Las tareas repetitivas o el estancamiento en una rutina diaria en la oficina son algunos de los aspectos que los expertos señalan como principales causas por las que los trabajadores acaban desmotivándose en el entorno laboral, hasta el punto de causar dimisiones en las empresas.
Prueba de ello es la Gran Renuncia americana, en la que más de 50 millones de trabajadores renunciaron a su empleo en 2022 tras los efectos anímicos de la pandemia, según los datos del Departamento de Trabajo de EE.UU.
Por ello, las empresas cada vez están más preocupadas por el bienestar de sus empleados, especialmente teniendo en cuenta que cuando un empleado es feliz, su productividad y su creatividad aumenta un 31% y un 55% respectivamente, mientras que sus errores se reducen un 19%, según un estudio de Great Place To Work. Paralelamente, las empresas españolas ya están tomando cartas en el asunto desde hace tiempo para evitar que sus trabajadores caigan en la desmotivación por la rutina diaria. Por ello, casi la mitad de ellas (45%) esperaban automatizar las tareas repetitivas durante 2022, según IDC.
De esta forma, Enreach ha señalado 5 casos en los que utilizando el aprendizaje automático o el WFM (Workforce Management) mejoran el día a día de los empleados y hacen más amenas sus tareas rutinarias, ahorrando tiempo y dinero a las empresas:
- Asignación de tareas basadas en las habilidades del trabajador: las soluciones modernas de WFM suelen incluir una base de datos de habilidades y capacidades de cada trabajador, lo que permite a los algoritmos de programación asignar tareas en función de lo que se le de mejor a cada uno. Por ejemplo, si un trabajador es especialmente bueno en atención al cliente, la solución de WFM puede asignarle tareas relacionadas con este tipo de servicio, mientras que otro que despunte en gestión de ventas será derivado al departamento encargado. Estas soluciones también tienen en cuenta otros factores como la disponibilidad, la experiencia previa y la complejidad. Por lo que, el proceso de asignación de trabajo no se basa solo en las habilidades y títulos, sino que se utiliza una combinación de factores para optimizar la productividad.
- Optimización y flexibilidad en los horarios: las soluciones modernas de WFM (Workforce Management) utilizan algoritmos para crear automáticamente horarios óptimos para el personal, teniendo en cuenta las preferencias y disponibilidad de cada trabajador. Esto se consigue gracias al desarrollo del aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA) que predicen con mayor precisión las necesidades del personal que los sistemas que se usaban con anterioridad. Este tipo de solución es importante en departamentos como los de atención al cliente, que deben de disponer de trabajadores las 24 horas del día.
- Adaptación de modelos laborales remotos e híbridos: tras la pandemia, los modelos de trabajo híbridos son cada vez más comunes y las soluciones WFM han tenido que ir evolucionando con ello. Los WFM permiten que los equipos puedan maximizar el tiempo cuando coinciden en la oficina. Es decir, si los empleados solo están unos pocos días en el espacio común de trabajo, debe aprovecharse este momento, por ejemplo, para sesiones de capacitación y reuniones de equipo.
- Garantía de equidad en la programación de los horarios: uno de los sistemas más eficaces para controlar de forma legal y equitativa los horarios de los empleados de las compañías es la llamada “inteligencia de equidad”. Se trata de un modelo que se alimenta del aprendizaje automático para verificar que todos los horarios se están ajustando a las leyes impuestas por el Gobierno en 2019. Asimismo, el aprendizaje automático monitorea las secuencias de turnos y se asegura de que los menos deseados, como por ejemplo los turnos consecutivos o nocturnos, se distribuyen de forma justa para que todos los trabajadores tengan las mismas condiciones y oportunidades.
- Monitoreo del rendimiento: las soluciones modernas de WFM pueden monitorear el rendimiento del personal y realizar ajustes en tiempo real para optimizar los horarios y mejorar la productividad. Para que, por ejemplo, un contact center funcione correctamente debe permitir una estructuración equitativa de la programación, la evaluación del uso de habilidades y la eficiencia. Si se consigue esta armonía gracias al aprendizaje automático. los resultados se verán traducidos en cifras, como se ha comprobado en otras ocasiones, ya que por ejemplo, en los contact center permite que se reduzcan la disminución de la programación en un 8% y las horas administrativas en un 9%, al tiempo que aumentan la ocupación de los agentes en un 9%.
