Aprendizaje automático: ¿rol preferido por los trabajadores?

Ser un lugar de trabajo más querido demuestra que escuchas a los empleados y te esfuerzas por crear una fuerza laboral más feliz, más saludable y productiva. Hay muchas maneras de alcanzar este objetivo, una de ellas es con el aprendizaje automático (ML) y los datos. Esto se centra en la conexión emocional entre los empleados, la clave para que las organizaciones y los empleados prosperen.

Exploramos cómo esto ayuda a predecir el amor de los empleados por su lugar de trabajo y su nivel de compromiso. Mediante un modelo de aprendizaje automático personalizado, se analizaron exhaustivamente los comentarios de los trabajadores para obtener información valiosa que, en un principio, habría sido un juego de adivinanzas.  En este artículo, utilizaremos los hallazgos de algunos informes técnicos para pintar un panorama más amplio de cómo el aprendizaje automático y los datos son el núcleo de un lugar de trabajo más querido. 

Comprender el aprendizaje automático y los datos

Para comprender completamente el concepto que explora este artículo, vale la pena comprender los fundamentos del aprendizaje automático y los datos, particularmente cuando se aplican en el lugar de trabajo. 

Aprendizaje automático (ML)

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial (IA) que crea algoritmos y modelos para permitir que las computadoras aprendan de los datos. 

Este conocimiento se utiliza luego para hacer predicciones o tomar decisiones informadas sin necesidad de programarlo explícitamente para cada tarea. Los patrones, las tendencias y las relaciones dentro de grandes conjuntos de datos también permiten que estos modelos mejoren continuamente, lo que los convierte en una herramienta más eficiente y precisa.

Datos

Los datos son la información que recopilan los modelos de ML para utilizarla en algoritmos. En este caso, los estudios recopilan comentarios de los empleados a través de encuestas cuantitativas y cualitativas para comprender sus sentimientos y emociones con respecto al lugar donde trabajan. 

Luego, estos datos se utilizan para entrenar y perfeccionar el modelo de ML, lo que le permite realizar predicciones precisas y brindar información sobre cómo mejorar la cultura laboral de la organización, el compromiso de los empleados y otras cuestiones. Al combinar ML y datos, se puede profundizar mucho más en las experiencias de los empleados para adaptar estrategias para un entorno de trabajo más positivo y productivo. 

La importancia de la conexión emocional

Con la ayuda de estos datos, muchas organizaciones pueden reconocer que sus empleados desempeñan un papel fundamental en el logro del éxito ético a largo plazo. Es necesario fomentar la conexión emocional para mantener a los empleados comprometidos, motivados y productivos. Vale la pena señalar que la necesidad de conexión emocional solo está creciendo, y la pandemia de COVID-19 es uno de los mayores catalizadores del agotamiento y la disminución de la productividad en el lugar de trabajo. 

Sentirse conectado con el lugar donde trabaja puede conducir a:

Sentimiento de pertenencia: los empleados conectados emocionalmente desarrollan un fuerte sentido de pertenencia, ya que forman parte de un equipo colaborativo y solidario. Esto mejora la satisfacción laboral, las tasas de retención y el bienestar general.

Relaciones positivas: la conexión emocional fomenta las relaciones positivas entre los empleados, sin importar el departamento o la jerarquía. Estas relaciones permiten un flujo de trabajo optimizado y un entorno de trabajo armonioso. 

Mejora de la salud mental: gracias a la conexión emocional, los empleados cuentan con un sistema de apoyo emocional y una sensación de comprensión por parte de sus compañeros y líderes. Esta red de seguridad reduce el estrés, la ansiedad y otros problemas de salud mental.

Mayor productividad: los empleados felices y conectados emocionalmente están más motivados y son más productivos. Con más energía mental y creatividad para poner en práctica, los empleados pueden aumentar su productividad y su rendimiento general.

Cultura empresarial fortalecida: los beneficios anteriormente enumerados son ingredientes clave para una cultura empresarial fuerte con un compromiso y motivación compartidos para alcanzar los objetivos de la organización.

Los estudios afrontan el Índice de amor por el lugar de trabajo (LOWI) para medir la conexión emocional. Estos documentos, basados en una encuesta, constaban de 28 preguntas que abarcaban cinco áreas y permitían a los empleados calificar sus sentimientos utilizando una escala del uno al cinco. 

Uso de modelos personalizados para obtener información sobre los empleados

Extraer información valiosa de forma manual puede ser un desafío y llevar mucho tiempo, a pesar de lo útiles que son los datos cualitativos. Para solucionar este problema, es importante recurrir a herramientas que prioricen el aprendizaje automático. Los modelos tradicionales de procesamiento del lenguaje natural (PLN) ofrecen un análisis de alto nivel, pero no pueden analizar simultáneamente múltiples ángulos de la retroalimentación cualitativa de los empleados. 

Por eso, las herramientas más modernas crean un modelo BERT (representaciones de codificador bidireccional de transformadores) personalizado que permite brindar comentarios más precisos y personalizados al centrarse en lo siguiente: 

Sentimiento: es el sentimiento general que expresan los empleados en sus comentarios sobre la organización en su conjunto o sobre aspectos específicos del lugar de trabajo. Ayuda a comprender si los comentarios son positivos, neutrales o negativos. 

Emoción: analizar emociones como la gratitud, el enojo y el optimismo proporciona una visión más profunda de las experiencias de los empleados y ayuda a las empresas a ver el impacto emocional de sus prácticas y políticas.

Tema: se refiere a las tendencias generales o temas tratados en los comentarios de los empleados. La clasificación por tema ayuda a las organizaciones a encontrar las áreas clave que son más significativas para los empleados y, por lo tanto, requieren atención en primer lugar.

