Category: Watson

09 Aug 2017

Transformá tus procesos con HR Analytics

En un mundo guiado por los datos, utilizarlos para tomar decisiones informadas que mejoren los procesos de Recursos Humanos es clave para cuidar el activo más importante de toda empresa, a la vez que mejora los resultados de tu negocio.

En esta oportunidad ahondaremos en los procesos de HR Analytics, y en cómo implementarlos en tu empresa puede ayudarte a desarrollar el potencial de toda la organización.

¿Qué es HR Analytics?

HR Analytics (también conocida como Analítica de RRHH) es la aplicación de técnicas de analítica de datos en la información que las organizaciones tienen en sus departamentos de Recursos Humanos para obtener una perspectiva amplia y poder tomar mejores decisiones estratégicas para optimizar sus procesos.

La metodología del HR Analytics correlaciona los datos de negocio y los de su personal para obtener datos clave que revelan el impacto del desempeño de los Recursos Humanos en la organización como un todo, estableciendo las causas de los resultados obtenidos: de esta forma es posible crear estrategias basadas en el funcionamiento de la empresa y las personas que hacen vida en ella.

¿Cómo funciona?

HR Analytics combina grandes cantidades de datos cualitativos y cuantitativos que tengas almacenados en tu departamento de Recursos Humanos y extrae con procesos de minería patrones y relaciones ocultas en 3 niveles:

  • Nivel 1 (Analítica esencial): es el más superficial y el que la mayoría de las empresas puede aplicar. Hace uso de datos descriptivos básicos para dar una mirada más detallada de un aspecto de los RRHH en concreto y responder preguntas como: ¿Cuántas horas laborales han sido facturadas en un mes? o ¿Cuál es la relación de la evaluación de desempeño previa de un empleado respecto a su perfil actual?

 

  • Nivel 2 (Analítica multidimensional): este nivel, además de proporcionar la información obtenida con la analítica básica, combina distintos tipos de datos en el análisis y busca encontrar las causas o los antecedentes de una situación en específico, tomando en cuenta factores que pueden involucrar actividades de la empresa como un todo y sucesos externos a la organización. Algunas de las preguntas que se pueden responder con este análisis son: ¿Cuál es el nivel de nuestra tasa de rotación respecto a la competencia? ¿Qué departamentos son los más satisfechos? ¿Cuáles son los resultados en motivación y desempeño de un área luego de un cambio en el liderazgo?

 

 

  • Nivel 3 (Analítica predictiva): la aplicación de este nivel requiere de datos robustos y de alta calidad y tecnología especializada para procesarlos. Busca usar la información recopilada en RRHH para predecir sucesos futuros, tener una visión de posibles escenarios del comportamiento de la fuerza de trabajo y su potencial impacto en el negocio, de esta forma, se garantiza una capacidad de respuesta adecuada.

 

¿Cómo se implementa?

Para que la aplicación de HR Analytics en tu empresa de los mejores resultados, es necesario pasar por 9 etapas:

 

  • Planificación: involucra fijar expectativas, metas y objetivos, además de conocer las necesidades de la organización. De esta forma se tiene una idea clara de qué solución va a responder mejor a la situación en la que se está trabajando.
  • Definición de métricas y KPIs: en esta etapa se busca determinar qué indicadores van a determinar el desempeño de la solución de HR Analytics que se haya seleccionado.
  • Auditoría: busca evaluar la calidad de la data que el departamento de RRHH posee para detectar brechas que se deban solventar antes de iniciar el análisis.
  • Diseño del proyecto: en esta fase se definen los roles y responsabilidades de los participantes del proyecto y se determinan necesidades adicionales.
  • Diseño de recolección de datos: implica establecer las etapas de recopilación y procesamiento de datos.
  • Recolección de datos: es la etapa en la que se recopilan los datos desde las diversas fuentes disponibles: ya sean digitales, manuales.
  • Análisis de datos: se procesa la data y se obtienen insights en formato de reportes o recomendaciones para las partes involucradas en el proyecto.
  • Reporting: se entregan reportes con información clara y sencilla que darán pie a la toma de decisiones.
  • Evaluación: consta de la evaluación del sistema de recolección-recolección y análisis para determinar si requiere ajustes.

 

¿Qué alcance tiene?

El principal objetivo de HR Analytics es proveer a la organización de información detallada de sus propias operaciones, lo que le da la oportunidad de hacer ajustes que permitan alcanzar los objetivos de negocio de forma más rápida y eficiente.

Por otro lado, la información obtenida permite mejorar la gestión de recursos humanos en todos sus aspectos: desde los procesos de contratación, el desarrollo de plan de carrera de cada empleado, hasta la optimización de la entrega de bonos, ascensos y salarios. Estas tareas normalmente se apoyan demasiado en los instintos y la subjetividad de los miembros del departamento de RRHH, lo que tarde o temprano suele generar conflictos que alteran el funcionamiento del negocio.

Los resultados de HR Analytics en todos sus niveles implica un salto de calidad importante en el desempeño de la empresa: gracias a esta disciplina, los profesionales de Recursos Humanos tienen el input necesario para tomar decisiones fundamentales sobre el talento de la empresa, incrementando su competitividad.

Nuestras soluciones HR Analytics

En KMG apoyamos la aplicaciones de HR Analytics en tu negocio a través de IBM Watson, que permite un análisis Ad Hoc de la data recopilada según tus requerimientos y necesidades. Además, permite la elaboración de reportes detallados con recomendaciones y puntos clave para la toma de decisiones en puntos estratégicos de la gestión del talento y mejorar el rendimiento de la organización desde sus procesos más esenciales con el poder de la analítica predictiva.

