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Recursos humanos y datos: una relación muy estrecha

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Hoy en día, nos encontramos en constante búsqueda de un equilibrio entre el trabajo y la vida personal, la desconexión digital y la productividad, y cómo podemos evitar el desgaste profesional. Los departamentos de Recursos Humanos, cómo muchos otros en las empresas, también han evolucionado. En vez de enfocarse solamente en contratación, se dedican cada vez más al bienestar de las personas. Entonces nos preguntamos, ¿cómo puede la tecnología y el Big Data ayudar a mejorar la experiencia laboral?

Grandes compañías como Google, están muy involucradas en el bienestar laboral, mental y emocional de sus empleados y la cultura que se crea en una empresa. Este cambio en la manera de ver los Recursos Humanos ha abierto los ojos a muchos, en especial, a los miembros clave de las empresas, y les ha hecho entender mejor por qué el foco siempre debería ser la gente que compone una empresa, y que la inversión en esta área siempre generará muchos frutos. Laszlo Bock, ex vicepresidente senior de Operaciones de Personas y autor del libro Work Rules! dijo: “También usamos muchas métricas y números para rastrear cómo van las cosas. Nuestro objetivo es innovar tanto en el lado de la gente como lo hacemos en el lado del producto”. Hoy en día, Bock lidera Humu, una compañía que fundó basándose en el uso de Machine Learning y la ciencia para mejorar la vida laboral.

¿Sabías que la mayoría de las personas dedican alrededor de 2,000 horas al año al trabajo?

Aquí es donde entra en juego el uso de datos. Los datos que conocemos ayudan a respaldar las decisiones, y se convierten en la base y la razón para elegir la opción A y no la B. Al tomar decisiones basadas en datos, la información habla por sí misma y el proceso de negociación es mucho más corto. Para adoptar esta visión de la gestión de personas, está claro que el primer paso es el deseo inicial de convertirse en “data driven” cuando se trata de recursos humanos. Una empresa no solo necesitará hacer inversiones monetarias sino también de tiempo y capacitación, para ejecutar esta visión con transparencia y asegurarse que los empleados tienen las herramientas correctas.

Hay mucho que cubrir sobre este tema, sin embargo, en esta publicación; Nos centraremos en cómo la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático ayudan con situaciones como las situaciones incómodas, preguntas frecuentes, beneficios para los empleados y facturación.

El año pasado, pudimos ver que el acoso fue un tema que no dejó de ser noticia, y aun así muchas personas tienen miedo de perder su trabajo o empeorar la situación, al enfrentarse a una situación de estas. A raíz de esto, nace SPOT un producto disruptivo para ayudar a las empresas a manejar situaciones incómodas. A través de Inteligencia Artificial y análisis en sus servidores, SPOT interactúa con los usuarios a través de un chatbot, y le permite a las personas que han sufrido de acoso laboral tener una plataforma para hablar de lo sucedido y especificar detalles cómo si tienen testigos o dónde ha ocurrido. SPOT guarda la información durante 30 días, dándole tiempo al usuario de tomar una decisión de reportarlo. Si el usuario necesita un documento detallando la situación, puede generar un documento que la persona afectada puede enviar a recursos humanos. La página web de SPOT también cuenta con un manual que explica qué es acoso y discriminación y qué no, para aquellos que todavía tienen dudas de que comportamiento es aceptable en una oficina.

Registrar experiencias negativas no es lo único que puede hacer un chatbot. Las empresas están usando chatbots para responder a las preguntas frecuentes de sus empleados. Analizando las preguntas que se hacen con frecuencia en tiempo real, un problema recurrente puede ser fácilmente identificado. Por ejemplo, si muchos miembros de un equipo tienen dudas de sus vacaciones, está claro que este tema no ha sido comunicado de manera efectiva, y hay un problema de comunicación interna.

Cuando hablamos de recolectar datos de satisfacción en el trabajo, estilos de gestión y feedback en general, en lo primero que pensamos es en una encuesta. Una manera de optimizar las encuestas es con algoritmos de Machine Learning. Estos algoritmos identifican patrones en las respuestas y son capaces de generar insights mucho más rápido. Si un empleado está muy descontento, Recursos humanos tendrá tiempo de contactar con esta persona y hablar de la situación, antes que esta persona decida irse de la empresa. Para esto, existe Glint, una plataforma que recolecta este tipo de información y ayuda a incrementar el engagement de los trabajadores con breves encuestas y le da a los managers y equipos de recursos humanos una idea de dónde enfocarse, y que es lo más importante para los miembros de sus equipos. Finalmente, Glint aconseja que se puede hacer para mejorar la situación.

All of this being said, AI and ML should not replace the human factor in HR, but work hand in hand with recruiters and managers to save time, produce useful models and allow for mechanical tasks like payroll and reading through resumes to become much more fluid. The outcome of this is more time dedicated to personal contact, more time for hands on problem solving, and a happier and healthier work environment for everyone.

Es importante recalcar que la IA y el Machine Learning no van a reemplazar el factor humano en los recursos humanos, si no que estas herramientas van a trabajar mano a mano con reclutadores y managers para ahorrar tiempo, producir modelos de uso efectivos, y convertir trabajos manuales y tediosos como pagos a convertirse en procesos fluidos. El resultado es mucho más tiempo dedicado al contacto entre las personas, más tiempo para resolver problemas y un ambiente laboral más cómodo y seguro para todos.

Traducción del post original en el blog de LUCA

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Ir a la fuente / Author: Eugenia Bollmann

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