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Innovación: algoritmo de empresa peruana puede predecir la productividad de trabajadores

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La tecnología desarrollada por YellowBrain fue probada en el sector agroindustrial. ¿Cuáles fueron los resultados?
Fecha Actualización
Un algoritmo que puede pronosticar la productividad laboral fue desarrollado por la empresa peruana YellowBrain y fue puesto a prueba en el sector agroexportador. ¿Qué resultado arrojaron las pruebas?
La compañía peruana explicó que la nueva tecnología utiliza una encuesta con preguntas que recogen datos sobre motivaciones personales (liderazgo, orientación al logro, afiliación y búsqueda de poder) y expectativas sobre su ambiente laboral, las cuales son analizadas frente a variables demográficas. Las respuestas ofrecen un puntaje sobre qué tan probable será que ese trabajador demuestre alta productividad. En caso el resultado sea bajo, se puede establecer estrategias de capacitación acorde al grupo.
“La clave del éxito de la transformación digital se centra  en las personas. Para esto son necesarios los algoritmos que permiten ofrecer a los públicos internos y externos exactamente lo que necesitan”, comentó Gaby Jahuin, directora de YellowBrain.
RESULTADOS EN PRODUCTIVIDAD
En cuanto a los resultados, el algoritmo permitió disminuir a la mitad el ausentismo de sus trabajadores de campo e incrementar su rendimiento en un 47%.
Jahuin comentó que el algoritmo puede también sirve para mejorar la selección de personal, en caso haya demasiada diferencia entre la cantidad de postulantes y las vacantes disponibles, o para prevenir la fuga de talento, a partir del nivel de ausentismo.
YellowBrain también destacó que el algoritmo puede adaptarse al aplicativo o  sistema operativo de cualquier negocio según sus necesidades y rubro. Esto le permite evaluar diferentes variables según el problema  a resolver, como incrementar  la venta de productos complementarios, predecir la intención de compra o segmentar campañas y beneficios, entre otros.
“Por ejemplo, para una planta de cemento podría calcular el tiempo de atención e indicar a sus clientes el mejor horario para recoger un pedido, así se mejora la experiencia del usuario”, aseveró Gaby Jahuin.
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