Convertir los datos de reconocimiento en información útil sobre la interacción gracias a la IA

Una gran organización internacional con una plantilla repartida por todo el mundo había puesto en marcha programas de reconocimiento de los empleados para reforzar la cultura de la empresa y mejorar la experiencia de los empleados.

Aunque la participación se mantuvo estable, los responsables de RR. HH. tenían una visión limitada de los patrones de compromiso y las prácticas de reconocimiento en los distintos equipos.

A medida que los programas se ampliaban, la organización incorporó las funciones basadas en inteligencia artificial Empulspara mejorar la calidad del reconocimiento, identificar las deficiencias en la participación y generar información de forma más eficiente.

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El reto

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A pesar de contar con un programa de reconocimiento activo, los equipos de RR. HH. se enfrentaron a varios retos a la hora de aumentar el compromiso de forma eficaz.

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Entre los principales retos se encontraban:

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• Visibilidad limitada de las tendencias de compromiso: los equipos de RR. HH. tenían acceso a los datos sobre reconocimiento, pero carecían de métodos sencillos para identificar tendencias como los equipos con baja participación, los empleados que rara vez recibían reconocimiento o los premios más utilizados.

• La calidad irregular de los mensajes de reconocimiento y las dificultades a la hora de redactarlos: los empleados solían tener dificultades para redactar mensajes de agradecimiento que tuvieran sentido. Muchos recurrían a herramientas externas para obtener ayuda con la gramática o la redacción, lo que interrumpía el flujo de trabajo del reconocimiento.

• Dificultad para identificar los puntos fuertes de los empleados a partir de los datos de reconocimiento: las publicaciones de reconocimiento solían contener información valiosa sobre las habilidades y el comportamiento de los empleados, pero estos datos no se recopilaban ni estructuraban fácilmente para el desarrollo del talento.

• Necesidad de entornos de interacción social más seguros: a medida que aumentaban el reconocimiento y las interacciones sociales en la plataforma, las organizaciones necesitaban mecanismos para garantizar que los contenidos mantuvieran un tono profesional y se ajustaran a las políticas de la empresa.

Estos retos dificultaban que los equipos de RR. HH. aprovecharan al máximo los datos sobre reconocimiento como información estratégica para fomentar el compromiso de los empleados y obtener información sobre el talento.

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La solución

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Para hacer frente a estos retos, la organización implementó varias funciones basadas en inteligencia artificial en Empuls mejorar la calidad del reconocimiento, generar información sobre el compromiso de los empleados y ayudar a los equipos de RR. HH. a analizar las tendencias de participación de forma más eficiente.

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Estas funciones permitieron tanto a los empleados como a los equipos de RR. HH. interactuar de forma más eficaz con la plataforma de reconocimiento, al tiempo que permitieron obtener información más detallada a partir de los datos de reconocimiento.

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• Identificar las deficiencias en el compromiso entre los equipos mediante análisis basados en IA

La organización utilizó datos sobre el compromiso basados en la inteligencia artificial para analizar las actividades de reconocimiento en todos los equipos e identificar las áreas con baja participación. Estos datos ayudaron a los responsables de RR. HH. a poner en marcha iniciativas de reconocimiento específicas y a mejorar de forma proactiva los niveles de compromiso.

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• Acceso inmediato a información sobre la interacción

Con AI Copilot, los equipos de RR. HH. podían obtener información sobre el reconocimiento mediante consultas en lenguaje natural. Esto les permitía identificar rápidamente tendencias como los premios más habituales, los empleados más reconocidos y la participación en las iniciativas de reconocimiento en todos los departamentos, sin necesidad de analizar manualmente los informes.

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• Mejora de la calidad de los mensajes de reconocimiento

La organización introdujo un asistente de reconocimiento basado en inteligencia artificial para ayudar a los empleados a redactar mensajes de agradecimiento más claros y significativos. El asistente pulía el tono, corregía la gramática y mejoraba la claridad, lo que facilitaba a los empleados compartir mensajes de agradecimiento sinceros dentro de la plataforma. Esto facilitó a los empleados la redacción de mensajes de agradecimiento sinceros sin tener que salir de la plataforma.

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• Descubrir los puntos fuertes de los empleados a partir de los datos de reconocimiento

El mapeo de competencias basado en inteligencia artificial ayudó a la organización a analizar las publicaciones de reconocimiento para identificar habilidades sociales como la colaboración, el liderazgo y la resolución de problemas. Esta información permitió a los equipos de RR. HH. y de gestión del talento comprender mejor los puntos fuertes de los empleados e identificar a los líderes emergentes.

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• Garantizar un entorno de trabajo seguro y profesional

A medida que aumentaba la actividad de reconocimiento, la organización recurrió a la moderación de contenidos basada en inteligencia artificial para supervisar las publicaciones y las interacciones en las redes sociales. El sistema señalaba los contenidos inapropiados o que infringían las normas, lo que contribuyó a mantener un entorno de interacción respetuoso y conforme a las normas.

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• ‍Acelerar la creación de campañas de fidelización‍

Los equipos de RR. HH. utilizaron el generador de publicaciones con IA para crear rápidamente publicaciones listas para publicar destinadas a campañas en el lugar de trabajo, como el Día de la Mujer o las campañas de reconocimiento. Esto les ayudó a poner en marcha iniciativas de participación con mayor rapidez y a mantener un feed activo en el lugar de trabajo.

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• Cómoconvertir los comentarios de las encuestas en planes prácticos

La organización utilizó AI Copilot para analizar las respuestas de las encuestas a los empleados y generar planes de acción recomendados. Esta información ayudó a los equipos de RR. HH. a priorizar iniciativas y a responder de forma más eficaz a los comentarios de los empleados.

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Impacto

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A los pocos meses de incorporar funciones basadas en la inteligencia artificial, la organización observó mejoras cuantificables en la participación y el compromiso, así como en la eficacia de los programas.

El aumento de la participación en los programas de reconocimiento se debió a que los equipos de RR. HH. utilizaron los datos generados por la inteligencia artificial para identificar a los equipos con bajos niveles de compromiso y poner en marcha campañas específicas destinadas a fomentar el reconocimiento.

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Al mismo tiempo, la redacción de mensajes asistida por IA facilitó a los empleados la participación en las actividades de reconocimiento sin que ello les supusiera un esfuerzo adicional.

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Conclusión

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Gracias a la implementación Empulslas funciones basadas en inteligencia artificial Empuls, la organización transformó los datos de reconocimiento en una valiosa fuente de información sobre el compromiso de los empleados. El análisis basado en inteligencia artificial ayudó a los equipos de RR. HH. a identificar más rápidamente las deficiencias en la participación, mientras que las herramientas asistidas por IA mejoraron la calidad del reconocimiento y la participación de los empleados.

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La iniciativa demostró cómo la inteligencia artificial puede convertir los programas de reconocimiento de simples herramientas de agradecimiento en plataformas de participación inteligentes y basadas en datos.

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