¿Cómo mejorar la gestión de la información de las intranets con IA?
Lentas, dispersas, poco amigables… Las intranets vehiculan buena parte de la experiencia del empleado y no siempre con el éxito deseado. Junto a los diseños poco intuitivos el gran problema al que se enfrentan es el de la gestión de la información, de toda la información corporativa, que es ingente y no siempre está actualizada: sus políticas internas, los datos de los empleados, los procesos administrativos, las vacantes… La ahora omnipresente IA también puede revolucionar la gestión de los datos para que las intranets convenzan a los empleados de que con ellas sus necesidades de consulta están cubiertas en tiempo, calidad y forma. Y como la agilidad siempre viene con un pan bajo el brazo, en este caso será la productividad la gran beneficiada.
Según se recoge en el Anuario de Diseño de Intranet 2023 de Norman Nielsen Group, las empresas que están utilizando IA en sus intranets están descubriendo su verdadero potencial, ese que se esconde tras la herramienta y que puede medirse con kpi’s: una mejor experiencia del empleado que se traduce en:
- un mayor uso de la intranet, evidenciable a través de indicadores de consultas realizadas, tiempo de resolución, calidad de los comentarios, número de las sugerencias recibidad, etc.,
- una mayor agilidad en los procesos objeto de las consultas y/o de la información vertida en la intranet: por ejemplo, vacantes, desarrollo del empleado, gestión administrativa de la relación empresa-empleado…
- una mayor cercanía al empleado que se traduce en una mejor experiencia de usuario y en un mayor engagement,
- unos mejores ratios de productividad.
Chatbots para el trabajo híbrido
Es el pionero y el más extendido. Es el típico asistente virtual que ayuda a los empleados a solucionar dudas y encontrar información. Lejos de parecer el más sencillo, tiene la complejidad de que necesita incorporar mucha información y, sobre todo, mucho entrenamiento basado en los hábitos de consulta de los empleados para proporcionarles la experiencia exitosa, en tiempo y en acierto, que esperan
Ejemplo: En OCBC Bank, Buddy puede responder a más de 2.000 preguntas, localizar documentos y buscar en más de 4.000 acrónimos para proporcionar aclaraciones en un lenguaje sencillo. El bot utiliza algoritmos de aprendizaje automático, incluido el procesamiento del lenguaje natural (NLP), para mejorar continuamente su comprensión del lenguaje y las preferencias de los empleados. Los creadores de contenido asignados a todos los departamentos crean respuestas a las preguntas, y el motor de IA entrena a Buddy para interpretar las entradas de los empleados. Al recopilar y analizar respuestas y comentarios, Buddy aumenta su inteligencia y efectividad de respuesta.
Fuente: Normal Nielsen Group, 2024.
Asistentes de colaboración de herramientas colaborativas para proyectos, tareas y escenarios
En función de los roles implicados y del objetivo, la IA sugiere, por ejemplo, una sesión de brainstoming, una herramienta específica para diseñar un proyecto a largo plazo o un checking diario de tareas y responsabilidades a primera hora de la mañana. Minimiza así los tiempos tanto de búsqueda del mejor método de trabajo como de la dinámica prueba y error que ralentiza el progreso esperado de lo que verdaderamente importa.
Por ejemplo: MyPath es un asistente de herramientas de colaboración en la intranet de MetLife que, dependiendo de los roles involucrados en un proyecto y el tipo de colaboración necesaria (por ejemplo, para una sesión de lluvia de ideas, planificación a largo plazo o controles diarios del equipo), sugiere un conjunto aprobado de herramientas para que el equipo las use. Los empleados también pueden elegir entre escenarios y audiencias estándar y preestablecidos con descripciones y recomendaciones precisas. El asistente de herramientas de colaboración simplifica la toma de decisiones y la colaboración en equipo, ya que ya no hay que perder el tiempo en prueba y error con herramientas que no son adecuadas para los proyectos y las personas involucradas.
Fuente: Normal Nielsen Group, 2024.
Asistentes para el desarrollo de carrera
Se trata de chatbots que necesitan nutrirse de muchos datos acerca del empleado para, en base a su evolución del empleado, sus competencias y habilidades y sus aspiraciones profesionales, sugerirle personas dentro de la organización con las que conectar, proyectos abiertos en los que podría integrarse con su propio rol o roles que ya suponen una progresión en su carrera o incluso vacantes de puestos que encajan con su perfil. Todo ello de manera personalizada, siendo la IA un compañero del empleado en su desarrollo profesional.
