Las técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) se nutren de campos como la Inteligencia Artificial y la Lingüística para analizar de manera automática grandes cantidades de texto en lenguaje natural.
Estas tecnologías pueden ser muy provechosas en RR. HH., sector en el que se dispone de muchos datos para ser analizados. El PLN puede ayudar a los profesionales de RR. HH. a enriquecer la información disponible, clasificarla o extraer ciertas características o pautas, todo ello ayuda a aportar valor a la empresa.
Sergio Raja, People Analytics en Gas Natural Fenosa (GNF), nos habla en esta entrevista del proyecto de PLN –análisis de comentarios de empleados– que GNF ha desarrollado con el Instituto de Ingeniera del Conocimiento (IIC).
Este proyecto consiste en la aplicación de técnicas de PLN para analizar de manera automática los comentarios de los empleados en su Servicio de Atención al Empleado. Sergio Raja nos describe el proyecto, sus beneficios y su visión a futuro de esta tecnología.
PLN para analizar comentarios de empleados
Se trata de incorporar el PLN al nuestro Servicio de Atención al Empleado (SAE) para optimizar el tiempo y recursos que dedicamos a la tarea concreta de revisar valoraciones cualitativas.
Buscamos retroalimentar los procesos del SAE a través del feedback que nos proporcionan los empleados, tener una medida de los “hot topic” que pueden estar ocurriendo y hacernos una mejor imagen de conjunto de nuestros trabajadores.
¿Cómo surgió la necesidad de utilizar PLN en este proyecto?
Desde People Analytics en Gas Natural Fenosa siempre estamos revisando tecnologías que, por su grado de madurez, puedan aplicarse en procesos de RRHH, y el PLN era un buen candidato, teniendo en cuenta el auge de los datos no estructurados. En RRHH tradicionalmente contamos con una gran cantidad de información cualitativa que se puede explotar a través de este tipo de tecnología.
¿Cómo ayudará este proyecto a los profesionales de GNF?
La principal ventaja es la atención en sí misma, será más personalizada y tendrá en cuenta todo lo que los empleados nos transmiten a través de sus comentarios, aunque quizás no sea tan evidente a simple vista, toda valoración cualitativa es tenida en cuenta de manera automática y nos permite retroalimentar nuestros procesos internos.
¿Qué beneficios aporta el PLN al departamento de RRHH?
Existen 3 claras ventajas una vez industrializado el PLN en el proceso:
- Optimización de tiempo y recursos de los call center dedicados a la revisión de datos cualitativos.
- Retroalimentación de los procesos del SAE gracias al feedback que aportan los empleados.
- Mayor grado de conocimiento de los trabajadores de la empresa.
¿Por qué GNF apuesta por las técnicas de PLN?
En GNF apostamos por las técnicas de PLN porque la evolución de los repositorios de información ya no hace posible centrarse únicamente en la parte de datos estructurados más tradicional, los datos no estructurados (como el texto) cada vez tienen mayor relevancia.
Para tener una imagen de conjunto, hemos de utilizar tanto información estructurada como información no estructurada. El PLN es una de las tecnologías que más puede aportar en este sentido.
¿Cómo ha sido la experiencia de realizar este proyecto con el IIC?
Desde el principio teníamos bastante claro que en materia de PLN en castellano el IIC era un referente para nosotros, además tenemos una larga tradición de colaboración conjunta y esto nos garantizaba que el proyecto llegase a buen puerto, como así ha sido.
El desarrollo del proyecto se ha caracterizado por la facilidad de interacción entre los equipos internos de GNF y los del IIC. Esto ha permitido tener los entregables a tiempo, poder realizar los cambios necesarios de formato y analítica sin mayor perjuicio y, en definitiva, que el proyecto haya sido un caso de éxito para nosotros.
¿Cómo ayudarán a los RRHH las tecnologías de PLN en un futuro?
Tradicionalmente, en RRHH disponemos de muchas bases de datos de información cualitativa. Sin embargo, esta información no se llega a explotar, ya sea por falta de tiempo o de recursos.
El PLN ayuda a suplir esa carencia de recursos. Las ventajas de utilizar PLN frente a la lectura manual de los comentarios es que, además de ser automático, la máquina no hace una lectura con sesgos, como podría hacer un humano. Esto supone una mejor valoración, más neutral y fiable.
La aplicación de PLN en RRHH va a tener un desarrollo muy importante en el futuro. El análisis que se viene haciendo sobre datos estructurados es una parte muy pequeña de toda la información que puedes tener, como los metadatos, las conexiones, textos, fotos, etc., que es lo que hay que empezar a analizar, y es por eso que hemos desarrollado este proyecto de PLN con el IIC.