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Tecnología en RRHH: ¿Estás haciendo las preguntas correctas?

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(Crédito de la imagen: Crédito de la imagen: MK photograp55 / Shutterstock)

La tecnología tiene la atención de los recursos humanos.

¿Que sigue? La mayoría de las empresas y los departamentos de recursos humanos ahora reconocen la importancia estratégica de utilizar la tecnología en sus operaciones. Muchos, sin embargo, todavía están descubriendo cómo.

Una regla básica para utilizar con éxito las tecnologías de la nueva era como la IA en recursos humanos es: mejorar sus datos. La tecnología solo puede ser tan fuerte como la información que la impulsa. Acceder a la información correcta no es tan simple como presionar un botón.

Obtener los datos y administrarlos debe convertirse en una función central de los recursos humanos, para que la tecnología de recursos humanos haga su magia en los procesos de la empresa.

El análisis de la fuerza laboral no es nuevo. Los gerentes de RR. HH. De Great Line siempre han analizado los datos de los empleados para informar sus decisiones. Las herramientas tecnológicas han agilizado, simplificado y automatizado el proceso.

¿Cuáles son, entonces, los obstáculos para la adopción de IA, Machine Learning y Blockchain en RRHH? ¿Tienes datos de calidad?

El beneficio de adoptar un enfoque tecnológico puede verse muy limitado por la cantidad y calidad de los datos disponibles.

Digamos que desea predecir cuál de sus empleados actuales sería un buen vendedor. En ninguna circunstancia, ¿puede responder eso sin datos suficientes sobre el desempeño de los empleados, sus preferencias y capacidades, y las características de un vendedor que benefician a su negocio? Agregue que necesita puntos de datos significativos para llegar a una respuesta universal (que se aplique a todos los empleados y sus necesidades comerciales).

Los obstáculos comunes para lograr la transformación de recursos humanos a través de la tecnología son datos limitados, líderes vacilantes, escasez de recursos para trabajar en datos y restricciones regulatorias. Sin embargo, la necesidad de datos de calidad lo supera todo. Sin ella, no es posible un cambio real.

Hacia la tecnología de recursos humanos: superando las limitaciones

La gestión eficiente de datos debe incluir principalmente tres prácticas:

  • señalar puntos de abastecimiento correctos
  • definiciones de datos consistentes, y
  • entrada de datos y cultura de limpieza (una hazaña en sí misma).

Cuanto mejor estén grabadas estas prácticas en su funcionamiento, más datos generará y su calidad será rica para ser utilizada para informar decisiones y automatizar procesos con precisión.

Como punto de partida, exploramos los puntos de datos que tres de las tecnologías de la nueva era de las que tanto se habla: inteligencia artificial, aprendizaje automático y blockchain, necesitan mejorar su productividad. No incluyen todo, pero son indicadores para que los gerentes de recursos humanos comiencen.

Puntos de datos imprescindibles para recursos humanos: en IA, aprendizaje automático y blockchain

AI en recursos humanos

La inteligencia artificial es una tecnología compleja. Se alimenta de datos y se vuelve más inteligente a medida que se le dan más datos. La IA puede aprender y en función del aprendizaje; Puede actuar independientemente sin la necesidad de intervención humana. La única condición es: necesita datos. Cada vez más personas deben enviar sus datos a AI para realizar tareas con precisión.

Los datos mayores y ‘relevantes’ son la base para hacer que los sistemas de inteligencia artificial sean más inteligentes y sin problemas. Se aplica también a la tecnología de recursos humanos.

¿Cuándo puedes usar IA? Cuando hay una tarea que se puede automatizar.

Explorando los objetivos que los profesionales de recursos humanos pueden cumplir con IA; y puntos de datos esenciales.

