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Talento C-Suite Por Alberto Loyola

Recientemente en una entrevista a Ginni Rometty, CEO de IBM, ella mencionó que IBM puede predecir con un 95% de precisión qué trabajadores están a punto de abandonar sus empleos. El modelo fue desarrollado por IBM Watson para predecir el riesgo de fuga de los empleados y sugerir acciones para que los gerentes reconecten con los empleados.

Pero ¿cómo la inteligencia artificial (IA) puede revisar y procesar información “no estructurada” que se encuentra en correos, social media, texto, voz, audio, imágenes y videos para captar información de como se sienten los empleados, para el análisis y la toma de decisiones?

¿Qué es el análisis de sentimientos?

Empecemos con lo básico, ¿qué es el análisis de sentimientos (sentiment analysis)?, el análisis de sentimientos es el uso del procesamiento de lenguaje natural (natural language processing – NLP), análisis de texto, lingüística computacional y biometría para identificar, extraer, cuantificar y estudiar sistemáticamente estados afectivos e información subjetiva encontrados a través de diversas formas de comunicación.

Usando inteligencia artificial y aprendizaje automático (machine learning), las organizaciones pueden analizar el contenido por ejemplo de las redes sociales para ver el significado detrás de los mensajes. Esto ayuda a comprender qué tipo de reacciones han generado diversos eventos y/o iniciativas por ejemplo de marketing (ya sean positivas, negativas o neutrales) y permitir el análisis, para repensar futuras estrategias y personalizar mensajes para generar mayor compromiso con el consumidor.

 

Con este nivel de inteligencia, las empresas pueden personalizar sus mensajes basados ​​en objetivos comerciales y comportamiento del consumidor con respecto a una marca o producto. También pueden planificar estratégicamente qué decir en cada canal y, lo que es más importante, qué no decir para mantener a la audiencia receptiva.

Intel, Twitter e IBM se encuentran entre las compañías que ahora utilizan software de análisis de sentimientos y tecnologías similares para determinar las preocupaciones de los empleados y en algunos casos, desarrollar programas para ayudar a mejorar la probabilidad de que los empleados permanezcan en el trabajo.

Leyendo los sentimientos de los empleados

Hoy, muchas organizaciones utilizan encuestas anuales de empleados para evaluar la satisfacción, el compromiso y la cultura en el lugar de trabajo. Y a pesar de ser exhaustivo, este tipo de encuestas consumen gran parte del tiempo de Recursos Humanos y, a pesar de todo ese trabajo y organización para analizar los datos y convertir los comentarios en información valiosa, pasaran mucho tiempo hasta tomar acción y en ese momento surgirán nuevos problemas que no aparecerán hasta la encuesta anual del próximo año.

Para capturar comentarios oportunos y comprender mejor el sentimiento de los empleados en tiempo real, muchas compañías, por ejemplo Linkedin han comenzado a recurrir a soluciones de inteligencia artificial (AI) y de procesamiento del lenguaje natural (PLN).

En ese sentido, dichas tecnologías están ayudando a los gerentes de recursos humanos a descifrar las emociones del texto en encuestas de empresas y en comentarios de blogs y redes sociales.

Compañías tales como Glint y Culture Amp, ofrecen encuestas de pulso personalizadas y automatizadas, es decir, encuestas de empleados más cortas y frecuentes que ayudan a los ejecutivos a obtener una imagen holística de los niveles de compromiso de sus empleados. Las funciones de análisis de datos, incluidas en estas aplicaciones emplean algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) que categorizan las frases de comentarios comunes para identificar tendencias más grandes.

La revolución digital está cambiando la forma en cómo nos relacionamos con nuestros empleados, así como la manera como trabajan y expresan el hacer de la compañía. Ahora los empleados tiene acceso a información las 24 horas del día y los 7 días al año para expresar su opinión sobre cómo tratar diferentes temas dentro y fuera de la organización.

En ese sentido, la inteligencia artificial (IA) es una herramienta vital en la fuerza laboral actual; ayuda a las organizaciones a comprender las tendencias de la industria y medir los niveles de compromiso de los empleados. Incluso puede ayudar a identificar cómo se sienten realmente los empleados a tiempo real, utilizando la tecnología llamada análisis de sentimientos. El análisis de sentimientos utiliza el procesamiento del lenguaje natural (PNL) para obtener una visión imparcial de cómo se sienten realmente sus empleados.

Mirando hacia adelante

De acuerdo con Accenture, “la Inteligencia Artificial (IA) es una constelación de tecnologías que permite a las máquinas detectar, comprender, actuar y aprender para ampliar las capacidades humanas. De hecho, nuestros clientes ven las mayores ganancias cuando los humanos y las máquinas trabajan juntos para complementar las fortalezas de los demás”. Esto implica para recursos humanos un proceso de re-invención, análisis, nuevas propuestas de valor, así como entrenamiento en tecnologías digitales.

Todas estas tecnologías no funcionan solas. Es necesario el trabajo mano a mano con esta tecnología para actuar de manera ágil, y atender y entender necesidades y requerimientos de los empleados que pueda afectar la ejecución de una estrategia o el alineamiento entre equipos de trabajo.

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Sobre el autor

Albert Loyola is a Tech and AI HR Evangelist. His research and work focus around the future of work, artificial intelligence, employee experience and digitization of the workplace and the impact in HR. Alberto’s work has been featured on different media players and he’s also the founder of Ignite Organizations an HR tech & AI discussion forum. Connect with Albert

© Copyright 2019. This article may be reprinted provided the following credit line is present: Albert Loyola Future Workforce Advisor | HR Tech & Artificial Intelligence Evangelist | Future of Work Speaker & Writer

 

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