Análisis de sentimientos: Cómo la IA puede medir el clima laboral en tiempo real

A día de hoy el análisis de sentimientos con IA ya se emplea en empresas como termómetro para tomar la temperatura del clima laboral.

• Las herramientas con IA permiten medir el bienestar laboral de los empleados y son capaces de analizar datos clave en correos y encuestas.
• Según Gartner, en 2028 el 40 % de las grandes empresas se apoyará en la IA para medir el estado de ánimo y los comportamientos de los empleados.

Imagínate tener una visión precisa y en tiempo real del bienestar laboral de tu equipo. Las reuniones informales y las encuestas tradicionales son útiles, pero, en muchas ocasiones, insuficientes para detectar tendencias o problemas emergentes. 

Pues bien: deja de imaginar. Ya ha entrado en juego el análisis de sentimientos con IA, una tecnología que combina inteligencia artificial y ciencia del lenguaje para descifrar las emociones humanas. 

COMPARTE Las empresas que adoptan el análisis de sentimientos con IA mejoran su capacidad de liderar equipos con datos y emociones en tiempo real.

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¿Qué es el análisis de sentimientos en IA?

El análisis de sentimientos es una rama de la inteligencia artificial que se apoya en algoritmos para identificar y categorizar las emociones expresadas en textos. Sin ir más lejos, en correos, encuestas o publicaciones en redes sociales. 

Su objetivo es entender cómo se sienten los empleados, clientes u otros grupos de interés para un negocio. Asimismo, este uso de la IA refleja patrones emocionales y permite abordar esos problemas de forma proactiva. 

Con él, si una encuesta de clima laboral muestra un aumento de comentarios negativos, los directivos pueden intervenir para mejorar la situación antes de que afecte la productividad.

• Ejemplo de uso: analizar los comentarios abiertos en encuestas de satisfacción para saber si la plantilla está frustrada, motivada o es neutral.

Las 3 tecnologías esenciales en el análisis de sentimientos

En este nuevo escenario, herramientas como Sage HR, que pueden integrar estas funcionalidades, son una forma práctica y automatizada de monitorear el bienestar laboral. Ahora bien, para que el análisis de sentimientos con IA sea eficaz, este tipo de software de RR HH se apoyan en varias tecnologías fundamentales.

1. Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)

Es el área de la IA que hace que las máquinas entiendan y procesen el lenguaje humano. Gracias al PLN, los sistemas identifican esos patrones en los datos mediante palabras clave asociadas a emociones positivas o negativas. Algo vital para analizar correos o encuestas de empleados.

2. Redes neuronales profundas

A su vez, las redes neuronales imitan el funcionamiento del cerebro humano y son capaces de aprender de grandes volúmenes de datos. Con ellas, el análisis de sentimientos con IA es cada vez más preciso y fiable. Sin ir más lejos, detectan matices en expresiones como «me siento desmotivado» o «podría ser mejor».

3. Minería de datos

En tercer lugar, la minería de datos es una técnica tecnológica que se emplea para encontrar tendencias y correlaciones en los datos. Combinada con el PLN, es ideal para entender sobre el clima laboral y la evolución del bienestar laboral.

En cualquier caso, cualquiera de estas tecnologías da la posibilidad de analizar grandes volúmenes de información y transformarlos en acciones.

Aplicaciones del análisis de sentimientos con IA

En línea con lo anterior, ya hay muestras reales del uso del análisis de sentimientos con IA. Aplicaciones como las que te citamos a continuación están revolucionando la manera en que las empresas gestionan el talento:

• Encuestas de satisfacción. Los datos abiertos de las encuestas son estudiados para conocer patrones emocionales en tiempo real. Esto permite saber si las iniciativas y estrategias de recursos humanos están teniendo un efecto positivo.
• Correos electrónicos. Hay herramientas avanzadas capaces de analizar tonos y palabras clave en correos a través de las que detectan frustración, entusiasmo o agotamiento. Así, si los mails denotan un aumento en el uso de expresiones negativas, se suele interpretar como una alerta.
• Opiniones en redes sociales y reseñas. Sistemas como IBM Watson son ejemplos de herramientas de IA que ya se utilizan para analizar sentimientos en comentarios y reseñas online.
• Feedback constante. Existen numerosas soluciones a día de hoy que recopilan y analizan datos continuamente con el objetivo de dar una visión actualizada del clima laboral. Más bien, para ofrecer respuestas precisas.
• Evaluación de liderazgo. Analizar comentarios sobre líderes o directivos también revela temas sobre cómo su estilo de gestión incide en el bienestar laboral del equipo.

¿Cómo medir el análisis de sentimientos a través de la inteligencia artificial?

A pesar de la utilidad de estas aplicaciones con IA, medir sentimientos no es tan simple como calcular una media. Hablamos de un proceso compuesto por varias etapas:

1. Recopilación de datos. El punto de partida es la extracción de la información recogida en encuestas, correos y sistemas de gestión. Para ello, es muy importante tener datos representativos y en tiempo real.
2. Clasificación del sentimiento. También es fundamental categorizar las emociones en positivas, negativas o neutras. Algunas herramientas avanzadas, incluso, distinguen la alegría, el miedo o la frustración.
3. Puntuación de sentimiento. A su vez, hay que asignar valores numéricos para facilitar el análisis. Por ejemplo, -1 para las emociones negativas, 0 para las neutrales y +1 para las positivas.
4. Tendencias a largo plazo. Al mismo tiempo, es clave entender cómo cambian las emociones a lo largo del tiempo. Esto, como directivo, te permite ir un paso por delante de posibles problemas antes de que se conviertan en crisis.

De todas formas, adoptar la IA para gestionar el talento y el bienestar laboral siempre es buena opción. De hecho, un estudio de Deloitte, de cara a personalizar la experiencia del empleado, señala que las empresas que la implementan aumentan un 30 % la satisfacción del personal y reducen un 20 % la rotación. 

Un software como Sage HR transforma datos desorganizados en insights claros y accionables para potenciar el bienestar laboral de los empleados.

Beneficios del análisis del clima laboral con IA para los CFO

En línea con esos datos, integrar el análisis de sentimientos mediante IA reporta también numerosos beneficios para los directores financieros:

1. Las decisiones son más informadas. Saber qué preocupa o qué motiva al equipo te ayuda a asignar los recursos de manera estratégica.
2. Te anticipas a los conflictos. Identificar tensiones en el clima laboral antes de que se agraven y afecten la productividad está en tu mano.
3. Aumenta la productividad. Las plantillas felices tienden a ser hasta un 21% más productivas, según Gallup. Por lo tanto, fomenta la productividad de cualquier negocio. 
4. Hay menos absentismo. Siguiendo el mismo estudio de Gallup, con el estudio de los sentimientos con IA también se reduce en un 37 % el absentismo.
5. Mejora de la cultura organizacional. El uso de herramientas como Sage HR propicia un ambiente de transparencia y colaboración que, a la larga, beneficia a toda la empresa. 

En definitiva, el análisis de sentimientos con IA no solo mejora el estudio del clima laboral. A la par, da a las empresas una oportunidad irrechazable de tomar decisiones más rápidas y efectivas. Con herramientas como Sage HR puedes transformar tu gestión del talento e impulsar tu área de recursos humanos.