por Valuexperience Community Manager | Jul 10, 2017 | Habilidades 4.0
Actualmente, el Big Data y la Analítica son elementos omnipresentes en el entorno empresarial. La continua evolución de las nuevas tecnologías y la posibilidad de contar con grandes volúmenes de datos aumenta la necesidad de desarrollar profundos conocimientos y habilidades sobre analítica. Muchas empresas se han dado cuenta de este hecho, han tomado conciencia y han empezado a incrementar considerablemente sus inversiones en Big Data.
Sin embargo, pese a esta mayor inversión, pocas son las organizaciones que han aplicado la información proporcionada por el Big Data de puertas adentro, pensando en sus empleados como clientes internos y tomando estos datos como herramientas que puedan ayudarlos a desarrollar políticas internas, más acertadas.
Si las personas que lideran los departamentos de recursos humanos (RRHH) quieren volver a formar parte de los comités de decisión de sus organizaciones, es necesario que sepan sacar el mayor provecho de las herramientas de análisis de datos.
A continuación, te presentamos 4 prácticas para aprovechar con éxito la analítica de RRHH y apoyar las decisiones estratégicas:
- 1ª Recomendación: Redes Internas. Modelar, medir y administrar la dinámica de red de los empleados
Es posible construir una red eficaz de empleados a través de:
- – Desarrollo de comunidades de practica internas.
- – Implantación de redes sociales corporativas.
- – La apuesta por proyectos colaborativos entre diferentes áreas de la organización.
- – Desarrollo de redes internas por intereses, conocimientos o funciones.
- – Promoción de muros y blogs de empleados.
- – Análisis de follows internos.
Esta red facilita el desarrollo de mapas de talentos dentro de la organización y permite detectar talento oculto, futuros líderes o responsables de áreas.
Además, el análisis de la dinámica interna de la red de empleados permite predecir futuros traslados y el rendimiento de futuros equipos de trabajo. A la vez, proporciona datos para poder tener una visión de los intereses, opiniones, comportamientos y rendimientos de los empleados, así como también de los niveles globales de diversidad de la organización.
En cuanto a la integración de un nuevo empleado a la organización, los datos proporcionados por la red interna permiten a los responsables de los departamentos de recursos humanos ser capaces de realizar un perfil más ajustado del empleado que se podrá integrar con más facilidad a la compañía.
Del mismo modo, esto permite conocer el impacto que puede tener que un empleado deje la organización: al comprender la influencia y el impacto social que tiene cada empleado dentro de la empresa, se puede evitar cualquier tipo de desestabilidad y desconexión en el resto de trabajadores y en la propia organización.
- 2ª Recomendación: la analítica y los grandes datos no son mágicos
Como con cualquier nueva tecnología, es importante que establezcas expectativas realistas desde el inicio del proyecto. Si bien las de Big Data son valiosas herramientas, estas técnicas no son la solución a todos los problemas, ni deben ser vistas como la panacea para todas las decisiones críticas y difíciles de RRHH de la empresa.
Influye también el hecho de que los modelos analíticos de RRHH, al igual que los demás, se vuelven obsoletos. En concreto, los modelos analíticos de RRHH dependen de diferentes factores de la compañía, que evolucionan y son los siguientes:
- Estrategia de la empresa.
- Modelo de negocio.
- Cartera de empleados.
- Sector de la empresa y sus políticas regulatorias.
- Ambiente macroeconómico.
- Etc.
Por lo cual, los modelos deben evolucionar paralelamente a los cambios que vive su organización.
Es de vital importancia que el responsable de RRHH interprete, ajuste y oriente los resultados de los modelos analíticos utilizando su pericia y conocimientos de las problemáticas, cultura y retos de su organización.
- 3ª Recomendación: los modelos analíticos deben hacer más que proporcionar datos estadísticos, revelan insights relacionados con el negocio
Un típico error de novato, cuando se desarrollan modelos analíticos en cualquier contexto empresarial, es tener obsesión por las estadísticas y por el desarrollo de modelos analíticos complejos. La performance estadística es importante, pero no debemos perder de vista nuestro objetivo: lo más importante debe ser el modelo analítico de RRHH; la interpretación, así como el cumplimiento del modelo son también dos aspectos a los que hay que prestar especial atención.
