![\"\"](\"https:\/\/entelgy.com\/wp-content\/uploads\/2018\/08\/befa985e958e3e848891e9484e1e3f3c-scaled.jpg\" "\\"Algoritmos")
\nLa ventajas de la digitalizaci\u00f3n en los Recursos Humanos<\/b><\/p>\n
<\/p>\n
La tecnolog\u00eda ha irrumpido en todas las \u00e1reas de negocio y ha convertido a los datos en una fuente de informaci\u00f3n valiosa que el departamento de\u00a0Recursos Humanos<\/a>\u00a0puede utilizar para\u00a0gestionar, predecir y captar talento<\/b>. Desde\u00a0Entelgy<\/a>, como expertos en transformaci\u00f3n digital, sabemos que los algoritmos para recursos humanos son clave para realizar pron\u00f3sticos con un alto grado de fiabilidad y, por ello, defendemos su uso.<\/p>\n Todos los usos y beneficios que aporta el Big Data en la toma de decisiones, tambi\u00e9n se pueden aplicar a los Recursos Humanos. De esta forma, se puede obtener multitud de informaci\u00f3n valiosa relacionada con el desempe\u00f1o de los trabajadores, su nivel de satisfacci\u00f3n, e incluso se puede obtener informaci\u00f3n que permita anticiparse a determinadas decisiones y actitudes de los empleados. Por todo ello, los algoritmos para recursos humanos est\u00e1n creando una ventaja competitiva en los equipos que lo est\u00e1n aplicando.<\/p>\n En Entelgy, sabemos que la clave en el an\u00e1lisis de datos son los algoritmos, es decir, son los algoritmos los que permiten obtener la informaci\u00f3n necesaria sobre los usuarios para poder realizar predicciones, seguimiento y an\u00e1lisis de los empleados. Por ello es necesario definir\u00a0qu\u00e9 es un algoritmo<\/b>. Se trata de una serie de operaciones matem\u00e1ticas que, introducidas en un software, permiten analizar un conjunto de datos previamente seleccionados para obtener informaci\u00f3n precisa en el \u00e1mbito de b\u00fasqueda deseado.<\/p>\n Por ello, la posibilidad de acceder a los datos conlleva una revoluci\u00f3n en cuanto al diagn\u00f3stico y en la gesti\u00f3n de Recursos Humanos y, en consecuencia, de la globalidad de la empresa.<\/p>\n La anal\u00edtica predictiva ayuda a\u00a0dar respuesta a todo tipo de preguntas<\/b>\u00a0que puedan surgir, gracias a los algoritmos. Preguntas como por ejemplo: \u00bfqui\u00e9n es el candidato m\u00e1s apropiado para cubrir una vacante?, \u00bfqu\u00e9 empleado puede abandonar la empresa a corto plazo? o \u00bfqu\u00e9 profesional necesita una formaci\u00f3n espec\u00edfica?<\/p>\n Por todo lo mencionado, la\u00a0cuantificaci\u00f3n\u00a0<\/b>es el pilar fundamental de la anal\u00edtica predictiva. Cuanto mayor es el n\u00famero de informaci\u00f3n que disponga, el algoritmo podr\u00e1 basarse en informaciones m\u00e1s precisas. Como consecuencia de ello, el papel que juega la digitalizaci\u00f3n es clave, ya que si se introducen detalles sesgados, el proceso matem\u00e1tico no podr\u00e1 trabajar con todas las facetas y el an\u00e1lisis resultar\u00e1 m\u00e1s limitado.<\/p>\n Desde que buscamos algo en concreto en los buscadores de Internet y usamos las redes sociales, hasta cuando utilizamos alguna aplicaci\u00f3n de cualquier tipo en nuestro smartphone,\u00a0el big data est\u00e1 presente en todo momento<\/b>\u00a0de nuestra vida cotidiana. Por ello las empresas deben ser capaces de utilizar y sacar partido del rastro que los usuarios dejan en Internet para elaborar an\u00e1lisis, hacer seguimiento e incluso predecir comportamientos o actitudes de los empleados.<\/p>\n De esta forma se puede averiguar c\u00f3mo de propensa es una persona a cambiar de trabajo, su capacidad para relacionarse con gente de su sector o los valores que tiene como profesional. Se recopilan estos datos, se interpretan y se comprenden a trav\u00e9s de algoritmos espec\u00edficos para determinar de una manera objetiva el grado de \u00e9xito que alcanzar\u00e1 el futuro empleado o para hacer un seguimiento de su desempe\u00f1o una vez contratado.<\/p>\n Combinar los datos de los resultados de negocio con los datos de recursos humanos para hacer predicciones es una de las tendencias m\u00e1s importantes para los l\u00edderes de negocio. Los primeros sirven para contextualizar, inspirar y alertar, mientras que los segundos ofrecen informaci\u00f3n sobre la actividad y el rendimiento de los empleados. La combinaci\u00f3n de ambas informaciones es realmente \u00fatil a la hora de nutrir a la organizaci\u00f3n de talento<\/p>\n Sin embargo, es frecuente que las empresas no lleven a cabo un seguimiento de los individuos desde el \u00e1rea de Recursos Humanos una vez se ha contratado al personal, ajenos a la utilidad que tienen los algoritmos para recursos humanos. Este es un error ya que se contrata a los empleados para que cumplan una funci\u00f3n en la empresa y consigan resultados, por lo que es imprescindible evaluar su desempe\u00f1o y su evoluci\u00f3n. En este sentido, es necesario que el \u00e1rea de Recursos Humanos cuente con informaci\u00f3n sobre los resultados globales de la compa\u00f1\u00eda, para poder predecir el impacto real de cada decisi\u00f3n sobre el negocio y su evoluci\u00f3n.