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.

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.

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.

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.

La analítica de personas en el lugar de trabajo es una herramienta cada vez más importante para las empresas que buscan entender mejor a sus empleados y mejorar la productividad en el lugar de trabajo. La tecnología ha avanzado mucho en los últimos años, y las empresas están utilizando cada vez más herramientas de analítica para recopilar y analizar datos sobre sus empleados.

Las áreas de talento humano no podemos ser las últimas en montarnos al mundo de los datos, porque las personas nos están presionando cada vez más a que mejoremos los procesos de la experiencia del empleado, y personalicemos los temas de talento, y sin datos es imposible hacerlo.

Es bien sabido que las organizaciones fracasan en el cambio con más frecuencia de lo que tienen éxito. A pesar de la enorme atención prestada a la comprensión de los procesos de cambio, ni las prácticas tradicionales ni el pensamiento de vanguardia han proporcionado a los líderes lo que necesitan para promulgar un cambio significativo a gran escala.

Desde el inicio de la pandemia, hemos experimentado una erosión significativa en el tejido social de las organizaciones. Como se destacó en artículos anteriores, nuestras conexiones puente se deterioraron inmediatamente casi un 30% durante los primeros meses de trabajo remoto.

Este artículo aborda cuatro formas de manejar ese efecto vecidnario.

Comprender el efecto del vecindario y su implicación en el trabajo híbrido es esencial para los profesionales de recursos humanos. Nuestra centralidad hacia soluciones de capital humano que se limitan al desarrollo de las habilidades, experiencias y conocimientos de un empleado debe cambiar hacia soluciones centradas en el capital social.

La clave para mejorar la cultura de las reuniones es comprender cómo los diferentes grupos dentro de una organización comparten información y pasan tiempo juntos. Usando datos anónimos de herramientas como Zoom, Teams y Calendars se puede generar un mapa de colaboración a través de reuniones en toda una organización. El estudio de este mapa puede ayudar a proporcionar información sobre las formas de unir funciones desconectadas o administrar grupos que consumen una cantidad excesiva de tiempo de reunión de otras funciones.