La interpretabilidad del modelo significa que cualquier decisión de RRHH que se ponga en práctica, basada en análisis, debe ser debidamente motivada y cualquiera de las partes interesadas debe poderla explicar con simplicidad.
Por tanto, en pos de la interpretabilidad, debemos huir de modelos analíticos excesivamente complejos que se centran más en el rendimiento estadístico que en la comprensión del negocio.
Finalmente, otro factor crítico de éxito está relacionado con el cumplimiento normativo: proteger y salvaguardar las regulaciones, la privacidad y las responsabilidades éticas con el fin de implementar con éxito la analítica de recursos humanos.
- 4ª Recomendación: volver a comprobar el impacto de los modelos analíticos
En la analítica de clientes, la vida media de un modelo es de dos a tres años. En la de recursos humanos esta cifra no tiene por qué cambiar.
Debido a su corta vida, es básico que los modelos analíticos sean constantemente contrastados. De esta manera, cualquier tipo de degradación puede ser rápidamente detectada y es posible actuar en consecuencia sobre ella.
Concluyendo, es el momento adecuado para que las áreas de RRHH de las organizaciones inviertan recursos en el desarrollo, uso y aplicación de herramientas analíticas, que les ayuden en sus procesos de toma de decisiones y en el desarrollo e implementación de políticas del área.
Los empleados y los clientes son los activos humanos clave en las organizaciones. Por lo tanto, las empresas no pueden centrar sus esfuerzos en uno sin involucrar en el proceso al otro.
Para poder hacer frente a los cambios de la Era Digital y sacar el mayor beneficio de ellos, se necesitan lideres capaces de llevar adelante los procesos de transformación y cambio de las organizaciones.
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por Valuexperience Community Manager | Jun 22, 2017 | elearning, Ventas
El Mobile Learning, o el aprendizaje móvil, puede definirse como una modalidad educativa que facilita la construcción del conocimiento, la resolución de problemas de aprendizaje y el desarrollo de destrezas o habilidades diversas de forma autónoma y ubicua gracias a la mediación de dispositivos móviles portátiles.
Esta modalidad, relativamente nueva, permite a alumnos y formadores crear nuevos ambientes de enseñanza y aprendizaje. Debido a su gran versatilidad, el dispositivo móvil tiene el potencial para ser una herramienta excelente para el uso educativo. Está plenamente integrado en el día a día de las personas, siendo lo último que miramos antes de irnos a dormir y lo primero al levantarnos. Además, podemos disponer de él en cualquier lugar y durante las 24 horas del día, reforzando y potenciando las oportunidades para el aprendizaje, tanto formal como informal.
El Mobile learning abre un gran abanico de oportunidades para el futuro, ya que hace posible llevar la educación a cualquier rincón del mundo y, además, facilitando que esta educación a distancia pueda darse de una forma muy interactiva y dinámica. Este hecho refleja cómo la educación y la formación se ha ido abriendo paso hasta encontrar la manera de superar barreras tales como la distancia. La enseñanza ha sabido adaptarse a los avances tecnológicos y, el Mobile learning es prueba de ello. Es importante destacar que el Mobile learning no surge para sustituir ningún proceso educativo ya existente, sino más bien para complementarlo. El formador puede utilizarlo de soporte en sus actividades y a los alumnos les puede facilitar el aprendizaje, siempre que el uso que se haga del dispositivo sea el correcto. Esta modalidad ha crecido considerablemente en muy poco tiempo, y lo hará mucho más en los próximos años. Actualmente ya se está haciendo uso de ella, pero, en un futuro no muy lejano cobrará aún mayor relevancia. Así, el Mobile learning es presente y futuro de la educación. Por todo esto, ahora no sólo basta con conocer el medio, también es fundamental saber cómo utilizarlo debidamente en ambientes formativos.
