que los datos, los modelos y los objetivos estén claramente definidos desde el inicio.

Un elemento clave es la construcción de un flujo de datos estable y fiable, capaz de alimentar el modelo de forma continua, implicando el conectar sistemas de recursos humanos, herramientas de gestión del trabajo y fuentes operativas, garantizando consistencia y calidad en la información.

En paralelo, es imprescindible establecer criterios claros de gobernanza, privacidad y uso ético de los datos, especialmente cuando se modelan variables sensibles relacionadas con empleados y equipos.

Una vez operativo, el gemelo digital debe mantenerse y evolucionar de forma constante mediante la actualización de modelos, la validación de predicciones y la incorporación de nuevas variables que permiten que la herramienta siga siendo relevante y útil para la toma de decisiones, convirtiéndose en un activo vivo que acompaña la evolución de la organización y sus procesos de talento.

Diseñar un flujo de datos estable

El primer paso es definir un flujo de datos continuo, fiable y sostenible que conecte HRIS, LMS con sistemas de desempeño y otras fuentes relevantes, asegurando la actualización constante del gemelo digital que refleje la situación real de los equipos, lo que implica:

• Identificar las fuentes de datos clave, priorizando aquellas que influyen directamente en las decisiones de talento.
• Asegurar la calidad y actualización de la información, evitando datos obsoletos o inconsistentes.
• Integrar los sistemas de HR existentes con herramientas operativas y de desempeño.
• Evitar dependencias manuales excesivas que limiten la escalabilidad o la fiabilidad del modelo.

Un flujo bien diseñado reduce errores, evita duplicidades y asegura que el modelo refleje la realidad laboral de forma consistente.

Sin esta base, cualquier simulación pierde valor rápidamente. Asimismo, es recomendable comenzar con un alcance limitado, validando el modelo en un área concreta antes de aplicar su escalado al conjunto de la organización.

Definir gobernanza y privacidad en RR. HH.

Las empresas que ignoran su definición suelen encontrar resistencia interna, lo que limita el impacto real de la tecnología.

En cambio, la confianza de empleados y managers es clave para el éxito del sistema que aplica gemelos digitales en entornos laborales y para ello se plantean importantes retos de gobernanza y privacidad, haciéndose imprescindible:

• Cumplir con la normativa vigente en materia de privacidad y protección de datos.
• Establecer permisos y niveles de acceso claros, diferenciando roles y responsabilidades.
• Definir de forma explícita los objetivos y límites de uso de la información.
• Determinar qué decisiones pueden apoyarse en el gemelo digital y cuáles requieren evaluación humana adicional.
• Clarificar quién tiene acceso a los resultados y con qué finalidad.

Mantener y mejorar el gemelo digital

Como sistema vivo debe evolucionar junto con la organización, así que para mantener su utilidad es necesario:

• Actualizar regularmente los datos y modelos para reflejar cambios reales.
• Revisar los supuestos sobre los que se construyen las simulaciones.
• Incorporar nuevos indicadores y métricas cuando evolucionan las necesidades del negocio.
• Adaptar el gemelo digital a cambios organizativos o estratégicos relevantes.

Las empresas que obtienen mayores beneficios son aquellas que tratan el gemelo digital como un activo estratégico a largo plazo, no como un proyecto puntual.

Casos de uso con impacto directo en equipos

Los gemelos digitales generan mayor valor cuando se aplican a decisiones concretas que afectan al día a día de los equipos, ya que su capacidad para simular escenarios permite analizar el impacto de reorganizaciones, cambios de rol o ajustes en la asignación de responsabilidades antes de ejecutarlos, reduciendo fricciones y efectos no deseados sobre el desempeño y el clima laboral.

Otro caso de uso relevante es la optimización de cargas, capacidades y productividad.

Al modelar cómo se distribuye el trabajo y cómo interactúan las personas dentro de un equipo, el gemelo digital ayuda a identificar desequilibrios, cuellos de botella o riesgos de sobrecarga, permitiendo a managers y responsables de HR diseñar intervenciones más precisas, orientadas a mejorar el rendimiento sin comprometer el bienestar.

