Des de fa força anys, amb la consolidació dels departaments de recursos humans com a peça clau en els organigrames de les empreses, una de les maneres de mesurar l'encaix dels empleats ha estat amb les enquestes de satisfacció, habitualment de forma anònima. Aquest recull de feedback per recollir inquietuds va ser primer en paper i després digital i en formats tan diversos que van des de la caixa de suggeriments fins als formularis. En aquests formularis podem trobar preguntes com: Com et trobes actualment? o Com et veus en 5 anys? o bé Quina consideració et mereix el teu mànager? La barreja de voluntarietat amb el contingut d'algunes preguntes provoca que moltes vegades les respostes estiguin esbiaixades , per diversos motius: “Vull contestar però tinc pressa, així que atès que és anònima contesto ràpid i en diagonal”, “Si responc aquesta pregunta sabran que sóc jo…“, “M'acaben de preguntar el mateix fa tres mesos i acabo de tornar d'una baixa”.
I perquè ens incomoda, si l'empresa només vol saber com millorar? Doncs en gran part, perquè sent anònima, tenim la sensació que allò que diguem quedarà en sac trencat. Ah, doncs fem-la amb noms i cognoms. Encara pitjor!, aleshores la percepció és d'espionatge i caça de bruixes entre els que s'atreveixin a opinar malament de caps, col·legues o cultures d'empresa.
Ens trobem llavors en una cruïlla, que molts hem viscut durant molts anys, on preguntar als nostres equips no ens serveix per detectar el seu estat d'ànim, ni per interpretar el seu nivell d'engagement ni molt menys per anticipar el seu burnout, o desgast professional , que els portarà inequívocament a un canvi dempresa.
És aquí on les noves tecnologies prenen el relleu . Ens pregunta netflix què volem veure? Ens pregunta el banc si volem un crèdit? Ens pregunta l'iPhone si volem saber el temps que fa avui a Kuala Lumpur? La resposta sempre és NO , perquè tots els sistemes actuals d'informació analitzen les dades i eviten preguntar què ja es pot extreure del comportament i les dades que ens deixen els usuaris . Netflix sap què veiem habitualment, a quines hores i què ens agrada més i menys. El banc sap quan gastem al mes i quan cobrem, i sap si tindrem o no un problema de tresoreria, i els Smarthpones saben de sobres on vivim i on anem, per la qual cosa ja s'avancen i òbviament geolocalitzen tots els continguts.
Si tota aquesta tecnologia s'aplica a finances, xarxes socials, viatges, ecommerce, continguts i pràcticament al 100% de les eines que fem servir en el dia a dia, per què no aplicar-la també a la gestió de la felicitat laboral? Bé, el primer punt és la privadesa , no volem envair-la ni volem saber res que no deguem dels nostres equips. Aquest és el primer i més important pilar d'aquest nou corrent tecnològic. Això ens fa que la informació privada, personal i no referent a l'entorn laboral no ens interessa. El segon és que el sector del talent sempre ha anat un pas per darrere que els seus companys màrqueting, vendes, finances, etc. pel que fa a tecnologia. El tercer és que vivim en un període de caos absolut pel que fa a la gestió de persones amb tot allò que ens ha tocat viure en aquest 2020 i 2021, on el focus ha estat en la gestió del curt termini (teletreball, adaptabilitat de sistemes , baixes, protecció davant de COVID, etc.) i encara no hem pogut, des del sector de professionals de talent, aplicar tota aquesta tecnologia com cal per millorar la felicitat de la nostra gent, i en el mitjà termini, millorar la cultura, reduir la rotació i incrementar l'engagement i la productivitat .
Recentment han aparegut diverses companyies que utilitzen les dades com a principal mètrica per mesurar la felicitat . Per què preguntar a algú si vol anar-se'n (a més de forma anònima) si podem mesurar la permanència mitjana d'un professional concret (suposarem, Project Manager), en funció de la seva edat, sector, i qualsevol altra variable? Per què preguntar a algú si està content amb el seu sou si el podem comparar amb totes les ofertes de feina publicades i amb tots els professionals del seu voltant? Per què anticipar si algú se n'anirà si podem saber en mitjana quant de temps ha estat a cada empresa anterior, saber quan fa que no promociona, quina és la seva experiència professional, i fem servir totes aquestes dades per predir el seu comportament?
Hi ha moltes fonts d'informació disponibles, Linkedin és la font de dades més gran d'aspectes laborals, però no l'única. Hi ha una infinitat de pàgines web de les quals obtenir informació rellevant: Glassdoor, infojobs, Google, Linkedin, portals de grans players com Hays, Monster, Robert Walters… De totes aquestes fonts de dades beu Iceverg ( www.iceverg.com ) per crear indicadors de felicitat i aconseguir resultats molt més fiables que els que aconseguien les enquestes, però amb 2 grans avantatges: 0 molèsties als empleats i 100% d i orientació a les dades, cosa que significa que es basen en l'estadística i en la intel·ligència artificial per anticipar i predir els comportaments , i no en una resposta puntual cada 6 mesos que pot estar influenciada per molts factors externs.
Després d'anys de desenvolupament i millora del motor d'Intel·ligència Artificial, Iceverg va llançar el seu producte comercial fa alguns mesos, i des de llavors ja compta amb més de 2000 usuaris (entre Barcelona i Madrid) i està preparant l'obertura d'altres ciutats d'Espanya ( Bilbao, València i Sevilla les següents) així com diverses ciutats de Llatinoamèrica i Europa. La seva eina és dús simple i molt visual, i permet als seus clients tenir en un mateix portal el nivell de felicitat estimat de tota la seva plantilla i poder anticipar qualsevol tipus de problema laboral que pugui sorgir per treballar-ho a temps i aconseguir que el nivell de felicitat de l'entorn professional sigui el més gran possible.
Si vols conèixer més sobre feliciCat (Institut Català de la Felicitat), escriu-nos. Estarem encantats d'atendre't: hola@felicicat.cat
Uneix-te a la nostra comunitat!
