Ayer celebramos el webinar ORH “Cómo optimizar la estrategia de gestión de personas con People Analytics e IA. Casos prácticos”, en colaboración con Aggity y Active Business & Technology. En este evento, que se enmarca dentro del ciclo de desayunos y webinars «Ciclo People Analytics», hemos analizado en detalle 7 casos de uso en los que esta tecnología optimiza los procesos de recursos humanos.
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Medir y mejorar el impacto de un plan de bienestar
Javier Campelo, Head of Analytics & Ai de Aggity, afirmaba que “ahora que se empieza a hablar de mejorar la salud y la experiencia de los empleados, se están creando diferentes planes de bienestar. En este caso, se definió un programa con KPI medibles y accionables para ver qué necesita y utiliza realmente la gente, es decir, en qué gastarnos el dinero. A veces las empresas gastan dinero en cosas que realmente no se utilizan. Se trata de medir la relación entre coste y aceptación o beneficio. Algunas iniciativas tienen un impacto muy positivo y otras, en cambio, habría que dejar de hacerlas.”
“People Analytics permite medir el impacto de esas iniciativas y saber en qué colectivos se necesita cada cosa. Hay que entender y anticipar el éxito de futuras medidas. Poner las medidas adecuadas a las personas adecuadas. Con esta plataforma, podemos recoger todas las métricas para definir el plan completo de wellbeing y medir su impacto.”
Carlos Cabañas Gárate, Talent & HR Solutions Sales Leader de Aggity, coincide al señalar que “en el terreno de wellbeing se ha avanzado mucho. Y se trata de involucrar a la gente y no implantar medidas porque sí. No vale gastarse el dinero si no tenemos forma de ver si funciona. Puede haber una correlación entre los planes de bienestar y las bajas por absentismo en una empresa y es una información que debemos tener en cuenta”.
¿Cómo puede ayudar People Analytics a medir y mejorar el impacto de un plan de bienestar?
Da respuesta a las siguientes cuestiones:
- ¿Tienen aceptación las iniciativas que proponemos?
- ¿Hay relación entre el coste y esa aceptación?
- ¿Se sigue haciendo uso de esas iniciativas?
- ¿Cómo impactan?
- ¿Y en diferentes colectivos?
- ¿Podemos anticipar el éxito de futuras medidas?
Los resultados obtenidos
- Mejora del 30% en el eNPS.
- Incremento del 15% en la valoración del compromiso o en la encuesta de clima laboral.
- +5% en resolución incidencias en la primera llamada (profesionales “customer care”).
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Anticiparse a la rotación no deseada
Para Carlos Cabañas, la gran ventaja es que permite “identificar qué personas están a punto de salir de la organización y los índices de rotación. Es decir, apagar el fuego antes de que se produzca.”
Javier Campelo, por su parte, destaca el papel que juega a la hora de “predecir qué va a pasar, cuál es el nivel de engagement de las personas, segmentar a los empleados para conocer sus necesidades, etc. En este proyecto, cogimos muchas fuentes diferentes y vimos que la rotación no era tan alta como se esperaba, al menos para empleados críticos. Y, además, el 80% de las personas que se fueron de la compañía las había detectado el algoritmo.”
¿Cómo puede ayudar People Analytics a anticipar la rotación no deseada?
Ayuda a solventar situaciones en las que una empresa cuenta con un índice de rotación muy alto y por causas no siempre conocidas. Todo ello tiene un alto impacto en costes y eficiencia.
La solución que se pudo crear con esta plataforma fue un modelo de machine learning para anticipar el riesgo de fuga de cada profesional. Esto permitió identificar las causas de raíz mediante un algoritmo predictivo.
Para hacer frente a este reto, se formaron tres bloques:
- Análisis e integración de datos
- Definición de insights.
- Creación de un plan de acción.
- Integración de los orígenes de los datos.
- Cálculo de las variables.
- Análisis descriptivo e informe.
- Correlación de variables con desvinculación.
- Modelo predictivo (desvinculación del empleado)
- Detección de los motivos de desvinculación.
- Desarrollo de un modelo predictivo que calcula el riesgo de salida y los principales motivos para el mismo.
- Ejecución con los datos actuales.
- Presentación de los resultados modelo.
- Resultados y roadmap
- Integración de los datos de las encuestas.
- Profiling por segmentos y análisis de los motivos de desvinculación.
- Propuesta de iniciativas de vinculación (por segmentos).
- Identificar palancas de mejora del modelo predictivo (datos, encuestas, texto libre).
- Workshop para identificar iniciativas y casos de uso del uso de la analítica en los RR.HH.
Los resultados obtenidos:
- Se redujo en un 21% la rotación no deseada.
- Se incrementó en un 17% la valoración de preocupación de la compañía por sus profesionales en la encuesta de clima laboral.
- Se identificaron best practices.
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Optimizar la productividad
Javier detallaba el proceso que siguieron en este proyecto: “Recogimos ciertas métricas que identifican ciertos patrones de comportamiento para saber a qué dedicas tu tiempo y cuánto de ello se dedica a objetivos. Eso permite una mejor organización, crear planes para mejorar la productividad global, automatizar procesos, etc.”
