Los sistemas habilitados con inteligencia artificial recopilan comentarios de los empleados o monitorean los comentarios en plataformas de comunicación como Microsoft Teams, analizan lo que se dice y ofrecen información a los gerentes y al personal de RR.HH. (bluecinema/Getty Images)
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Cada vez más empresas de transporte están recurriendo a plataformas de medición de sentimientos de los trabajadores impulsadas por inteligencia artificial para evaluar (y actuar) sobre el sentimiento de los empleados en el lugar de trabajo.
Generalmente, estos sistemas habilitados con IA recopilan comentarios de los empleados o monitorean los comentarios en varias plataformas de comunicación, como Zoom, Slack y Microsoft Teams, luego analizan lo que se dice y ofrecen información sobre esos intercambios para gerentes y gerentes de recursos humanos.
“Con cientos o incluso miles de empleados que brindan comentarios, es difícil dar un paso atrás e identificar la señal entre tanto ruido”, dijo Katie Oliver, directora de marketing de WorkHound, una plataforma anónima de comentarios de empleados utilizada por varias empresas de transporte. “La IA puede ayudar a detectar tendencias y correlaciones que podrían pasarse por alto cuando se está en el proceso de diagnosticar soluciones puntuales”.
WorkHound se diferencia de muchos sistemas de monitoreo de las opiniones de los empleados en que no monitorea todas las comunicaciones que se intercambian en la empresa, sino que solo monitorea los mensajes de comentarios anónimos (que suelen estar centrados en quejas) que se publican en el sistema, la IA los analiza y la gerencia responde a ellos.
Generalmente, WorkHound configura el sistema de monitoreo en una empresa de transporte buscando primero un patrocinador ejecutivo para la plataforma a fin de establecer objetivos de monitoreo de sentimientos.
Luego, un “mariscal de campo” de la empresa se reúne semanalmente con un representante de WorkHound para revisar datos y tendencias y desarrollar mensajes de transmisión que llegan a los conductores.
Por último, se asignan al sistema una serie de “usuarios del panel de control”. Éstos revisan los comentarios de los trabajadores a diario e intentan resolver los problemas de los trabajadores. También asesoran a los gerentes de la empresa en función de los comentarios que reciben de los empleados.
Shawn A. Nelson, director de rentabilidad de conductores en RE Garrison, dijo que hasta ahora está impresionado con WorkHound.
“Nos sorprendió saber a cuántos conductores podríamos ayudar si incluimos WorkHound en nuestro programa”, dijo. “Habíamos estado estudiando las cifras y ayudando a los conductores y contratistas que estaban teniendo dificultades, pero no teníamos idea de que había tantos que tenían grandes números pero que aún estaban frustrados”.
Para empresas como RE Garrison, el conocimiento es el primer paso hacia la mejora.
“Una vez que encontramos los problemas que afectaban a los conductores, pudimos abordarlos”, dijo Nelson. “Pudimos obtener satisfacción reparando el problema o educando a los conductores sobre los procesos”.
Ashley Cunningham, gerente de retención de PS Logistics, otro usuario de WorkHound, ha tenido una experiencia similar.
“WorkHound es la mejor herramienta para ayudarnos a superar las brechas de comunicación con nuestros conductores”, afirmó Cunningham. “En función de nuestros comentarios, hemos cambiado algunas funciones y hemos añadido otras nuevas para mejorar las condiciones de la red”.
PS Logistics ocupa el puesto n.° 28 en el Temas de transporte Lista de los 100 transportistas de alquiler más importantes en América del Norte.
Una de las principales razones por las que la IA es eficaz cuando se trata de monitorear el sentimiento de los empleados es que la tecnología es perfectamente adecuada para identificar y ofrecer un análisis profundo de patrones, tendencias, anomalías y áreas de preocupación presentes en las comunicaciones diarias de los empleados, incluidas aquellas que de otro modo podrían pasar desapercibidas en el lugar de trabajo.
