El éxito de toda estrategia depende, en buena medida, de cómo se mide y analiza después de implementarla. En cuanto a la gestión de Recursos Humanos, existen ciertos indicadores clave (KPIs) que nos muestran si nuestro plan ha funcionado bien o va por buen camino, y para ello, la Inteligencia Artificial puede ser una gran aliada que nos muestre insights difíciles de identificar con un análisis convencional. Quédate en esta nota para saber más de este tema.
Como en cualquier otra área de una empresa, el éxito de Recursos Humanos también puede ser medible, ya sea a través de métricas como la tasa de rotación, el nivel de satisfacción laboral o el costo de adquisición de nuevos colaboradores.
El hecho de que puedan ser cuantificables es de gran utilidad para evaluar o ajustar aspectos puntuales en la estrategia. Pero ¿qué pasa cuando los datos no muestran un camino claro de mejora? En estos casos, la Inteligencia Artificial puede ser esa pieza clave que necesitamos para alcanzar nuestros objetivos.
Pero la IA no deja de crecer a pasos agigantados, por lo que su uso para medir indicadores clave puede parecer un camino complejo. Por ello, hemos bajado algunas pautas que te ayudarán a perfeccionar tu estrategia de RR.HH. con ayuda de esta tecnología.
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Aunque no lo parezca, Recursos Humanos también está lleno de métricas e indicadores, pues es una disciplina que requiere de una gran capacidad de análisis y pensamiento estratégico.
Algunos de los indicadores más importantes para mejorar mediante análisis predictivo y automatización pueden ser:
La tasa de rotación es un indicador fundamental, pero el análisis predictivo puede ir más allá de simplemente identificar quién se fue. Permite predecir qué empleados son propensos a renunciar en el futuro, basándose en factores como el rendimiento, la antigüedad, las encuestas de satisfacción, el historial de ascensos o incluso datos externos.
La automatización puede generar alertas proactivas para el equipo de RR. HH., permitiéndoles intervenir con estrategias de retención personalizadas antes de que sea demasiado tarde, como programas de mentoría, nuevas oportunidades de desarrollo o ajustes en la compensación.
Reducir el tiempo promedio para contratar es crucial para la eficiencia y para atraer a los mejores talentos. Con el análisis predictivo, es posible identificar cuellos de botella en el proceso de reclutamiento y prever la duración de cada etapa. La automatización, por su parte, puede encargarse de tareas repetitivas como el análisis de currículums, la programación de entrevistas o el envío de comunicaciones a los candidatos, agilizando drásticamente el proceso y liberando tiempo para que los reclutadores se enfoquen en la interacción con el talento.
El costo por contratación es un KPI directo del gasto en reclutamiento. El análisis predictivo ayuda a optimizar las fuentes de contratación y las estrategias de publicidad al identificar cuáles generan los candidatos de mayor calidad al menor costo. La automatización puede encargarse del seguimiento de los gastos en cada etapa del proceso de contratación, proporcionando datos precisos y en tiempo real para tomar decisiones más informadas y reducir el gasto innecesario.
Medir el nivel de compromiso y satisfacción va más allá de las encuestas anuales. El análisis predictivo puede identificar patrones en los datos de retroalimentación continua, la participación en programas internos o incluso el uso de herramientas de comunicación, para predecir disminuciones en el compromiso. La automatización puede facilitar encuestas de pulso más frecuentes y enviar recordatorios personalizados para participar, además de consolidar automáticamente los datos para un análisis rápido y la identificación de áreas de mejora específicas.
El rendimiento del empleado es vital para el éxito organizacional. El análisis predictivo puede identificar tendencias en el desempeño individual y de equipo, previendo posibles caídas en la productividad o la aparición de brechas de habilidades que podrían afectar proyectos futuros.
La automatización puede facilitar la recopilación de datos de rendimiento de diversas fuentes y generar informes personalizados, lo que permite a RR. HH. diseñar programas de capacitación y desarrollo proactivos, o reasignar recursos estratégicamente para cerrar esas brechas antes de que se conviertan en problemas.
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Como ya vimos, interpretar métricas también es crucial para Recursos Humanos, pero a menudo los datos por sí solos no revelan la historia completa. Aquí es donde la inteligencia artificial (IA), integrada en un software integral para la gestión de Recursos Humanos puede marcar una gran diferencia.
Por ejemplo, un software puede ayudarte a predecir qué empleados están en riesgo de renunciar basándose no solo en su compensación, sino también en su nivel de compromiso, la relación con su líder o la falta de oportunidades de desarrollo. Así, no solo obtenemos la cifra de rotación, sino también las razones subyacentes y, lo que es más importante, la capacidad de predecir futuros eventos.
Otro caso puede ser que el software pueda sugerir un programa de mentoría interna o cursos de actualización como solución, transformando así métricas de simples datos históricos a palancas estratégicas para la toma de decisiones en Recursos Humanos.
Además, la automatización de tareas que puede ofrecerte uno de estos sistemas puede liberarte de tareas repetitivas de recopilación de datos, lo que te permite dedicar más tiempo a la interpretación de los insights generados por la IA y a la implementación de estrategias basadas en ellos.
Hoy más que nunca, diversas empresas están impulsando sus estrategias de Recursos Humanos mediante la inteligencia artificial. De hecho, el estudio "The Impact of AI-Driven Predictive Analytics on Employee Retention Strategies" de Sunil Basnet, ha recogido algunos testimonios de grandes compañías que ya han mejorado su organización por medio de esta tecnología:
Deloitte, por ejemplo, implementó un modelo de predicción de rotación impulsado por IA que analiza revisiones de desempeño, datos de compensación y respuestas a encuestas internas, lo que les permitió una reducción considerable en las tasas de rotación voluntaria y una mejor retención del talento clave.
En otro caso, Unilever implementó una solución de IA que incorpora el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para analizar datos no estructurados, como correos electrónicos y comunicaciones internas, obteniendo así una visión más profunda del sentimiento de los empleados y los riesgos de rotación. Esta iniciativa resultó en una reducción de las tasas de rotación y una mejora en el compromiso y la satisfacción de los empleados. Por su parte,
Por su parte, el estudio también recopila información acerca de cómo Amazon desarrolló el sistema "Arm You" (Attrition Risk Model You), que predice y mitiga la rotación de personal, incorporando elementos de gamificación para involucrar a los empleados a través de desafíos personalizados.
La inteligencia artificial está cambiando la manera en que las organizaciones comprenden y actúan sobre sus datos de talento, y sobre todo haciendo que la toma de decisiones sea más proactiva y vaya más allá del análisis tradicional.
Quizás aún te mantengas renuente, pero recordemos que esta tecnología, principalmente puede liberarte de tareas repetitivas para enfocarte en labores mucho más estratégicas y en el bienestar de tus colaboradores.
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