Las funciones de IA también están ayudando a los empleados con su crecimiento y desarrollo profesional. En función de sus experiencias, intereses, habilidades y objetivos profesionales anteriores, la IA sugerirá nuevos colegas con los que conectarse, proyectos para explorar o asumir, e incluso más capacitación y roles internos que puedan ser de interés. En lugar de tratar de navegar solos por su crecimiento profesional, los empleados reciben sugerencias personalizadas y a medida. Las funciones de IA facilitan el descubrimiento de nuevas oportunidades dentro de la empresa y conexiones que, de otro modo, podrían haberse perdido. Es como tener un entrenador de carrera personal en la intranet, lo cual es importante para retener a los empleados y hacer crecer el talento.
Por ejemplo: MyPath aprovecha la IA para hacer coincidir a los empleados con personas, proyectos y puestos organizativos relevantes en función de sus habilidades, experiencias y ambiciones profesionales. Del mismo modo, para fomentar las conexiones con nuevos colegas, la intranet de Infosys utiliza la inteligencia artificial para sugerir personas que comparten intereses similares o que podrían formar parte de la red de un empleado. Para una organización grande como Infosys, con alrededor de 350.000 empleados en todo el mundo, el uso de la IA ayuda a que la empresa se sienta unida.
Fuente: Normal Nielsen Group, 2024.
Asistentes virtuales para los equipos de RR.HH e IT
Les permiten realizar consultas rápidas sobre temas variados que, además, la IA enriquece aportando información relacionada que puede ayudar, sobre todo a RR.HH., a inferir nuevas consultas de los empleados y a incorporarlas en el chatbot correspondiente.
Por ejemplo: En Infosys, el chatbot InfyMe ha sido entrenado para esponder preguntas relacionadas con:
- soporte de hardware y software,
- restablecimiento de contraseñas,
- desbloqueo de cuentas,
- políticas de la empresa,
- procesos de negocio.
Fuente: Normal Nielsen Group, 2024.
Diversas herramientas de IA para comunicación interna
Los equipos de comunicación interna están viendo en la IA un una potente oportunidad de clusterizar la información que distribuyen y mantenerla permanentemente actualizada; esto es, personalizando la información a partir de una correcta data del empleado. Además, con una buena estructura de contenidos alimentada a través de IA los equipos de CI podrán centrarse en la calidad de dichos contenidos y no en la cantidad. También ven incrementada su productiivdad utilizando la tecnología de la IA para traducir contenido para los empleados en oficinas de todo el mundo. Al permitir que los empleados puedan dar comentarios instantáneos sobre las noticias, las páginas de destino y los resultados de búsqueda, CI puede ajustar la IA a sus preferencias o ampliarlas en función de, por ejemplo, si es un empleado de alto potencial.
Por ejemplo: La intranet de Infosys utiliza estas funcionalidades para personalizar al máximo y reducir el desorden de contenido. El motor de recomendación conecta inpuits de toda la organización y genera nuevos contenidos a partir de las actividades y preferencias de los empleados en tiempo real. No olvida tampoco analizar los comentarios de los empleados, los votos positivos, el historial de lectura y las tendencias entre perfiles de empleados similares para adaptar las sugerencias de información que les ofrece. Por último, la IA está programada para encargarse de la limpieza, ya que es ella y no el equipo de CI el que elimina o archiva automáticamente el contenido que ha sido definido como prescindible.
Y otra intranet, la de ServiceNow, utiliza algoritmos de IA y aprendizaje automático junto con información sobre los roles, las ubicaciones y los comportamientos anteriores de los empleados en la intranet para proporcionar sugerencias de contenido en la página de inicio, el perfil del empleado y las páginas de la comunidad.
Fuente: Normal Nielsen Group, 2024.
Optimización de la experiencia de búsqueda
Los equipos que diseñan las intranets también están utilizando la IA para mejorar los resultados de búsqueda. Por ejemplo, la búsqueda en InfyMe, la intranet de Infosys, es una de las funciones más utilizadas. Utiliza el procesamiento del lenguaje natural para comprender la intención de búsqueda de los empleados antes de mostrar los resultados pero hasta llegar a ello, previamente fue necesario un trabajo de dos años para analizar los hábitos de búsqueda y poder ajustar así el procesamiento del lenguaje natural y los algoritmos de IA para ofrecer resultados contextuales basados en los perfiles de los empleados. Las sugerencias automáticas también se adaptan a las ubicaciones y unidades de negocio de los empleados. Un componente de microrretroalimentación de búsqueda utiliza controles de pulgar hacia arriba o hacia abajo y un campo de formulario abierto para capturar los comentarios de los empleados. Esta retroalimentación es utilizada tanto por la IA, para mejorar los resultados, como por el equipo de intranet, para extraer información cualitativa e impulsar el diseño.
Por ejemplo: En ServiceNow la plataforma de búsqueda con IA ayuda a los empleados a ser más eficientes encontrando la información precisa sin tener que navegar por múltiples sistemas o interfaces. La función de búsqueda indexa muchos tipos de datos, como artículos de conocimientos, contactos de personas, el glosario empresarial y aplicaciones empresariales.
Fuente: Normal Nielsen Group, 2024.
