Algoritmo para identificar la productividad laboral

El reto

En la agroindustria, la demanda de talento es extensiva y no hay tiempo para procesos de selección largos. Se debe elegir y contratar al personal de manera rápida. El reto era cómo identificar a los mejores o con mayor potencial para incrementar la productividad del campo.

Duración

8 meses

Proceso

Analitica avanzada

Desarrollo de algoritmos

Inteligencia artificial

01.

Co-creamos con los equipos las variables que pueden explicar la productividad laboral de los trabajadores de campo, realizamos un análisis descriptivo para entender la productividad laboral y definimos los siguientes pasos para la construcción del algoritmo.

02.

Realizamos el análisis de variables, construcción y pruebas del algoritmo con datos históricos. Propusimos un piloto real para implementar el algoritmo.

03.

Implementamos un piloto para probar el algoritmo en acción para seleccionar al personal más productivo e identificar las mejoras y retos para su posterior implementación en toda la operación.

La solución

YellowBrain desarrolló un algoritmo predictivo que evalúa la productividad laboral a partir de una encuesta que recoge datos sobre motivaciones personales y expectativas laborales, cruzando esta información con variables demográficas. Esta tecnología se adapta a cualquier sistema operativo o aplicativo, permitiendo evaluar diferentes variables según las necesidades del negocio.

Resultados

Disminución del ausentismo en un 50%.

Incremento del rendimiento en un 47%.

Mejora en la selección de personal y prevención de la fuga de talento.

Aprendizajes

La clave del éxito de la transformación digital se centra en las personas. Utilizar algoritmos permite ofrecer a los públicos internos y externos exactamente lo que necesitan. La implementación del algoritmo en Pedregal demostró cómo la tecnología puede aumentar significativamente la eficiencia y productividad laboral en la agroindustria.