Los primeros usuarios también descubren que el monitoreo de IA permite a los gerentes de grandes equipos que trabajan de forma remota obtener una visión detrás de escena de lo que realmente está sucediendo con los empleados que a menudo están dispersos por todo el país o incluso el mundo.
Además, los mejores sistemas son el producto de colaboraciones avanzadas entre programadores de IA y especialistas en análisis del comportamiento humano.
Otra ventaja: existe una buena posibilidad de que estos sistemas de monitoreo también le ahorren a su negocio de transporte una cantidad significativa de dinero si ha recurrido a destinar fondos significativos a “sobornos y curitas” para ayudar a suavizar la insatisfacción de los empleados.
“La cultura de la empresa no debe basarse en regalos caros, viajes o almuerzos preparados en la oficina, aunque puedan ser divertidos”, afirmó Erika Miller, especialista en marketing de contenidos de Motivosity, otra plataforma de monitoreo de sentimientos de empleados basada en inteligencia artificial. “La cultura se crea a través de las conexiones que estableces con tu equipo y las interacciones diarias. Si aún no has empezado, trabaja para hacer de tu empresa un lugar lleno de gratitud y conexión”.
Algunos sistemas de monitoreo de la opinión de los empleados son anónimos, mientras que otros no lo son. (Temas de transporte y Getty Images)
Hay dos escuelas de pensamiento detrás del diseño de sistemas de monitoreo del sentimiento de los empleados.
Algunos, como WorkHound, se toman grandes esfuerzos para garantizar que todo el monitoreo de chats, correos electrónicos, llamadas telefónicas, reuniones de video, publicaciones en redes sociales y similares de los empleados permanezca completamente anónimo.
La teoría detrás de estos sistemas que priorizan la privacidad es que los empleados se sentirán mucho más cómodos al ser monitoreados (y mucho más propensos a comunicarse sin inhibiciones) si saben que nada de lo que digan podrá rastrearse hasta su nombre.
Pero otros sistemas funcionan con una filosofía completamente diferente, que evita por completo el anonimato. Estos sistemas no ocultan el hecho de que todos y cada uno de los comentarios que haga un empleado serán rastreados, archivados y analizados, y etiquetados con el nombre, el cargo y el departamento del empleado.
Estos sistemas “sin privacidad” se venden a los empleados con la promesa de que los gerentes no buscan penalizar a los miembros del personal que expresen pensamientos negativos o se comuniquen negativamente de alguna manera de vez en cuando.
Mathieu Boivin, director ejecutivo de Transtex, analiza la sostenibilidad medioambiental de las unidades de potencia auxiliares. Sintonice el vídeo arriba o accediendo a Señales de tráfico.ttnews.com.
En cambio, los sistemas sin privacidad están programados para identificar fuentes específicas de negatividad en el lugar de trabajo, de modo que los recursos humanos y los gerentes puedan concentrarse en trabajar con empleados específicos para revertir la situación.
De cualquier manera, con privacidad o sin ella, los proveedores de software de inteligencia artificial para el monitoreo de sentimientos de los empleados dijeron que los clientes deberían buscar el consentimiento y la aceptación total de los empleados para monitorear los sentimientos.
Antes de comprar, también querrás echar un vistazo bajo el capó a las operaciones diarias de estos sistemas de IA para asegurarte de que el sistema que estás considerando al menos analiza:
- el tipo de palabras que usan sus empleados
- El tono general de las discusiones de sus empleados
- los tipos de emociones que sus empleados exhiben o expresan, incluyendo alegría, felicidad, sorpresa, enojo, disgusto y tristeza
También conviene analizar detenidamente el tipo de informes que generará el sistema que se está considerando. A menudo, los informes que emiten periódicamente estos sistemas se expresan en forma de gráficos analíticos generalizados que a veces van acompañados de un análisis en formato de texto.
Además, muchos de los sistemas también pueden programarse para generar informes de anomalías fuera de lo común, diseñados para ayudarle a identificar cuándo hay un aumento inusual en una emoción específica en su negocio.