<\/p>\n Uno de los usos m\u00e1s importantes de la anal\u00edtica predictiva y de los algoritmos para recursos humanos es el que tiene como objetivo evitar la fuga de talento de la organizaci\u00f3n. Con este an\u00e1lisis se pueden detectar se\u00f1ales de insatisfacci\u00f3n en algunos empleados que pueden pasar desapercibidos para el ojo humano pero de los que se puede tener conocimiento gracias al an\u00e1lisis predictivo.<\/p>\n Descubrir a tiempo la falta de motivaci\u00f3n de un empleado o su deseo de abandonar la empresa permite planificar una acci\u00f3n para retener a dicho empleado. Intervenir para mantener a un empleado valioso a tiempo puede ser la diferencia entre lograr el resultado deseado o ver a ese profesional cualificado abandonar la oficina para no volver.<\/p>\n Otra de las tendencias m\u00e1s extendidas es predecir este mismo riesgo de fuga antes de contratar al individuo, como parte del proceso de selecci\u00f3n de los candidatos. As\u00ed, frente a dos CV con formaci\u00f3n y experiencia similares, se escoger\u00e1 al que tenga una mayor probabilidad de permanecer en la empresa durante m\u00e1s tiempo.<\/p>\n Esta aplicaci\u00f3n de la anal\u00edtica predictiva repercute muy positivamente en la empresa: En primer lugar, la empresa ahorra costes en buscar una nueva persona que cubra el puesto que se queda vacante, los costes de su formaci\u00f3n, preparaci\u00f3n y la baja productividad de cualquier persona al incorporarse a una organizaci\u00f3n nueva, que se prolonga hasta que alcanza el nivel de pleno desempe\u00f1o. Por otro lado, mejora la imagen de la empresa, ya que la fuga de talento no es buena propaganda para ning\u00fan negocio y puede incluso afectar a la percepci\u00f3n que los clientes tienen de la compa\u00f1\u00eda e impactar en el ambiente laborar. \u00a0Y tambi\u00e9n muestra fortaleza frente a la competencia, ya que perder a los mejores es un fracaso pero, si adem\u00e1s los recluta la competencia, la p\u00e9rdida se convierte en amenaza.<\/p>\n Tambi\u00e9n durante el proceso de selecci\u00f3n, resulta interesante emplear el an\u00e1lisis predictivo para anticiparse y averiguar los niveles de rendimiento que esa persona puede alcanzar. Esta aplicaci\u00f3n de analytics tiene adem\u00e1s una consecuencia directa en los resultados financieros de la organizaci\u00f3n ya que, en caso de haber trabajadores cuyo rendimiento no es el esperado, puede anular el valor producido por el resto de los compa\u00f1eros y esto repercutir\u00eda negativamente en los resultados financieros de la compa\u00f1\u00eda<\/p>\n La aplicaci\u00f3n del big data y los algoritmos para recursos humanos es una t\u00e9cnica que desde Entelgy apoyamos ya que va a marcar la manera en la que las compa\u00f1\u00edas seleccionan a sus candidatos.\u00a0Los reclutadores tienen que valorar nuevos perfiles cada vez m\u00e1s digitalizados\u00a0<\/b>que cuentan con nuevas competencias, por esa raz\u00f3n necesitan herramientas espec\u00edficas que les ayuden a procesar la informaci\u00f3n. De la misma forma, la manera de buscar trabajo tambi\u00e9n cambia, y los profesionales deben ser conscientes de que sus acciones en internet o redes sociales aporta mucha m\u00e1s informaci\u00f3n a las organizaciones de lo que podr\u00eda parecer.<\/p>\n Por ejemplo,\u00a0se espera que los candidatos sean activos en plataformas como LinkedIn<\/b>, que actualicen contenidos una vez a la semana y que compartan art\u00edculos relacionados con su sector. Las redes personales, como Facebook, tambi\u00e9n juegan un papel importante, ya que revelan los intereses de los profesionales, cu\u00e1les son sus valores y, como consecuencia, si van a encajar con la cultura de la empresa. Twitter es otra de las plataformas m\u00e1s consultadas y en ella se estudian, sobre todo, las interacciones de los usuarios para poder determinar el control emocional de cada uno de los perfiles. Por ejemplo, las personas que son activas en tres o cuatro plataformas tienden a permanecer m\u00e1s tiempo en sus compa\u00f1\u00edas. Por el contrario, alguien que actualiza las redes profesionales de forma constante puede ser un candidato propenso a cambiar de trabajo.<\/p>\n En definitiva, los algoritmos, el big data y el uso de la tecnolog\u00eda al servicio de la gesti\u00f3n de personas, han llegado para quedarse. Desde Entelgy defendemos un uso responsable y dentro del marco legal de cada avance tecnol\u00f3gico para la\u00a0correcta gesti\u00f3n, fidelizaci\u00f3n y captaci\u00f3n del capital humano<\/b>\u00a0nos permitir\u00e1 ir un paso por delante.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" La ventajas de la digitalizaci\u00f3n en los Recursos 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La Anal\u00edtica Predictiva y sus beneficios para las empresas<\/b><\/h2>\n
C\u00f3mo usan los algoritmos y el Big Data las empresas<\/b><\/h2>\n
Sacar el m\u00e1ximo partido a la anal\u00edtica predictiva en los procesos de selecci\u00f3n<\/b><\/h2>\n
C\u00f3mo atraen las empresas el talento en la era digital<\/b><\/h2>\n
Entelgy Digital<\/b><\/h2>\n