Objetivos de la IA en RRHH:

  • Aprendizaje de los empleados. Según las preferencias y el rendimiento de los empleados, el sistema de inteligencia artificial puede ofrecer recomendaciones de capacitación (en línea o fuera de línea).
  • Inscripción para beneficios. AI puede verificar la elegibilidad y aprobar uno para los beneficios.
  • Iniciando una jubilación. Un proceso de salida se puede hacer más fácil y automatizado con IA.
  • Manejo de hojas. La IA puede disminuir las hojas, ajustarlas y resolver consultas relacionadas, basadas en algoritmos integrados.
  • Fuente de candidatos. Según el talento que funciona y lo que no funciona para una empresa, el proceso de focalización e invitación a los candidatos correctos puede automatizarse.
  • Reanudar la detección y detección de anomalías. La IA puede filtrar el aluvión de currículums con alta precisión y menos sesgo.
  • Detección de desgaste de empleados. La tecnología AI HR puede detectar patrones incluso de la lenta retirada de los empleados del proceso comercial.

Puntos de datos a tener en cuenta:

  • Evaluaciones de desempeño
  • Experiencias, habilidades y calificaciones deseadas
  • Métricas de salida de empleados
  • Absentismo

Aprendizaje automático en recursos humanos

El aprendizaje automático está bajo el paraguas de AI. La IA puede crear máquinas inteligentes que puedan pensar como humanos, el aprendizaje automático permite que las máquinas aprendan de los datos.

ML puede ayudar a los recursos humanos a sacar conclusiones y mostrar una correlación entre los puntos de datos.

Por ejemplo, el Grupo OLX identificó marcadores de riesgo de vuelo con aprendizaje automático. Al agregar datos de años anteriores, llegó a la conclusión de que completar una marca de 12 meses y trabajar en una unidad que está por debajo de los niveles de satisfacción promedio son dos marcadores importantes de riesgo de fuga.

¿Cuándo se usa el aprendizaje automático? Sacar conclusiones de innumerables puntos de datos. Sin embargo, el uso de IA y ML se está desangrando entre sí.

Objetivos del aprendizaje automático en recursos humanos:

  • Dotación de personal
  • Compromiso de los empleados
  • ¿Averigua si se prefieren los beneficios de capacitación superior a un aumento salarial promedio de los empleados?
  • La retención de empleados

Puntos de datos a tener en cuenta:

  • Ronda de la temporada de ventas. Descubre la temporada de compras para tu negocio. Use esto para aumentar sus necesidades de personal y procesos de programación
  • Trafico peatonal. Puede determinar si un evento en particular (cierre de carreteras u otras externalidades) condujo a la pérdida de mineral, y cómo le fue con respecto a su competidor
  • Otros mencionados en la sección sobre IA en recursos humanos

Blockchain en recursos humanos

Blockchain aún está a escala en tecnología de recursos humanos. Menos del cinco por ciento de las organizaciones actualmente usan blockchain en recursos humanos. Sin embargo, la tecnología puede ganar prominencia en el reclutamiento y la protección de datos, a medida que la guerra de talentos y los llamados a la privacidad de los datos se vuelven más fuertes.

Objetivos de Blockchain en recursos humanos:

  • Privacidad y seguridad de datos
  • Reanudar verificación
  • Gestión financiera
  • Proteger la propiedad intelectual de la empresa.

Transformación de recursos humanos: ¿cómo se recopilan los datos?

Además de los KPI, hay muchas métricas valiosas que HR puede recopilar para mejorar los procesos.

Se pueden utilizar encuestas de pulso, foros de discusión, buzones de sugerencias, talleres de reflexión, currículums de candidatos, revisiones de desempeño y otras fuentes similares para recopilar los datos deseados. En lugar de emprender la recolección de datos cuando surja la necesidad, el toque de datos debe permanecer abierto. Mucho mejor si puede ubicar un equipo para estructurarlo y limpiarlo (las metas y objetivos generales deberán ser proporcionados por usted).

La gamificación es otro método novedoso. Crunchr en los Países Bajos utiliza 16 juegos de preguntas para encontrar el valor de los empleados en su lugar de trabajo: cubrir el salario, los beneficios, el crecimiento profesional, la seguridad del empleo, el compromiso y otros aspectos. El juego es anónimo (excepto para recopilar información básica como nivel académico, experiencia, género, etc.) que garantice la participación. Los grupos de preferencia basados ​​en diferentes subgrupos se forman a partir de los resultados.

Hacer las preguntas correctas es clave para desentrañar el potencial de la Tecnología de Recursos Humanos. ¡Las mejores preguntas son las que llevaron a la comprensión!

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