Carlos puntualizaba: “No se trata de controlar ni saber quién hace qué. Pero el asistente sí puede lanzar avisos de, por ejemplo, si una persona lleva mucho tiempo sentada, se le recomienda que se levante a tomar agua o a darse un paseo. Si alguien lleva unos días sin conectarse a las reuniones diarias, que le salte un aviso de si se encuentra bien o tiene algún problema, pero a nivel personal y confidencial. También se puede llevar a cabo un asesoramiento sobre si se pasa demasiado tiempo en reuniones o en aplicaciones como Teams. En definitiva, se trata de detectar buenas prácticas y establecer una correlación entre las horas trabajadas y objetivos.”
¿Cómo puede ayudar People Analytics optimizar la productividad?
La plataforma ayuda a resolver las siguientes cuestiones:
- ¿Cómo analizar las formas de trabajo e identificar las más eficientes?
- ¿Cómo afecta el teletrabajo?
Para ello, se implementó un sistema con Inteligencia Artificial que recoge actividad, identifica patrones y los relaciona con su impacto en el negocio.
Los resultados obtenidos:
- Mejora de la productividad en un 12%.
- Identificación de la relación esfuerzo-productividad.
- Creación de un asistente personal.
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Identificar el talento interno
Según Javier, permite “identificar los mejores perfiles potenciales para promocionar. Los algoritmos hacen una selección de los mejores para saber cuáles van a tener un mejor performance.”
¿Cómo puede ayudar People Analytics a identificar el talento interno?
Esta herramienta es especialmente útil en los casos en los que hacer una identificación manual de candidatos resulta prácticamente imposible. La asignación idónea es de un crecimiento del 3% en ventas.
Con esta tecnología podemos obtener una recomendación, por ejemplo, para un puesto de responsable de zona que tiene en cuenta los sesgos, el impacto negativo, la desestructuración…
La solución llevada a cabo en este proyecto incluye analítica e IA para priorizar. Se ha creado un algoritmo de similitudes que permite extraer un listado de los mejores 15 profesionales.
Con todo ello, se establece una correlación entre la empresa, que contempla las encuestas de clima, la formación, los planes de carrera, la reputación y las redes sociales, y los posibles candidatos, que incluye información sobre skills, motivación, evaluación, comportamiento y el Plan de Desarrollo Individual (PDI).
Los resultados obtenidos:
- Incremento del 2% en ventas en las tiendas vs grupo de control.
- Reducción de un 15% en el tiempo de asignación.
- Mejora del 15% en la valoración de planes de carrera y en la encuesta de clima laboral.
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Mejorar la formación
Esta plataforma permite saber quién asiste a los cursos, qué temáticas le interesan a cada empleado, en qué formatos lo consume… De esta forma, se puede personalizar la formación y ser más eficiente.
¿Cómo puede ayudar People Analytics a identificar el talento interno?
Pretende resolver un problema habitual en la formación que ofrecen las empresas y que se basa en esquemas “rígidos”. Esto suele acarrear lagunas de capacitación, barreras para el crecimiento profesional y sobrecostes por baja productividad.
La solución ofrecida consiste un pack de analítica + IA para generar modelos de recomendación en función del perfil, rol y otros atributos.
La plataforma ayuda a resolver las siguientes cuestiones:
- Qué cursos recomendar a cada empleado teniendo en cuenta sus preferencias y su plan de carrera.
Los resultados obtenidos:
- Reducción del 4% del personal en oficinas.
- Mejora del 6% en el NPS vs el grupo de control.
- Incremento del 18% en la valoración de la formación en la encuesta de clima laboral.
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Optimizar el análisis de encuestas
¿Cómo puede ayudar People Analytics a optimizar el análisis de encuestas?
Cada vez se realizan más encuestas en las empresas para analizar el impacto de las diferentes iniciativas, para tomar el pulso al estado de los trabajadores, para medir diferentes indicadores… Todo ello genera una gran cantidad de información que en ocasiones es difícil de gestionar.
Con esta plataforma se da respuesta al problema de las preguntas “de texto libre”. Se pueden interpretar miles de respuestas y sin riesgo de perder información.
Para ello, se han elaborado unas técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN), que establecen “nubes de palabras”, elaboran cuadros de mando e identifican las áreas en las que poner foco.
Los resultados obtenidos:
- Reducción de 650 horas de trabajo manual.
- Identificación de áreas de interés.
- Configuración de un modelo para usos sucesivos.
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Optimizar la selección de candidatos
¿Cómo puede ayudar People Analytics a optimizar la selección de candidatos?
Se presenta como una opción realmente útil cuando tenemos que gestionar procesos masivos con muchos candidatos o cuando tenemos demasiados procesos diferentes abiertos, lo cual sería imposible gestionar de forma manual.
El objetivo es no perder candidatos de alto potencial entre tanta información.
La solución que se ha creado para este caso está conformada por técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) e IA para elaborar un ranking de candidatos. Incluye una interpretación semántica de los datos.
Los resultados obtenidos:
- Ahorro de 4.000 horas de trabajo manual.
- Mejora del engagement de los candidatos.
- Disminución del 20% de los plazos de contratación.
- ¿En qué se traduce People Analytics? Big Data, machine learning e inteligencia artificial: ¿En qué se traduce people analytics? Big Data, machine learning e inteligencia artificial (observatoriorh.com)
- People Analytics y la predicción de la rotación no deseada: cuando el objetivo es hacer que el algoritmo falle siempre: People Analytics y la predicción de la rotación no deseada: cuando el objetivo es hacer que el algoritmo falle siempre – ORH | Observatorio de Recursos Humanos (observatoriorh.com)
