Las encuestas de empleados no son solo un trámite formal del departamento de RR. HH., sino un medio para comprender qué motiva a tu plantilla. Como hemos visto recientemente, una plantilla motivada significa menos absentismo y mejoras en la productividad, las ventas y la rentabilidad.
Por lo tanto, a tu empresa le interesa tomarse en serio el análisis de las encuestas de empleados y exprimir hasta la última gota de información para maximizar su utilidad.
Sigue leyendo para descubrir cómo la tecnología de inteligencia artificial (IA) puede ayudarte a extraer información significativa de las encuestas de empleados.
IA para análisis de encuestas de empleados
Analizar las respuestas abiertas
Por lo general, quienes crean las encuestas de empleados son también los responsables de analizarlas, así que suelen favorecer las preguntas cerradas o de opción múltiple.
Esto se debe a que, tradicionalmente, analizar datos cuantitativos resultaba mucho más fácil, pero también es mucho más restrictivo. ¿Cómo puede una respuesta a una pregunta de opción múltiple expresar completamente cómo se sienten tus empleados?
Las herramientas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) pueden convertir datos cualitativos no estructurados de textos en estadísticas medibles sobre los sentimientos y los temas, al mismo tiempo que permiten expresar opiniones con matices.
Como veremos, si usas la IA en datos de texto cualitativos podrás leer entre líneas y comprender en mayor profundidad cómo se sienten y qué motiva a tus empleados.
Identificar temas y patrones
Si una persona tiene un problema particular con, por ejemplo, una nueva iniciativa de la empresa, es importante tener en cuenta sus preocupaciones y discutirlas con ella. Sin embargo, si muchas personas expresan el mismo problema, deberás priorizarlo y abordarlo lo antes posible.
La tecnología de IA puede agrupar las respuestas por tema y subtema para ofrecerte una visión de alto nivel de lo que le preocupa a tu plantilla.
Sentimientos
Un método popular para calificar los sentimientos en las encuestas de empleados es pedirles valoraciones en una escala del 1 al 10. Esta es una forma muy poco fiable, y potencialmente sesgada, de medir cómo se siente de verdad la plantilla.
La tecnología de PLN puede evaluar los textos para averiguar cómo se siente alguien (y cómo de fuerte es este sentimiento), de acuerdo con características lingüísticas, como la sintaxis y la elección de las palabras.
Emoción
Lee entre líneas para descubrir las emociones que hay detrás de los sentimientos de los empleados. Si alguien expresa enfado, puede significar que se siente frustrado o escéptico. Cuando manifiesta tristeza, quizás se sienta desmotivado, inferior o impotente. Asimismo, el miedo puede indicar inseguridad o rechazo. Estos matices en la emoción pueden ayudarte a decidir qué estrategia de gestión funcionaría mejor para recuperar su compromiso.
Psicográfica
¿Sabías que la forma en la que alguien habla o escribe puede revelar rasgos clave de su personalidad? ¿Se trata de una persona racional, que se basa en la lógica y los hechos, o emocional, impulsada por valores y relaciones sociales? La tecnología de IA puede analizar el texto escrito para encontrar la respuesta.
Esta información es útil para que el liderazgo y la gerencia decidan la mejor estrategia para motivar a cada individuo en sus equipos. También podría ayudarte a identificar y establecer por qué tu última estrategia funcionó bien en algunos miembros de tu plantilla, mientras que otros siguieron sin involucrarse.
Más allá de las encuestas de empleados
Esta misma tecnología de IA se puede aplicar a otras formas de comunicación escrita o transcrita de los empleados.
El análisis de encuestas de empleados para reflejar los verdaderos sentimientos de tu plantilla tiene sus limitaciones. Las encuestas no siempre reflejan con precisión cómo se siente un empleado. Cuando se les pregunta directamente, los encuestados pueden dar respuestas basadas en lo que creen que se espera de ellos, exagerar sus respuestas o subestimar cómo se sienten.
Sin embargo, hay otras formas de averiguar cómo se siente un empleado. Los correos electrónicos internos pueden ayudarte a detectar si sus sentimientos han cambiado o a conocer la emoción que sienten hacia un determinado proyecto o iniciativa. El sitio de reseñas de empleados Glassdoor también podría ser una fuente útil para medir la satisfacción de los empleados.
Las revisiones de rendimiento son otra excelente vía para permitir que tus empleados se expresen. Algunos se sienten más cómodos expresándose en un discurso cara a cara que a través de una encuesta o cuestionario. Transcribe las palabras habladas en texto para obtener acceso al mismo análisis de IA.
IA para proporcionar comentarios más relevantes
La tecnología PLN también puede ser útil cuando se trata de hacer comentarios constructivos y de calidad a los empleados.
- Los líderes y gerentes pueden usar la IA para detectar lenguaje potencialmente tóxico. Averigua qué emoción transmites en tus comentarios para asegurarte de que no estás a punto de desmotivar a tu equipo sin darte cuenta.
- ¿Tu estilo de comunicación es compatible con el suyo? Por ejemplo, para comunicarse con alguien con una personalidad racional es recomendable evitar el uso de lenguaje emocional.
- Logra que tu comunicación sea más clara utilizando una redacción inequívoca. Está bien que tú leas entre líneas, pero tus empleados no tienen el mismo acceso a la tecnología de IA. Si quieres dar una apariencia positiva y optimista, asegúrate de transmitirlo no solo en lo que dices, sino también en cómo lo dices. La tecnología de IA podrá indicarte si estás utilizando el tono y la redacción correctos para transmitir tus sentimientos y emociones.
Comienza a utilizar Symanto
Symanto utiliza tecnología de PLN de última generación para explorar los verdaderos sentimientos y emociones detrás de la comunicación escrita, cerrando la brecha entre lo que se dice y lo que se quiere decir. Las API de Symanto y Symanto Insights Platform se pueden utilizar para brindar puntos de vista con los que informar a prácticamente cualquier área comercial, desde innovación de productos hasta marketing y RR. HH.
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