Además, permiten evaluar el impacto de las decisiones en variables menos visibles, como el compromiso, el riesgo de rotación o la sostenibilidad del rendimiento en el tiempo y anticipando sus efectos las organizaciones pueden adoptar un enfoque más preventivo y estratégico, alineando las decisiones operativas con una gestión de personas más sostenible y orientada al largo plazo.

Simular reorganizaciones y cambios de rol

Permite simular distintos escenarios y evaluar los efectos de nuevas estructuras, promociones y cambios de liderazgo sin afectar a las operaciones diarias, analizando de forma anticipada variables como las cargas de trabajo, la colaboración entre equipos, el rendimiento esperado o los riesgos laborales.

Empresas como Unilever han utilizado modelos avanzados de gemelos digitales para simular reorganizaciones internas antes de ejecutarlas, evaluando cómo los cambios de rol afectarían a la colaboración entre equipos, la carga de trabajo y la continuidad del conocimiento.

Los resultados de este enfoque permitieron reducir fricciones, ajustar estructuras antes de su implantación y minimizar el impacto negativo en empleados determinantes, logrando transiciones más fluidas, con menor pérdida de rendimiento y menos errores costosos en la toma de decisiones.

MediaMarkt muestra una aplicación distinta del gemelo digital al incorporar la interacción con el cliente como parte activa del sistema, no como un dato externo o un simple resultado (ventas, tickets o satisfacción), sino como un agente dinámico dentro del propio gemelo digital.

En este enfoque, el comportamiento del cliente influía directamente en la simulación de cargas, tiempos y rendimiento de los equipos. Para ello, el gemelo digital integraba variables relacionadas con el cliente que permitían representar con mayor precisión la demanda real del sistema, entre ellas:

• Volumen de clientes por franja horaria, y su variación en función de campañas o estacionalidad.
• Tipología de consultas, como venta, soporte, devoluciones o financiación, con impactos distintos en tiempos y especialización.
• Canales de interacción, incluyendo tienda física, web y atención telefónica.
• Duración media de las interacciones, diferenciada por tipo de cliente y servicio.
• Probabilidad de escalado a otros equipos o servicios internos.

De este modo, el digital twin representaba no solo a empleados y procesos, sino también el flujo real de clientes interactuando con ellos, capturando cómo la demanda externa consumía recursos humanos de forma dinámica.

Uno de los elementos clave fue la incorporación de recorridos de cliente (customer journeys) dentro del gemelo digital. Cada recorrido simulaba cómo un cliente avanzaba por distintos puntos de contacto y cómo ese recorrido consumía tiempo, atención y capacidad de los equipos.

En lugar de analizar casos aislados, se trabajó con recorridos tipo que representaban patrones habituales de interacción, como por ejemplo un cliente que compra en tienda con asesoramiento, uno que inicia una compra online y solicita soporte, o uno que requiere instalación y asistencia técnica posterior.

Cada uno de estos recorridos estaba asociado a variables críticas para la gestión de personas, como los empleados implicados, el tiempo consumido por interacción, el nivel de especialización requerido y el impacto en la carga de cada equipo, lo que permitía a managers observar cómo distintos perfiles de cliente generaban presiones diferentes sobre la organización.

Al integrar el comportamiento del cliente, el gemelo digital permitió ajustar capacidades de forma predictiva. En lugar de reaccionar cuando ya existía saturación, los modelos simulaban escenarios futuros de demanda, como aumentos de clientes durante campañas, desplazamientos del tráfico del canal físico al digital o incrementos de consultas complejas tras lanzamientos de producto.

El gemelo digital mostraba cómo estos cambios impactarían simultáneamente en la carga por empleado, los tiempos de espera del cliente, la calidad del servicio percibida y el rendimiento global de los equipos, facilitando una visión integrada de los efectos operativos y humanos.

Esto permitió tomar decisiones anticipadas, como refuerzos selectivos, redistribución de personal o ajustes en horarios, antes de que el impacto fuera real.

La interacción entre gemelo digital y cliente permitió a MediaMarkt alinear dos objetivos tradicionalmente en tensión: la experiencia de cliente y el bienestar del empleado. Al simular escenarios, se identificaban puntos en los que mejorar la experiencia suponía una sobrecarga excesiva, reducir la presión interna degradaba el servicio, o existían oportunidades de optimización sin impacto negativo.