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por Valuexperience Community Manager | Jun 20, 2017 | Habilidades 4.0, Liderazgo
Big Data es poderoso por sí solo. Lo mismo ocurre con la Inteligencia Artificial.
¿Qué sucede cuando se fusionan?
La Inteligencia Artificial evoluciona rápidamente hacia una nueva fase, que promete un mayor impacto en los negocios y en la disrupción de la industria, a lo largo de la próxima década. A medida que el Big Data avanza, las organizaciones se adaptan a él. La combinación de la agilidad del procesamiento de grandes volúmenes de datos, con las capacidades de Inteligencia Artificial (IA) tienen el potencial de acelerar y enriquecer la propuesta de valor de las organizaciones.
La unión de Big Data e Inteligencia Artificial
La convergencia del Big Data con Inteligencia Artificial ha surgido como el desarrollo más importante que, actualmente, está moldeando el futuro de las empresas. Esta unión se caracteriza por su capacidad de impulsar la propuesta de valor de las organizaciones a través de las capacidades de la Inteligencia Artificial para la extraccion, almacenamiento y análisis de datos .
El desarrollo tecnológico ha permitido la existencia del Big Data (en tiempo real y en línea). El Big Data, a su vez, ha impulsado otros avances. Tal es el caso del desarrollo de la Inteligencia Artificial, que alguna vez se consideró una tecnología estancada. ¡Sin embargo, la disponibilidad de mayores volúmenes y fuentes de datos ha permitido que, por primera vez, las maquinas inactivas de Inteligencia Artificial se pongan en uso!
Aunque muchas tecnologías de Inteligencia Artificial ya existían, es ahora cuando cuentan con la tecnología suficiente para proporcionar aprendizaje y resultados significativos (Machine Learning). La capacidad de acceder de manera fácil y ágil a grandes volúmenes de datos, ha hecho evolucionar a las industrias y aplicaciones de Machine Learning. El Big Data ha permitido a los científicos de datos, acceder y trabajar con cantidades masivas de datos sin restricción.
En lugar de depender de muestras de datos representativas, los científicos de datos ahora pueden basarse en Big Data. Los Big Data nos han llevado de un enfoque basado en la hipótesis a uno basado en la transparencia cuantitativa. Las organizaciones ahora pueden recoger todos los datos y dejar que estos, por sí mismos, nos orienten a tomar decisiones más calculadas y acertadas. Los datos innecesarios o redundantes pueden eliminarse, y los datos más indicativos y predictivos pueden analizarse utilizando «bancos de pruebas analíticos». El Big Data permite un entorno que fomenta el descubrimiento de datos a través de la interación. Como resultado, las empresas pueden moverse con seguridad y agilidad, y experimentar más y aprender rápidamente.
Caso de Exito: Big Data e Inteligencia Artificial en MetLife
Pete Johnson es uno de los ejecutivos más experimentados que trabajan en el campo del Big Data y la Inteligencia Artificial dentro de la industria. Después de haber trabajado en el campo de la inteligencia artificial, Johnson ahora lidera grandes datos e iniciativas de Inteligencia Artificial en MetLife. Anteriormente, ocupó cargos como vicepresidente senior de Tecnología Estratégica de Mellon Bank y sirvió como vicepresidente ejecutivo y director de tecnología de Cognitive Systems Inc. (CSI).
Como experto en el campo de la inteligencia artificial, Johnson observa tres maneras críticas en las que los grandes datos están potenciando la Inteligencia Artificial:
Johnson señala una serie de maneras en las que MetLife está empleando la Inteligencia Artificial, habilitada por grandes datos:
- El reconocimiento de voz
Ha permitido un seguimiento muy superior de incidentes y como resultado de la implementación de Machine Learning, altamente escaladas, se pueden predecir y conocer fallos futuros. Un ejemplo es la capacidad de analizar los informes médicos que se originaron como formas escritas. Esto permite el reconocimiento de la progresión de la enfermedad, la mejora de la eficacia del tratamiento y la formulación de estrategias de «retorno al trabajo – reducción de los períodos de baja de los asegurados», toda información importante para las aseguradoras.
