La planificación estratégica de la fuerza laboral, potenciada por la IA, es esencial para que las organizaciones se adapten y prosperen en un entorno laboral en constante cambio, garantizando la alineación del talento con los objetivos empresariales futuros.

Microsoft ha presentado el chip cuántico Majorana 1, que introduce un nuevo paradigma en la computación cuántica al usar qubits topológicos más estables. Este avance promete transformar industrias como la medicina, la logística y la ciberseguridad, marcando un hito en el futuro del trabajo y la innovación tecnológica.

Este artículo examina críticamente el paradigma extendido de "reclutar para crecer" en el contexto organizacional actual. Se analiza cómo la contratación masiva puede conducir a rendimientos marginales decrecientes, ya que el empleado recién incorporado requiere un prolongado periodo de adaptación para igualar el desempeño de los colaboradores veteranos. A través de una investigación que combina análisis cuantitativo y cualitativo en 50 empresas medianas, se evidencia que invertir en el desarrollo y capacitación de los empleados actuales resulta, en promedio, un 20–30% más eficiente en términos de productividad a mediano y largo plazo. Este estudio propone replantear las estrategias de crecimiento, enfatizando la optimización del talento interno mediante entrenamiento, mejores conexiones, reducción de silos y estrategias de motivación.

Medir y optimizar la experiencia del empleado es esencial para potenciar el talento y alcanzar resultados excepcionales. Este enfoque no solo mejora la productividad, retención e innovación, sino que también fortalece la resiliencia organizacional. Las empresas deben combinar datos, tecnología y liderazgo empático para diseñar experiencias personalizadas que beneficien a empleados y organización.

El artículo presenta diez principios clave para diseñar reportes efectivos en Power BI: desde comprender las preguntas de los usuarios y preparar modelos de datos simples (esquema en estrella), hasta optimizar cálculos y estandarizar plantillas. Destaca la importancia de la simplicidad, la orientación al usuario y la flexibilidad para adaptar las reglas según necesidades.

Combinamos el Análisis de Redes Organizacionales (ONA) y herramientas de IA para abordar la concentración de conocimiento en una persona. El ONA mapeó flujos de conocimiento e identificó colaboradores clave, mientras la IA creó materiales atractivos: podcasts, un chatbot en WhatsApp y videos con avatares. Esto permitió una transferencia rápida, económica y colaborativa.

Con ChatGPT y Canvas, se creó un juego de la Torre de Hanoi en minutos. Usando lenguaje natural, se generó código, una interfaz gráfica y elementos neuropsicológicos, mostrando cómo herramientas accesibles pueden democratizar el desarrollo de aplicaciones para evaluación cognitiva y educación sin necesidad de conocimientos técnicos profundos.

Hoy tuve una experiencia fascinante probando NotebookLM, la nueva herramienta de Google. Le cargué tres artículos complejos y, en menos de un minuto, la herramienta generó un podcast de 6 minutos: una conversación entre dos personas que discutían los puntos clave de los documentos. Todo en inglés por ahora, pero la capacidad de convertir texto extenso y denso en algo tan accesible es asombrosa.

Para aquellos que manejamos grandes volúmenes de información, NotebookLM puede ser una revolución. Imagina simplificar un texto largo en un formato fácil de consumir, como un podcast.

Si buscas herramientas que mejoren tu productividad y te ayuden a consumir información más rápido, te recomiendo que explores NotebookLM. ¡Una muestra del futuro de cómo interactuamos con la información!

El capital social es vital en las organizaciones, reflejando la riqueza de las relaciones y conexiones entre empleados. Una ONA revela distribuciones desiguales de estas conexiones, indicando que pocos individuos sostienen la mayoría de las interacciones. Es crucial gestionar y potenciar estas redes para fortalecer el rendimiento corporativo.

