Digitalización RH

Los analytics y la inteligencia artificial en RH

Analytics RH
Desarrollar analytics en RH podrá incursionar a la Inteligencia Artificial (IA) y subir sus predicciones

Con los procesos automatizados en un 75% se puede predecir con mayor exactitud si sus empleados están a punto de abandonarle o cometer un fraude, ya que es posible detectarlo de forma rápida. También para los procesos preventivos mediante el uso estandarizado de técnicas analíticas. Entonces, ¿cómo pueden las empresas decir si están realmente listos para la IA y otras tecnologías avanzadas?

1. La automatización de los procesos básicos

En primer lugar, los RH deben preguntarse si tienen automatizado los procesos en áreas problemáticas que cuestan dinero significativo y frenan las operaciones.

  • Se necesitan automatizar procesos repetitivos que implican grandes cantidades de datos, especialmente en las zonas donde sería una gran ventaja la IA.
  • Los nuevos sistemas de IA pueden estar llegando a conclusiones equivocadas por estar analizando datos obsoletos.
  • Comprobar manualmente, lo que la competencia hace puede requerir hasta una semana para reunir la misma información.
  • Sin la automatización básica, las visiones estratégicas de resolver son problemas complejos en el toque de un botón, que es difícil de alcanzar.

2. Análisis de datos estructurados

  • Los RH deben desarrollar análisis estructurados así como centralizar los procesos de datos y la forma en que se recopile debe estar estandarizada para integrarse.
  • La información será más centralizada con todos los sistemas en una fuente principal, donde se puedan actualizar y las decisiones reflejarse en una única vista.
  • Con esta información se podrá asignar mejor los procesos y, por qué se hacen las elecciones de:
    • Comprender los factores que impulsan las decisiones del empleado, y cómo influyen en su retención.
    • Los gestores de conversaciones mucho más enriquecedoras sobre la gestión de categorías en sus niveles de aceptación, como explicar las prestaciones, condicionantes, horarios flexibilidad, trabajo en casa, etc.
  • Los aspectos muy similares se simplificarán para dejar espacio para alternativas más exclusivas.

3. Probar IA

Con el análisis estructurado es posible predecir, explicar y prescribir el comportamiento de los empleados.

Los sistemas de inteligencia artificial pueden hacer las predicciones más precisas sobre la base de conjuntos de datos dispares.

La aplicación de IA a conjuntos de datos que involucran todo, se puede llevar a cabo con una mayor exactitud mediante una base sólida de análisis de datos automatizados y estructurados.

Algunos pioneros de datos están iniciando a averiguar si las empresas van a ganar o perder terreno usando datos de confianza del empleado en sistemas de inteligencia artificial a partir de cargas relacionadas con medios sociales.

Las compañías están empezando a descubrir las muchas maneras diferentes que las tecnologías de IA pueden potencialmente reinventar la gestión de los talentos. Pero una cosa ya está clara: tienen que invertir tiempo y dinero para estar preparado con el análisis de datos automatizados y suficientemente estructurados con el fin de sacar el máximo provecho de las nuevas tecnologías. Nos guste o no, no puede permitirse el lujo de omitir los conceptos básicos.

Fuente: HBR