La utilización de los datos en procesos de negocio cada vez está más presente en las empresas, que, con su análisis, quieren ser más eficientes y tomar decisiones de una forma objetiva a través de sus datos.
¿Cómo funciona la selección de personal con la inteligencia artificial?
En los departamentos se recogen diferentes tipos de datos que, analizados de forma conjunta, proporcionan mucho valor a la empresa: datos de facturación, de clientes, de stock, de envíos. Estos datos permiten hacer un análisis de qué está pasando en la empresa y ayudan a tomar acciones que mejoran los resultados.
Los datos se recogen a lo largo de todo el «viaje del empleado»: desde el proceso de selección hasta el viaje que realiza dentro de la empresa: la formación que recibe, los puestos que lidera, las posibles bajas laborales…
Uno de los departamentos que se ve beneficiado del análisis de los datos es el de Recursos Humanos. Este departamento, que parecía que se enriquecía de las percepciones que se creaban en las relaciones de los empleados en realidad cuenta con una gran cantidad de datos que se generan desde sus procesos de selección de personal, donde se crea el primer contacto con el candidato y ya se recogen datos de este, hasta el “viaje” que realiza dentro de la empresa: la formación que recibe, los puestos que lidera, posibles bajas que haya tenido etc.
El departamento de recursos humanos cuenta con datos sobre la materia prima más valiosa que tiene la empresa: el empleado.
Tareas tediosas como es la recepción y el análisis de currículums, en las que en muchas ocasiones la selección de personal no podía analizar a todos los candidatos, se convierten en tareas realizadas por un algoritmo que lee y clasifica los currículums en función de necesidades de la empresa, uniendo las características de la vacante con las habilidades del candidato. Además, hay otra razón más justa, y es que el análisis de datos masivo permite que ningún CV enviado a una oferta de empleo se quede sin revisar, ya que aunque la organización reciba más de 5.000 cv, el algoritmo hará una lectura de todos ellos, algo que no está al 100% garantizado cuando esta tarea se realiza de forma tradicional o manualmente.
Otro paso más dentro de la selección de personal es buscar candidatos afines a un perfil concreto: empleados exitosos son “escaneados” para definir sus características y buscarlas en nuevos candidatos. De esta forma el porcentaje de conseguir el éxito en estos nuevos se incrementa notablemente.
El análisis de datos puede ayudar a optimizar tareas de trabajo y asignar de una forma más eficiente cada tarea a cada empleado
No todos los candidatos son óptimos para todos los puestos, aunque su ficha curricular así lo manifieste. Hay una serie de características marcadas por la edad, el sexo, los estudios base y los complementarios, trayectoria profesional, etc, que nos hace que tengamos más o menos aptitudes para un puesto concreto: resistencia al estrés, trabajos manuales, monótonos, de cara al público o con herramientas especializadas…En este sentido, el análisis de datos puede ayudar a optimizar tareas de trabajo y asignar de una forma más eficiente cada tarea a cada empleado. Y si a todos estos datos, le sumamos otros referidos a vacaciones, tipo de convenio laboral, jornada laboral, número de horas máximas, etc, se puede planificar de la manera más eficiente las plantillas de empleados.
También en los equipos de trabajo se puede mejorar el rendimiento analizando los datos de la huella digital que los empleados van dejando. Qué personas forman el equipo, qué formación tienen, cuáles son los flujos de actividad que generan, con quién interaccionan más, qué canales de comunicación utilizan y cómo los utilizan…. Conocer todas estas relaciones entre los miembros del equipo puede arrojarnos información valiosa que permita crear equipos de trabajo óptimos.
Conocer las relaciones entre los miembros del equipo, cuáles son los flujos de actividad que generan, con quién interaccionan más o qué canales de comunicación utilizan permite crear equipos de trabajo óptimos
Pasamos a otra dimensión de la selección de personal en la que empleado y empleador encuentran la horma de su zapato cuando utilizan técnicas de inteligencia artificial, para que la realización del trabajo se haga de una manera óptima y se consiga además de un ahorro de costes, la satisfacción del empleado
