Identificación de empleados para la re-capacitación utilizando un enfoque basado en análisis

Las organizaciones modernas enfrentan el desafío de habilidades en constante evolución y una demanda de productos y servicios en continuo cambio. Para mantenerse relevantes en el negocio, necesitan que su fuerza laboral sea competente en las habilidades que están en demanda. Este problema se ve agravado en las grandes organizaciones con una fuerza laboral compleja. En este documento, proponemos un enfoque novedoso, impulsado por análisis, para ayudar a las organizaciones a abordar algunos de estos desafíos. Utilizando registros históricos sobre la competencia de habilidades de los empleados y datos de recursos humanos, desarrollamos algoritmos predictivos que pueden modelar las adyacencias entre las habilidades que están disponibles y las que están en demanda. Combinado con otro enfoque propuesto para predecir la capacidad de aprendizaje de las personas basado en datos de recursos humanos, desarrollamos un marco para identificar la propensidad de cada individuo a ser re-capacitado con éxito para una habilidad objetivo. Nuestro enfoque propuesto también puede incorporar datos sobre adyacencias de habilidades manuales proporcionados por el negocio para aumentar el marco de modelado predictivo. Evaluamos el enfoque propuesto para un conjunto representativo de habilidades objetivo y demostramos un alto rendimiento que mejora aún más al añadir información sobre adyacencias de habilidades manuales. Los comentarios sobre el despliegue preliminar de este enfoque para la re-capacitación indican que un gran porcentaje de empleados recomendados por el marco analítico fueron aceptados para una revisión adicional por el negocio. Incorporaremos las observaciones realizadas por el negocio para mejorar iterativamente el enfoque de aprendizaje predictivo.