- Incorporación de datos al modelo de reclamos
Los datos permiten un significativo ahorro de costes, tiempo y garantizan un mejor servicio al cliente, debido a las analíticas en historial. Como resultado, los modelos de reclamaciones se han enriquecido con datos no estructurados. Por ejemplo, los informes del médico. Esto permite, mejorar la salud del paciente desde una perspectiva preventiva, ya que podemos reconocer las anomalías antes y actuar más rápido.
- Suscripción automatizada
La cúspide será la capacidad de ejecutar la suscripción automática, una práctica que se está convirtiendo en algo común en áreas como la propiedad y el seguro de accidentes. Los próximos pasos serán la aplicación de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning para la salud general y el bienestar.
Una década de disrupción a escala
La sincronización de ambas tendencias -junto a los medios para capturar y analizar volúmenes masivos de datos con agilidad y rapidez a escala- está impulsando la innovación. Ya que va mucho más allá de las funciones tradicionales de análisis y datos. La capacidad de tomar decisiones basadas en información actualizada, se está convirtiendo rápidamente en la norma dominante.
La siguiente figura es de la encuesta Anual Big Data Executive de New Vantage Partners, publicada a principios de 2017. En ella se refleja la visión de los altos ejecutivos para la próxima década. La Inteligencia Artificial es la primera, entre todos los avances, que los ejecutivos ven como más disruptiva para sus empresas, con un asombroso 88,5%.
La Inteligencia Artificial es el avance «más disruptivo» durante la próxima década
La encuesta Anual Big Data Executive Survey de New Vantage Partners revela que:
El impacto del Big Data va mucho más allá de datos, análisis y transparencia. El Big Data y la Inteligencia Artificial combinados proporcionan una base sólida para una rápida innovación y disrupción. Mientras que, en la primera fase del Big Data, la importancia fue la velocidad y flexibilidad, parece que en la próxima, será todo acerca del poder de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning para aumentar el valor de las organizacioens a escala.
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por Valuexperience Community Manager | Jun 12, 2017 | Habilidades 4.0, Liderazgo
Como no puede ser de otra forma, la colaboración es una de las claves para alcanzar el éxito organizacional. Y, para construir una colaboración significativa en tu empresa, es necesario prestar especial atención a los 3 pilares básicos de toda organización:
- Cultura:
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- Constrúyela. Para dar forma a la cultura e integrar la colaboración, es fundamental que los líderes le den la importancia que merece. Y, finalmente, hacer de la colaboración parte de la marca de la organización.
- Pregúntate qué hace que la colaboración valga la pena. Plantearse qué tipos de relaciones pueden añadir valor y cuáles no.
- Prueba y falla. Los líderes deben fomentar el modelo de prueba y error también en las oportunidades de colaboración.
- Celebra las victorias. Es bueno celebrar los éxitos y los esfuerzos innovadores, así como entender cómo se han alcanzado.
- Personas:
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- Desde el principio, habla sobre la colaboración. Es importante comunicar el valor que uno le da a la colaboración interna y externa y, hacer de esta conversación, parte de todos los procesos de integración.
- Busca personas curiosas por naturaleza. Las personas que se sienten cómodas en entornos nebulosos pueden mejorar los resultados y mejorar la moral de los demás.
- Recompensa y refuerza. Recompensar a los miembros del equipo que ayudan a fomentar la colaboración y fortalecer sus habilidades en relación a la colaboración.
- Utiliza la colaboración para llevar el talento aún más lejos. El hecho de vincularse con otras organizaciones ayuda a los empleados a abrirse y a desarrollar su talento.
- Liderazgo:
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- No hagas excepciones. Las acciones deben coincidir con el mensaje que da el líder y así evitar cualquier brecha de credibilidad.
- Potencia y energiza. Es fundamental marcar la colaboración como el camino hacia el éxito y dar a los empleados la responsabilidad de buscar alianzas.
