Modelo predictivo de bajas laborales gracias a la IA y el machine learning

La posibilidad de establecer un modelo predictivo de bajas laborales abre las puertas a una nueva forma de entender la aplicación de recursos humanos. Esto es ahora posible gracias a la IA, inteligencia artificial, o AIartificial intelligence. Pero para ser plenamente efectiva necesita de la colaboración del autoaprendizaje. Cuando la IA y el machine learning se unen, todo empieza ser posible.

Modelo predictivo en departamento de recursos humanos

Los modelos predictivos son la antesala de los modelos de decisión, aunque estos últimos revisten una mayor complejidad. El funcionamiento de estos modelos tiene su base en la contraposición de una o múltiples variables frente a otro u otros conjuntos de las mismas. Este enfrentamiento da lugar a que se dibujen diferentes escenarios. Aquellos que más se ajustan a la proyección de tus datos reales son los que tienen más posibilidades de responder a una realidad futura.

Lo importante de este proceso es que cuanto mayor sea la cantidad de datos que manejas, y de mejor calidad sean los mismos, más garantías va a tener el modelo de alcanzar unas predicciones acertadas. Así, irá adquiriendo más valor desde sus propios recursos.

Como te decimos, cuando tratas con modelos predictivos aplicados a la evaluación del absentismo laboral, la calidad de los datos adquiere mayor importancia que su volumen. Puedes nutrir al modelo a través de dos fuentes principales de datos:

1. Datos externos: aquellos que puedes obtener desde fuentes ajenas a tu propia empresa. Por ejemplo, estadísticas e indicadores de absentismo laboral sectoriales.

Estos datos son una buena referencia, pues te van a aportar, con carácter genérico, datos de cuántos trabajadores tienen bajas temporales justificadas y su duración; si son provocadas por accidentes o enfermedades y de qué tipo; cuántas bajas se producen ocasionales o sin justificar, y otros datos significativos. También puedes incluir datos genéricos no sectoriales. Sin embargo, cuanto más te alejes de la especificidad de los datos, más impreciso se volverá el modelo predictivo.

2. Datos propios: el conjunto de datos que recabas desde tu propia organización y de tus propios trabajadores. En principio van a responder a la misma categorización que has hecho con los datos externos, pero al ser más específicos y estar ajustados exactamente a tu entorno laboral, van a gozar de una mayor cualificación.

Estos datos irán constituyendo un histórico que se va nutriendo de los nuevos datos que recabas cada día en tu empresa. El archivo irá brindando al modelo y a sus variables un mayor conocimiento, gracias a una afluencia constante de información actualizada.

La AI te va a proporcionar la capacidad de establecer complejas fórmulas que, gracias a la gran capacidad de procesamiento que brinda la tecnología de hoy, van a ser capaces de cruzar todos estos conjuntos de datos, extrayendo conclusiones de alto valor. Así podrás saber cómo afectan las diferentes incidencias al absentismo, su estacionalidad, o cómo determinadas medidas de prevención o estrategias pueden condicionar la evolución de bajas.

Inteligencia artificial y machine learning

El autoaprendizaje ayuda al sistema a enriquecerse, llevándole a un mayor conocimiento cada día y permitiendo que todo el sistema sea capaz de predecir de una forma acertada un calendario de bajas o incidencias. Es por ello que la relación entre la IA y el machine learning es clave para el progreso de tu empresa.

Aplicando esta metodología se optimiza la aplicación de recursos humanos en las distintas áreas del negocio, detectando de una forma anticipada dónde se puede producir una carencia que conduzca a un cuello de botella o a la paralización de un servicio.

El call center es pionero en la aplicación de los sistemas de IA y el machine learning al análisis enfocado a la optimización de recursos. Desde su propia autoevaluación y control de calidad, pasando por la mejora de resultados de los servicios y actividades que gestiona para tus clientes, los modernos sistemas de inteligencia artificial están imponiéndose.

Es evidente que la correcta asignación de recursos humanos en un call center es de vital importancia y que el absentismo laboral puede afectar gravemente a los resultados de las acciones. Por eso, en muchos de estos centros ya se están aplicando modelos predictivos que mejoran sensiblemente la correcta aplicación de tus recursos.

Pero no solo la IA se deja notar en este campo de aplicación del talento. La capacidad del procesamiento de voz y el speech analytics se aplica a la evaluación constante de los agentes. Lo hace detectando sus habilidades y alineando los perfiles con las acciones más adecuadas dentro de las distintas estrategias o, en otras ocasiones, descubriendo las debilidades y sugiriendo programas de capacitación.

Como ves, la IA y el machine learning abren un campo infinito de posibilidades a la toma de decisiones inteligentes y automáticas encaminadas a optimizar la productividad, la competitividad y los resultados.