¿No crees que es el momento de dar un salto y descubrir todo lo que HR Analytics puede hacer por tu organización?

12 Jun 2017

Experimenta la Era Cognitiva

Después de tres eras históricas que cambiaron la manera de crear y difundir conocimiento (la piedra de Rosetta, la imprenta de Gutenberg y la invención del internet) hemos llegado a la cuarta era: la computación cognitiva.

La computación cognitiva tiene la capacidad de absorber grandes cantidades de información en segundos.

En un mundo reinventado en código, inundado de datos estructurados y no estructurados IBM desarrolló Watson, la primera plataforma de tecnología de computación cognitiva abierta capaz de comprender, razonar y aprender de la información. Watson puede:

  • Leer más de 4000 documentos sobre leucemia en menos de un segundo.
  • Aprender uno o dos idiomas en sólo unas semanas.
  • Actualizarse en miles de leyes.
  • Detectar enfermedades antes de que el paciente presente un síntoma.
  • Saber qué productos de su inventario se agotarán en el próximo mes.

Para entender la computación cognitiva debemos partir de un principio básico: hemos sido entrenados para interactuar con las computadoras. Ahora entrenaremos a las computadoras para que interactúen con nosotros, nuestros clientes o colaboradores.

 

Conozcamos cuáles son los 3 principios para la Era Cognitiva

 

 

IBM es líder en soluciones cognitivas.

 

IBM Watson es el primer sistema cognitivo capaz de entender el lenguaje natural de las personas y aprender. Fue “presentado en sociedad” en enero de 2011 en el show de preguntas y respuestas de la televisión estadounidense Jeopardy!, en el que le ganó a los dos mejores concursantes de la historia de éste programa. Cinco años después, IBM Watson se ha convertido en una tecnología comercial, accesible a través de la nube y que cuenta con clientes en 17 sectores distintos y 30 países del mundo, entre ellos España, donde gracias a CaixaBank ha aprendido español.

A principios de 2014 IBM creó el Grupo Watson, una nueva unidad de negocios dedicada al desarrollo y comercialización de innovaciones cognitivas en cloud, a través de la cual está invirtiendo más de 1.000 millones de dólares, lo que incluye 100 millones destinados al ecosistema de startups que están construyendo aplicaciones sobre la nube IBM Watson Developers Cloud.
Para estudiar cómo la tecnología cognitiva podía funcionar en ámbitos con un gran componente de creatividad, los investigadores de IBM se fijaron en el arte de la cocina. Y de esa experimentación nació Chef Watson. Este sistema ha sido entrenado con miles de recetas ya existentes, busca patrones en todas ellas y combina esta información con su amplio conocimiento sobre teorías de emparejamiento de sabores y psicología acerca de lo que gusta o no a las personas. Gracias a ello, IBM Watson ha logrado aprender qué ingredientes son los más comunes en ciertas cocinas, cuáles funcionan mejor juntos, cuál es la composición química de los ingredientes y pronosticar qué mezclas resultarán más sabrosas y sorprendentes.
Chef Watson contribuye a potenciar la creatividad a la hora de resolver un menú porque es capaz de extraer los datos clave de miles de páginas de texto y visualizar la relación de cada tipo de ingrediente con otros sin tener – como las personas- creencias preconcebidas

 

Soluciones actuales

 

En el sector de la salud

Importantes hospitales están utilizando IBM Watson para ayudar a que los médicos identifiquen nuevos tratamientos personalizados. Se está desarrollando una app cognitiva que podrá predecir un episodio de hipoglucemia hasta tres horas antes de que suceda y, por tanto, mejorar la calidad de vida de los pacientes diabéticos.

En el sector del medioambiente

IBM está trabajando para crear el sistema más avanzado del mundo de predicción de la calidad del aire, que será capaz de predecir la contaminación kilómetro a kilómetro y con 72 horas de antelación, así como tendencias de contaminación diez días antes.

En KMG ayudamos a las empresas a potenciar y reinventar su negocio a partir de las propuestas innovadoras de IBM

KMG es una compañía innovadora que hace más de 20 años ayuda a sus clientes a implementar Soluciones de Analytics que permiten tomar decisiones de gran impacto en el desarrollo de su negocio.
Implementamos herramientas para simular escenarios de negocios, sensibilizar variables críticas, transformar Big Data en conocimiento accionable, analizar la performance del negocio y hacer benchmark con el mercado.
A través de nuestras soluciones, nuestros clientes pueden transformar su visión estratégica en resultados tangibles, obteniendo beneficios concretos de la implementación de mejores prácticas. En este blog vamos a ir contándote toda nuestra experiencia!

 

Algunas tendencias:

  • La búsqueda contextual es una forma poderosa de obtener resultados personalizados basados en información de múltiples repositorios de datos estructurados y no estructurados. La inteligencia contextual ayuda a asignar clasificaciones de confianza a los resultados de búsqueda y agilizar el proceso de búsqueda de datos relevantes y actuales.
  • Los chatbots le ahorrarán a las empresas más de $ 8 mil millones por año para 2022, un enorme aumento de los $ 20 millones estimados para este año.
    El mercado de la IA se encuentra en una curva de crecimiento exponencial y se espera que alcance 206 millones de dólares en 2022.
  • Las empresas están adoptando tecnología para comparar datos de empresas privadas con datos de terceros y abiertos. El desbloqueo de información de datos de empresas privadas es valioso. En contraste con los datos abiertos es de valor incalculable.

¿Querés entrar a la era cognitiva? Podemos ayudarte.