Además, los sistemas sin privacidad en particular también pueden proporcionar informes sobre empleados específicos que tienden a expresar pensamientos mayoritariamente negativos, qué empleados tienden a tener un alto grado de interacciones negativas con otros empleados, qué empleados tienen dificultades para trabajar con superiores o socios comerciales, y similares.
Las empresas que optan por estos informes suelen decir que funcionan muy bien como un sistema de “alerta temprana” para los ejecutivos y gerentes de RR.HH., que pueden detectar rápidamente el problema en el lugar de trabajo y luego trabajar de manera proactiva con el empleado o los empleados insatisfechos con soluciones, como ofertas para unirse a nuevos proyectos o aprovechar nuevas oportunidades de capacitación.
Como saben los administradores de flotas, ofrecer estas soluciones puede ser mucho menos costoso que observar impotentes cómo un empleado descontento renuncia, sabiendo que más tarde se verán obligados a gastar una cantidad considerable de tiempo y dinero en reclutar un reemplazo y poner al nuevo empleado al día.
Mientras tanto, los primeros usuarios también están descubriendo que ambos géneros de sistemas suelen ser mucho más eficaces que las herramientas tradicionales utilizadas para evaluar el sentimiento de los empleados.
Por ejemplo, muchas empresas tradicionales todavía utilizan encuestas básicas para evaluar el sentimiento en el lugar de trabajo, que a menudo se complementan con entrevistas realizadas con consultores externos que se especializan en identificar áreas problemáticas en el lugar de trabajo y mejorar la moral general de los empleados.
Lamentablemente, como han descubierto muchas empresas, la desventaja de este enfoque es que los empleados a menudo elaboran sus respuestas para decirle a la gerencia lo que quiere oír, en lugar de proporcionar una imagen real de lo que está sucediendo.
Por el contrario, con el tiempo, los primeros usuarios de alternativas de IA han descubierto que los empleados tienden a sentirse cómodos con el monitoreo continuo de sus sentimientos por parte de la IA, siempre que ese monitoreo se utilice de manera responsable.
Y con el tiempo, los primeros usuarios también han descubierto que los empleados tienden a volverse cada vez menos inhibidos sobre lo que realmente les sucede, según muchos líderes y gerentes de RR.HH. que utilizan los sistemas.
Como ocurre con muchas cosas relacionadas con la IA, algunos veteranos de la industria del transporte ven el uso de la IA para monitorear los sentimientos de los empleados con una mezcla de fascinación y cautela.
JT Peters, director ejecutivo de Truck Driver Power, un desarrollador de aplicaciones para conductores, ve el valor de estos sistemas, hasta cierto punto.
“El contexto del sentimiento es fundamental”, afirmó Peters. “Sin contexto, el análisis de sentimientos genera ruido y requiere comunicaciones empáticas de seguimiento para descubrir qué es lo que impulsa el sentimiento”.
Mientras tanto, Jane Jazrawy, directora ejecutiva de la empresa de capacitación para conductores en línea CarriersEdge, dijo que cualquier sistema de inteligencia artificial para monitorear los sentimientos de los empleados necesitaría superar importantes obstáculos de confianza antes de ser bien recibido por los trabajadores de la industria del transporte por carretera.
“Como sabemos por la implementación de cámaras que miran hacia dentro, los sistemas de monitoreo pueden fácilmente ser percibidos como 'espionaje' a los empleados y no son populares”, dijo. “La idea del 'permiso' (para monitorear) también es precaria: los empleados pueden sentir que dar permiso para ser monitoreados es una condición del empleo y corren riesgo si se niegan”.
Obviamente, usted y la gente de su organización de transporte serán, en última instancia, los mejores jueces para decidir si un sistema de monitoreo de sentimientos de los empleados basado en IA es una buena opción.
Afortunadamente, existen muchos sistemas en el mercado que puedes evaluar. Además de WorkHound, consulta Lattice, Culture Amp, Vantage Circle, Workvivo y Motivosity para obtener una muestra representativa de proveedores.
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