Cómo mejorar el servicio de atención al empleado

El Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) es actualmente el sistema de análisis de información que mayor precisión ofrece para procesar textos. El Instituto de Ingeniería del Conocimiento lleva años desarrollando y perfeccionando este conjunto de herramientas de tecnología Big Data y aplicándolo a diferentes sectores. El análisis tan incisivo de los textos lo hace especialmente útil para las empresas y sus departamentos de RRHH porque le permite sacar el máximo partido de toda la información que manejan día a día.

Una prueba de ello, es el uso que hace Gas Natural Fenosa (GNF) del PLN para aplicarlo a su Servicio de Atención al Empleado que explicó Sergio Raja de People Analytics en el desayuno ‘I&I Café’ organizado por el Instituto de Ingeniería del Conocimiento que reunió a varios representantes de los departamentos de RRHH de grandes empresas. El Servicio de Atención al Empleado de GNF se pone en marcha como canal de consulta y resolución de incidencias para que los trabajadores optimicen su tiempo al máximo posible. En las encuestas de satisfacción que reciben los empleados, una vez solucionadas sus incidencias, hay un apartado para hacer una valoración cualitativa de esa resolución. Es aquí donde entra en juego el PLN y su análisis de esta información.

El sistema de PLN realiza un proceso de escucha de las valoraciones de los empleados y hace un análisis del contexto, léxico-semántico, gramatical con algoritmos que clasifican las valoraciones ofreciendo a los responsables de RRHH la información clasificada de lo que los usuarios han plasmado en sus evaluaciones cualitativas. Desengrana estas valoraciones y las clasifica en función de unas categorías dispuestas para operativizar al máximo esa información (rapidez, lentitud, recomendación, etc)

Esta herramienta resulta, según afirma Sergio Raja de People Analytics de GNF, “la más útil y eficiente para realizar esta valoración pues al tratarse de una máquina va a ser un análisis totalmente objetivo y sin sesgo”. Además de su eficiencia, Sergio Raja, destacó dos motivos más por los que el PLN es el sistema más óptimo en la actualidad para hacer este tipo de análisis y obtener información de ellos. Una de ellas, es que resuelve las preguntas específicas sobre cómo mejorar el servicio, sus áreas y aspectos a tener en cuenta utilizando las valoraciones de los usuarios. Y, por otro lado, gracias al PLN se puede obtener un mejor perfil del trabajador, permite conocerlos mejor y poder llegar a anticiparse a sus necesidades.

Destacó, además, las ventajas que ofrece la herramienta de PLN desarrollada por el Instituto de Ingeniería del Conocimiento como el estar desarrollado completamente en el idioma del país lo que hace que esté mucho más perfilada que aquellas que manejan varios idiomas. Asimismo, la arquitectura del sistema en local y el poder acceder al script son para el representante de GNF dos ventajas muy claras al poder personalizar el sistema según unas preferencias concretas.

En definitiva, el uso de herramientas de PLN en Recursos Humanos se traduce en un mayor beneficio para el empleado que se siente mejor atendido por la empresa y para la empresa porque le permite optimizar sus procesos y recursos. “El empleo de PLN en RRHH tiene como principal fin mejorar la actividad de la empresa, optimizando tiempo y recursos y aumentando el nivel de satisfacción de sus empleados”, explica Pablo Haya, director de Innovación del área de Social Business Analytics.