- Sé la roca. La colaboración puede conducir a nuevas formas de trabajo, provocando sensación de inestabilidad en los trabajadores. Por este motivo, el líder debe servir de guía, apoyo y promotor de las iniciativas de colaboración de la organización.
Focalizar la atención en estos pilares es esencial para crear una organización basada en la colaboración. Y, sólo a partir de aquí, cosechar las recompensas que se consiguen a través trabajar conjuntamente.
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por Valuexperience Community Manager | Jun 12, 2017 | Habilidades 4.0
El crowdsourcing interno busca canalizar las ideas y las experiencias de los propios empleados de la organización. Este tipo de iniciativa de colaboración, permite a los trabajadores interactuar con otros compañeros situados en otros lugares y, además, hacerlo de forma dinámica, así como proponer nuevas ideas y sugerir nuevas direcciones.
¿Cuales son los obstáculos que impiden el éxito del crowdsourcing interno?
Se pueden identificar 7 barreras principales:
- A menudo, las empresas no dan la oportunidad a sus empleados de pensar de forma creativa, limitándolos a concentrarse en procesos y en mejoras de servicios y productos ya existentes.
- Debido a la gran cantidad de responsabilidades de los empleados, estos no tienen el tiempo necesario para participar en actividades de crowdsourcing interno.
- Los empleados pueden mostrar cierta reticencia a la hora de participar, sobre todo, cuando directores y otros expertos toman parte en este crowdsourcing.
- Muchas empresas llevan a cabo el crowdsourcing con la mirada puesta únicamente en lo competitivo y en la distribución de recompensas.
- En ocasiones, las plataformas tecnológicas se plantean para que las personas aporten ideas, pero no para llegar a soluciones de manera conjunta y colaborativa.
- Al finalizar un proceso de crowdsourcing, los empleados pueden tener la sensación de no saber que se ha hecho con las ideas que han aportado.
- Aquellos que sugieren soluciones, no siempre tienen la oportunidad de desarrollar sus ideas y transformarlas en soluciones.
Maneras de superar dichos obstáculos
Estas son sus respectivas 7 acciones clave para hacer frente a los obstáculos:
- Mantén el foco en la innovación. Alentando a los empleados a centrarse en las oportunidades a largo plazo, fomentando que los participantes vayan más allá de sus problemas habituables, promoviendo la visión y amplitud de miras.
- Proporciona tiempo libre a los participantes del crowdsourcing interno. Establece fechas de inactividad para los empleados y animalos a participar en los desafíos de innovación a través del crowdsourcing interno.
- Permite la participación anónima. Los participantes del crowdsourcing deben sentir libertad y seguridad a la hora de aportar sus ideas, dejando de lado la antigüedad y el rol que tienen dentro de la organización.
- Toma las medidas necesarias para que la influencia de directores y expertos no sea demasiado alta. Muchas veces, la opinión de los expertos es muy valiosa, sin embargo, la figura del experto también puede provocar algo de intimidación en los empleados y cierta limitación en la expresión de sus ideas.
- Utiliza un proceso colaborativo para llevar a cabo el crowdsourcing interno. El objetivo del crowdsourcing no es únicamente el de generar ideas ganadoras. Lo básico aquí es el hecho de dar la oportunidad y facilitar el espacio para que los empleados compartan aprendizajes, aprendan unos de otros y planteen nuevas soluciones.
- Diseña plataformas que faciliten el desarrollo compartido y la evolución de soluciones. Las plataformas, a veces, son un gran obstáculo para lograr que el proceso de crowdsourcing sea óptimo. Estas deben ser capaces de conectar a las personas con las ideas de otros y conseguir que las interacciones se den de forma muy dinámica y fluida. Compartiendo conocimiento para luego buscar soluciones creativas.
- Sé transparente acerca de los planes de seguimiento post-crowdsourcing. Una vez finalizado el proceso de crowdsourcing, es importante mantener al corriente a los participantes, dándoles información sobre los resultados y sobre cómo se van a desarrollar las ideas. E incluso, invitarlos a involucrarse en este desarrollo e implementación.
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