El artículo explora la distinción entre diversidad e inclusión en las empresas, utilizando el Análisis de Redes Organizacionales (ONA) para revelar cómo las interacciones de género pueden desafiar la colaboración efectiva, y propone estrategias basadas en ONA para mejorar la inclusión y el rendimiento organizacional.

Los sesgos cognitivos en People Analytics pueden distorsionar la interpretación de datos y decisiones. Reconocer y contrarrestar sesgos como el de confirmación, disponibilidad, efecto halo, inercia de datos y de grupo, mediante prácticas críticas y promoción de la diversidad, es crucial para tomar decisiones justas y efectivas en la gestión del talento humano.

Este análisis explora la relación entre la estructura de la red organizacional, la percepción de la compañía (NPS), y las características demográficas. Revela correlaciones débiles entre la integración en la red y el NPS, y destaca el papel complejo de los influenciadores y las generaciones. Los hallazgos sugieren estrategias para mejorar la comunicación interna y la percepción de la empresa.

El texto es un FAQ sobre el uso de la IA generativa en Analítica de Personas, escrito por Jared Valdron, quien comparte insights sobre cómo estas herramientas están transformando el análisis de datos, la programación y el manejo de comentarios en RR.HH., destacando tanto sus ventajas como desafíos actuales y futuros.

En este artículo se explica cómo formatear un gráfico en Power BI para mejorar su claridad y detalle. Se detallan pasos específicos para ajustar títulos, colores, y otros elementos visuales. La finalidad es presentar métricas de aplicaciones de RRHH de manera intuitiva, ofreciendo insights claros y concisos.

¿Estás listo para el futuro de las evaluaciones de desempeño? Olvídate de las revisiones anuales y piensa en un enfoque continuo, centrado en el crecimiento y apoyado por la tecnología. En mi último artículo, exploro cómo las evaluaciones de desempeño están evolucionando hacia un diálogo abierto y regular, enfocado en el desarrollo personal y profesional. Además, destaco la importancia de capacitar a nuestros líderes para manejar estas prácticas de forma efectiva y empática. ¡Descubre cómo estas tendencias están transformando la gestión del talento humano y preparando a nuestras organizaciones para el futuro!

El liderazgo fuerte centraliza y fortalece las redes organizacionales, elevando el eNPS, mientras que su ausencia dispersa al equipo, resultando en baja conexión y compromiso.

El "Intérprete de Código" de OpenAI es un asistente de IA que permite analizar datos con facilidad. Utilizando datos de retención de empleados como ejemplo, demostramos cómo esta herramienta puede identificar factores clave de retención. Descubrimos que el mes de observación y el sentimiento del empleado son factores significativos.

El Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender y mejorar automáticamente a través de la experiencia. En el ámbito del talento humano, el Machine Learning se utiliza para crear modelos de analítica predictiva, los cuales permiten a las organizaciones tomar decisiones estratégicas en la gestión del talento. Estos modelos analizan grandes cantidades de datos, identifican patrones y tendencias, y brindan información valiosa para la retención de empleados, el reclutamiento y la planificación de la fuerza laboral. Sin embargo, es importante abordar los desafíos y consideraciones éticas asociados con el uso del Machine Learning, como la calidad de los datos, la interpretación de resultados y la mitigación de sesgos, para garantizar decisiones justas y equitativas.

En el artículo, se explica la importancia de la analítica en la gestión del talento humano. Se presentan ocho indicadores esenciales: Headcount, Turnover, Diversidad, Compensación, Tramos de Control, Engagement, Reclutamiento, y Métricas de Desarrollo y Aprendizaje, cada uno con una fórmula sencilla para calcularlo. Se destaca que estos indicadores son como las estrellas que guían a los navegantes, ayudando a entender la situación actual y tomar decisiones acertadas.

People Analytics (PA) debe enfocarse en comprender al individuo y su potencial. Preguntas clave incluyen habilidades, productividad, influencia, compromiso y bienestar. El éxito radica en aprovechar al máximo a los colaboradores.