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IA para la gestión del talento

El reclutamiento efectivo y la retención de talento son necesidades vitales para un negocio. Gestionados de la manera adecuada, permiten a las organizaciones crecer y añadir nuevas dimensiones a su desarrollo. Entre los aspectos que se pueden mejorar con el uso de herramientas de Inteligencia Artificial están la preselección automática de candidatos, un mejor equilibrio entre subjetividad y objetividad y una mayor capacidad de innovación en los procesos de reclutamiento.

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Relevancia

La Inteligencia Artificial permite a las organizaciones evolucionar en la creación de un entorno que satisface las necesidades de los empleados y mejora la retención. Dicha tecnología puede personalizar el desarrollo de la carrera, optimizar la planificación de las sustituciones, ofrecer recursos para mejorar las habilidades y dirigir la estrategia de compensación, apoyando a los gerentes, líderes y directivos a gestionar el talento, lo que a su vez crea ventajas estratégicas para el negocio.

La Inteligencia Artificial puede ayudar a los reclutadores y los gerentes a tomar mejores decisiones de contratación. Estas herramientas permiten llevar a cabo una exhaustiva evaluación de los candidatos usando información de referencia y comparando a los mismos, de manera automática, con empleados que han tenido éxito en funciones similares en la organización. Además de esto, es posible crear ofertas individualizadas y anticipar el comportamiento del candidato prediciendo la probabilidad de que un candidato acepte, realice adecuadamente su trabajo y permanezca en el puesto que se ofrece.

Soluciones

Aplicaciones

  • Predicción de estados emocionales de los empleados
  • Previsión de absentismo laboral
  • Segmentación avanzada del talento
  • Identificación de planes de carrera
  • Asignación automática de vacantes a candidatos

Detalle

En plataformas de empleo es cada vez más frecuente encontrarse con algoritmos que son capaces de enviar sugerencias personalizadas basadas en tus búsquedas más recientes. Además de esto, permiten enviar solicitudes rápidas que se autocompletan con la información de perfil, haciendo la experiencia del solicitante más amena, incluso mejorando la concepción que el empleado tiene de la empresa que ofrece el puesto.

Un tipo de proceso de Machine Learning que ha demostrado buenos resultados es el análisis de supervivencia. Se trata de una técnica para predecir el tiempo hasta un cierto evento basado en datos históricos. Recibe su nombre de la medicina, en la que se usa para establecer el pronóstico de enfermedades graves basado en factores de riesgo. En este caso, se quiere minimizar el periodo temporal en el que una vacante permanece abierta más allá del deadline para su cobertura.

Metodología

Con la metodología Ágil como estándar interno, siempre nos adaptamos a los requerimientos y disponibilidad del Cliente.

Puesto que los servicios ofrecidos son personalizados, consideramos la comunicación y el contacto frecuente y cercano condiciones indispensables para maximizar la eficiencia y continuidad de los proyectos. Es por ello que las reuniones de feedback y presentación de avances tienen una periodicidad media de una semana.

FAQ

¿Cómo puedo incorporar IA a mis procesos?

Respuesta Todas nuestras colaboraciones giran en torno al acompañamiento desde la fase de conceptualización hasta la puesta en producción de las soluciones. El primer paso es contactarnos y, sin ningún compromiso, buscar la manera óptima de aplicar las herramientas que mejor se adapten a tu negocio.

¿Necesito un equipo de Data Scientists y una arquitectura de datos especial?

Respuesta No es necesario, puesto que disponemos de un completo equipo de expertos y de los recursos computacionales necesarios para el desarrollo de prácticamente cualquier tipo de solución basada en datos y Machine Learning. La flexibilidad en cuanto a la naturaleza de los datos es completa (datos no estructurados, bases de datos SQL, datos en Excel, …)

¿Cómo puedo medir el valor que aporta a mi negocio?

Respuesta El cálculo de la rentabilidad se puede obtener de manera cuantitativa al igual que en los proyectos más tradicionales. Además, el respaldo de los casos de éxito y la fuerte inversión llevada a cabo por compañías de todo el mundo es fiel reflejo de la realidad sobre estos proyectos y cómo el riesgo asociado a ellos es, año a año, cada vez menor.

Nuestras soluciones

Confían en nosotros

Data is the answer

Aplicamos la Ciencia de Datos en los negocios para dar respuesta a necesidades presentes y predecir resultados futuros

Somos todo oídos_


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    «Sólo hay una forma de hacer las cosas, y es bien hechas»