Gracias a esta visibilidad, se tomaron decisiones más equilibradas, evitando soluciones reactivas como horas extra imprevistas o refuerzos tardíos que afectaban negativamente a los equipos.

Un aspecto diferencial fue que el gemelo digital no quedó limitado a equipos analíticos centrales. Managers de tienda y responsables operativos podían utilizar escenarios preconfigurados para planificar campañas locales, ajustar turnos según la previsión de clientes, evaluar cambios en layout o servicios y anticipar picos de atención al cliente.

Esto convirtió al gemelo digital en una herramienta de apoyo cotidiano a la toma de decisiones, y no en un modelo teórico aislado.

En el caso de MediaMarkt, el gemelo digital funcionó como un sistema integrado personas–procesos–clientes, donde el cliente formaba parte activa de la simulación. Este enfoque permitió anticipar el impacto de la demanda en los equipos, mejorar la experiencia de cliente sin aumentar la presión laboral, reducir la improvisación en la gestión diaria y alinear decisiones de HR y operaciones sin incrementar el coste estructural.

Este caso muestra cómo los gemelos digitales aplicados a HR alcanzan su máximo valor cuando incorporan al cliente como variable viva del sistema, especialmente en entornos retail y de servicios.

Optimizar cargas, capacidades y productividad

Uno de los puntos fuertes del enfoque del gemelo digital es su capacidad para equilibrar capacidades y demandas. Al analizar datos en tiempo casi real, permite eliminar cuellos de botella y mejorar la eficiencia de los equipos.

• Ajustar asignaciones en función de la capacidad real de los equipos.
• Detectar ineficiencias y cuellos de botella en la distribución del trabajo.
• Mejorar la productividad sin incrementar la presión sobre las personas.
• Alinear recursos disponibles con prioridades operativas y estratégicas.

El resultado es una gestión más sostenible del trabajo.

Evaluar impacto en clima, riesgo y rendimiento

El gemelo digital actúa como un sistema de alerta temprana, anticipando riesgos de rotación y evaluando el impacto de decisiones relacionadas con cambios en políticas. De este modo, contribuye a mejorar resultados colectivos que inciden en el clima laboral, el riesgo de burnout, el compromiso de los empleados y el rendimiento a medio plazo.

Empresas como Siemens han explorado el uso de gemelos digitales para anticipar el impacto de cambios estratégicos en el clima laboral y el riesgo de rotación.

Al integrar datos de engagement y rendimiento, los modelos permitieron identificar con un enfoque proactivo áreas sensibles antes de que aparecieran problemas visibles facilitando intervenciones tempranas por parte de managers y HR, reduciendo riesgos y mejorando la estabilidad de los equipos en períodos de transformación.

Conclusiones

Los gemelos digitales son una herramienta estratégica que transforma la gestión de talento, permitiendo a HR y managers anticipar, simular y mejorar decisiones críticas antes de que se materialicen, aportando una nueva capa de inteligencia organizativa que va más allá de los dashboards tradicionales.

Integrados con enfoques como la Skills-based organization: el modelo que redefine la gestión del talento en la era digital, los digital twins se consolidan como una herramienta que permite evaluar escenarios de desempeño, de desarrollo de habilidades y movilidad interna, optimizando el clima laboral y la productividad, claves todas ellas para el futuro de la gestión de los recursos humanos, más estratégica, sostenida y alineada con los objetivos de negocio en un entorno cada vez más complejo.

Según el Informede tendencias y panorama del mercado sobre Gemelos Digitales, la adopción de gemelos digitales no solo proporciona ventajas operativas internas (simulación, predicción o mantenimiento), sino que el 87% de los ejecutivos considera que los digital twins serán esenciales para colaborar eficazmente tanto internamente como en otros ecosistemas empresariales y alianzas estratégicas como las cadenas de suministro, desarrollo conjunto de productos y alianzas tecnológicas, donde múltiples partes deben compartir datos, escenarios y resultados predichos para tomar decisiones coordinadas.

En este contexto, el valor del gemelo digital no reside en la tecnología en sí, sino en su capacidad para mejorar decisiones complejas en entornos donde el margen de error en personas y equipos es cada vez menor.