En el entorno empresarial moderno, entender el clima laboral es esencial para fomentar un ambiente de trabajo positivo y productivo. La medición de la experiencia de empleado en continuo es una herramienta clave en esta tarea, pero los comentarios abiertos que proporcionan los empleados en sus respuestas pueden ofrecer una visión mucho más profunda y matizada de su percepción y sentimientos. Aquí es donde entra en juego el análisis semántico utilizando inteligencia artificial (IA).
Hasta hace unos meses la experiencia de empleado se media básicamente a través de encuestas y datos numéricos, con los que se realizaba un análisis de la percepción de su experiencia. La IA nos permite dar un salto cualitativo en este análisis, considerando no solo la valoración del empleado, sino también el sentimiento expresado a través de sus comentarios.
En Blipol HR Analytics iniciamos, a mediados del año pasado, un proyecto para utilizar el análisis semántico de los comentarios y enriquecer de forma exponencial los resultados de la medición de la experiencia de empleado.
Hemos incluido la IA como herramienta para analizar todos los comentarios introducidos por los empleados y que acompañan a la valoración de cada pregunta. De esta forma la medición de la experiencia de empleado pasa a otro nivel, ya no solo cuentan las valoraciones, estas nos sirven para ponderar el sentimiento del comentario que las acompaña.
El Rol del Análisis Semántico en el Entorno Laboral.
El análisis semántico profundo, desarrollado por Blipol HR Analytics, representa un avance significativo en la interpretación de los comentarios de los empleados. Este análisis se basa en modelos de aprendizaje profundo (deep learning) y procesamiento del lenguaje natural (NLP) utilizando arquitecturas de redes neuronales como los Transformadores (Transformers).
Estos modelos, entrenados con grandes volúmenes de datos, son capaces de entender y contextualizar el lenguaje humano de manera similar a como lo haría una persona. Esta capacidad permite desentrañar el verdadero significado detrás de los comentarios espontáneos de los empleados, brindando una comprensión más rica y detallada del entorno laboral.
Que aporta Blipol con el uso del análisis semántico profundo.
- Resultados matizados y sin sesgos. La combinación de la nota asignada a las preguntas realizadas con el contenido de los comentarios ofrece resultados más matizados. Este enfoque ayuda a eliminar sesgos de interpretación, asegurando una evaluación más precisa de las respuestas ambiguas.
- Escalabilidad. La solución de Blipol HR permite integrar otros datos relacionados con la gestión del talento, creando patrones predictivos de comportamiento. Esto facilita la anticipación de problemas como la rotación de personal o el absentismo, permitiendo a las empresas tomar medidas proactivas.
- Fomento de los comentarios abiertos. Al animar a los empleados a expresar sus pensamientos de manera natural y espontánea, las empresas pueden obtener información valiosa que no siempre se refleja en las respuestas estructuradas de una encuesta.
- Implementación de planes de acción. Con una comprensión más precisa de las necesidades y preocupaciones de los empleados, las empresas pueden implementar planes de acción más efectivos. Esto asegura una respuesta adecuada a las inquietudes del personal, mejorando el clima laboral y, en consecuencia, la productividad y satisfacción.
Otras aplicaciones de la IA en la gestión del talento en las empresas.
El uso de IA en la gestión del talento está avanzando de forma muy importante en los últimos tiempos y Blipol colabora con diferentes partners en el desarrollo de esta nueva tecnología aplicada. Algunos de estos campos de aplicación pasan por:
- Reclutamiento, selección y filtrado de candidatos: Los algoritmos de IA pueden analizar currículums y cartas de presentación para identificar a los candidatos más adecuados para un puesto, ahorrando tiempo y recursos.
- Entrevistas automatizadas y análisis de conversaciones: Las entrevistas a través de chatbots y análisis de video pueden evaluar a los candidatos de manera eficiente, permitiendo una preselección más precisa.
- Programas personalizados de formación: La IA puede identificar las necesidades de capacitación de los empleados y diseñar programas de desarrollo personalizados para mejorar sus habilidades.
- Retención de talento, análisis predictivo: La IA puede identificar patrones que indican la probabilidad de que un empleado deje la empresa, permitiendo la implementación de estrategias de retención.
- Programas de bienestar personalizados: Basado en los datos de salud y bienestar de los empleados, la IA puede recomendar programas específicos para mejorar su calidad de vida.
La tecnología como aliado de la gestión del talento.
- El análisis semántico utilizando IA no solo mejora la comprensión de la experiencia del empleado, sino que también representa un paso significativo hacia una gestión de personas más eficiente y centrada en el empleado. Al aprovechar estas tecnologías, las empresas pueden crear ambientes de trabajo más positivos y productivos, anticiparse a problemas potenciales y responder de manera efectiva a las necesidades de sus empleados.
- La incorporación de la IA en la gestión de recursos humanos no es solo una tendencia, sino una evolución necesaria para mantener la competitividad y asegurar el bienestar de los empleados en el dinámico entorno empresarial actual.
- A continuación, os dejamos los enlaces para poder ver el webinar organizado por Blipol HR Analytics dónde se presenta con detalle la herramienta de análisis semántico desarrollada, sus características y funcionalidades.
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