Asunto: de manera similar al tema, el asunto trata las fortalezas y debilidades específicas mencionadas con mayor frecuencia por los empleados. El asunto tiende a ser más específico que el tema y ayuda a las empresas a identificar áreas específicas que necesitan atención. 

Obtener información a partir de datos cualitativos

Para obtener información más profunda, también se pidió a los empleados que respondieran a declaraciones cualitativas que mostraban las principales razones por las que les encantaba trabajar en su empresa y brindaban sugerencias para mejorar aún más. Se analizaron más de 4000 muestras de comentarios cualitativos con ML para revelar temas comunes y crear una lista extensa de temas recurrentes, proporcionando una comprensión completa de la experiencia de los empleados. Con esta retroalimentación cualitativa, es mucho más fácil para las organizaciones identificar sus puntos fuertes, así como las áreas que necesitan mejorar para beneficiar a los empleados. Cuando se ingresan en algoritmos de aprendizaje automático, se pueden predecir resultados como el desempeño de los empleados, junto con otras áreas que ayudarían al éxito de la organización. En cuanto a los empleados, el uso de ML para analizar el feedback cualitativo permite obtener información personal sobre áreas en las que pueden centrarse para crecer dentro de la organización, establecer sus objetivos y alcanzar el éxito profesional.

Cómo el aprendizaje automático beneficia a los empleados

Proporcionar a los líderes retroalimentación detallada y datos sobre el desempeño de los empleados permite tomar decisiones informadas que tienen beneficios a largo plazo para todos. Esto incluye identificar áreas que necesitan mejoras y crear un entorno de trabajo que se ajuste a las necesidades y preferencias de los empleados. Hay muchas formas en las que el aprendizaje automático puede facilitar este proceso.

Orientación personal para empleados

Los algoritmos de ML analizan los comentarios y las opiniones de los empleados para ofrecer información y recomendaciones personalizadas. Los empleados reciben comentarios personalizados sobre las áreas en las que se destacan, las posibles oportunidades de crecimiento profesional y las sugerencias para mejorar su desempeño. Al analizar grandes cantidades de datos que cubren las preferencias, los desafíos y las aspiraciones de los empleados, ML puede ofrecerles el apoyo que de otra manera no habrían recibido. Esto beneficia a los empleados, ya que ayuda a adaptar las trayectorias profesionales, desarrollar cursos de capacitación y evolucionar las necesidades personales, lo que mejora la satisfacción laboral y las tasas de retención debido a la capacidad de crecer dentro de la empresa.

Comunicación transparente

El análisis de datos permite a las organizaciones encontrar áreas de mejora, especialmente cuando se trata de problemas que han surgido debido a una mala comunicación. La dirección puede crear canales de comunicación transparentes e inclusivos aprovechando la información obtenida de los comentarios de los empleados. Se anima a los empleados a expresar sus opiniones e inquietudes, sabiendo que lo que tienen que decir será analizado y considerado en profundidad. Esto fomenta una cultura empresarial que valora la comunicación abierta donde cada empleado se siente capacitado y cómodo para contribuir al éxito.

Resolución proactiva de problemas

Siempre es mejor prevenir un problema que lidiar con sus repercusiones. Con el aprendizaje automático, las organizaciones pueden predecir el compromiso, el desempeño y la disposición de los empleados a ir más allá de sus obligaciones en beneficio de la empresa.  Esta capacidad predictiva permite abordar de forma proactiva posibles problemas para crear un entorno de trabajo más positivo y de apoyo. 

Equilibrio trabajo-vida

El análisis de datos puede arrojar luz sobre el equilibrio entre el trabajo y la vida personal de los empleados y los posibles riesgos de agotamiento. Esto permite implementar medidas que ayuden a los empleados a mantener un equilibrio saludable entre el trabajo y la vida personal, promoviendo el bienestar y reduciendo el estrés.

Cómo el aprendizaje automático beneficia a los empleadores

Además de beneficiar a los empleados, el aprendizaje automático y el procesamiento de datos ofrecen varias ventajas a los empleadores, permitiéndoles crear un entorno de trabajo próspero e impulsar el éxito organizacional. 

Gestión de empleados

A través del aprendizaje automático, los empleadores pueden identificar a aquellos miembros de su fuerza laboral que tienen mucho potencial, están experimentando problemas o serían más adecuados en otro departamento. Esto hace que la gestión y el desarrollo de los empleados sea mucho más sencillo y reduce la posibilidad de errores y disgustos.  

Mayor retención

Como los empleados son escuchados y ven mejoras activas según sus comentarios, se sienten valorados. Esto hace que quieran quedarse en la organización y seguir desempeñándose al máximo de sus capacidades.  Una alta tasa de retención de personal es un gran beneficio para los empleadores, ya que no tendrán que preocuparse por buscar y capacitar a nuevos empleados con regularidad. Además, tener una alta rotación de personal no favorece la reputación de una organización y puede dañar su imagen ante los empleados potenciales y las partes interesadas.  

Toma de decisiones con apoyo

El aprendizaje automático permite a los empleadores tomar decisiones basadas en datos que ofrecen grandes probabilidades, especialmente en situaciones de riesgo.  Al utilizar la información obtenida de los comentarios de los empleados y los datos de desempeño, los empleadores pueden implementar iniciativas que se alineen con los objetivos y valores de la organización, lo que genera resultados más exitosos y empleados que confían en sus líderes.

Mejora continua

Por último, los empleadores pueden evaluar y mejorar continuamente la cultura y las prácticas de su lugar de trabajo utilizando aprendizaje automático y análisis de datos. La recopilación periódica de datos y el análisis de la retroalimentación permiten a los líderes adaptarse a las necesidades y preferencias cambiantes de los empleados y, en algunos casos, mantenerlos un paso adelante.