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Un algoritmo identifica a los trabajadores más motivados

Un algoritmo creado por la profesora Lourdes Canós Darós, investigadora de la Universidad Politécnica de Valencia permite identificar a los empleados más motivados en una empresa según las políticas de recursos humanos. El trabajo de la investigadora establece una lista exhaustiva con 78 factores de motivación agrupados en 8 bloques: auto-motivación, gestión, desarrollo, comunicación, incentivos monetarios, equipo, ética y otros.
Utilizando un índice de adecuación denominado ‘fuzzy’, se obtiene una ordenación de los empleados en función de su afinidad con las políticas de motivación implementadas en la organización, definidas por unos determinados factores, que son los que prima la organización de acuerdo a sus políticas de empresa.
Dada la subjetividad de las valoraciones efectuadas por empleados y directivos, el algoritmo proporciona información relevante sobre el perfil del empleado y su compatibilidad con la organización o las características del puesto a desempeñar.

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Un algoritmo creado por la profesora Lourdes Canós Darós, investigadora de la Universidad Politécnica de Valencia permite identificar a los empleados más motivados en una empresa según las políticas de recursos humanos. El trabajo de la investigadora establece una lista exhaustiva con 78 factores de motivación agrupados en 8 bloques: auto-motivación, gestión, desarrollo, comunicación, incentivos monetarios, equipo, ética y otros.

 

Utilizando un índice de adecuación denominado ‘fuzzy’, se obtiene una ordenación de los empleados en función de su afinidad con las políticas de motivación implementadas en la organización, definidas por unos determinados factores, que son los que prima la organización de acuerdo a sus políticas de empresa.

Dada la subjetividad de las valoraciones efectuadas por empleados y directivos, el algoritmo proporciona información relevante sobre el perfil del empleado y su compatibilidad con la organización o las características del puesto a desempeñar.

 

 

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