La alta rotación de empleados suele ser un indicio de que la estrategia de recursos humanos de una empresa no está funcionando, pero también es difícil para los gerentes identificar quién está pensando en irse. señal de recursos humanos quiere facilitar la retención mediante el uso de algoritmos para predecir qué empleados tienen más probabilidades de buscar otro trabajo. La startup de análisis de trabajadores, que ha evaluado 50 000 puestos de trabajo, anunció hoy que ha recaudado $1,6 millones en fondos iniciales de Gammite Ventures y Aaron Grossman.
Uno de los algoritmos de HR Signal, llamado Employee Retention Engine, analiza miles de millones de puntos de datos de fuentes públicas, datos de mercado y datos de trayectoria profesional de compañeros, incluido un millón de currículos anónimos. La startup utiliza muy pocos datos internos de sus clientes para preservar la privacidad de los empleados y acelerar la incorporación de nuevos clientes, dicen los fundadores.
Al cofundador Sagy Cohen se le ocurrió la idea de HR Signal mientras trabajaba como científico de datos sénior para una startup de visión artificial respaldada por empresas. Los científicos de datos y los especialistas en IA de visión por computadora escasean, y los reclutadores se acercaban constantemente a Cohen, a pesar de que estaba feliz en su trabajo. Esto lo llevó a crear un algoritmo para ayudar a los reclutadores a contactar solo a las personas que se encuentran en un punto de sus carreras en el que es probable que dejen sus puestos actuales.
Cohen y los cofundadores Andrew Spott, Daniel Gilon y Aaron Goodman comenzaron a trabajar en el algoritmo a principios de 2020. Al principio, su objetivo era dirigir a los reclutadores hacia las personas poco promocionadas o poco reconocidas. Luego, al final del año, tuvieron un estudio de caso interno que predijo que un número anormalmente alto de personas estaban listas para dejar sus trabajos y se dieron cuenta de que iba a haber un gran “evento de rotación” porque muchas personas se sintieron estancadas como resultado. de la pandemia.
Después de eso, el equipo de HR Signal decidió centrarse en impulsar la retención de empleados en lugar de la contratación. “Existe esta narrativa de que las personas son menos leales a sus trabajos y renuncian constantemente, pero cuando analizamos los datos en un conjunto de datos lo suficientemente grande, la tendencia realmente es potencialmente diferente”, dijo Spott. “Los empleadores buscan posiciones de liderazgo externamente y no están promoviendo lo suficiente desde adentro”.
Para ayudar a los clientes a retener empleados, los algoritmos de HR Signal consolidan datos de fuentes de datos públicas y externas. Además del millón de currículos anónimos, otros ejemplos de datos incluyen informes de ganancias, presentaciones obligatorias e informes del IRS. Para obtener más información sobre diferentes puestos de trabajo, HR Signal utiliza información sobre salarios y datos de mercado, como cuántos anuncios de trabajo hay en cada región para cada tipo de puesto, cuánto tiempo han estado publicados, cuánto tiempo tardaron en llenarse y si ese número está creciendo o cayendo. Todos los datos cumplen con GDPR y CCPA.
“Si miramos el currículum de una persona y lo comparamos con sus pares en ese puesto, con la misma antigüedad y categoría salarial, podemos crear, incluso de forma anónima, un perfil de una persona y ver su trayectoria profesional y la siguiente. posiciones o tendencias salariales”, dijo Spott. Esto ayuda a las empresas a determinar quién en su fuerza laboral tiene más probabilidades de querer otro trabajo o ser cazado furtivamente por un competidor.
Un ejemplo de los insights producidos por HR Signals incluye la movilidad interna, o el porcentaje de personas que cambian de puesto, generalmente a través de una promoción, en una fuerza laboral. “La movilidad interna es lo que realmente explica la continuidad del negocio y la preservación del talento y el conocimiento tácito”, dijo Spott.
Agregó que si hay 10 empresas de un tamaño similar en la misma industria, “podríamos mirar la movilidad interna y saber cuál tendrá una mejor cultura y más probabilidades de tener un mejor desempeño financiero”.
Muchas empresas ya tienen “entrevistas de permanencia” con los empleados para discutir lo que les gusta y lo que no les gusta de sus trabajos. Lo que HR Signal puede hacer es hacer que el proceso sea más eficiente al proporcionar un flujo de trabajo sugerido para la entrevista de estadía de un empleado. Por ejemplo, puede ayudar a los empleadores a crear un camino hacia la promoción, incluidos los proyectos o las credenciales externas que alguien debe completar antes de pasar a una posición más alta.
Los fundadores de HR Signal dicen que los algoritmos se pueden usar para ayudar a las iniciativas de diversidad, equidad e inclusión. “Nuestro acuerdo con el cliente es muy específico de que esta información se utilizará para siempre”, dijo Spott. “No queremos usarlo para ejercer sesgos o inequidad. De hecho, toda nuestra información o análisis de trayectorias profesionales carece por completo de cualquier tipo de demografía. No se basa en informes de tendencias y análisis históricos, no se basa en el género, no se basa en la edad”.
Los clientes de la startup incluyen la consultora de recursos humanos ERC, que es utilizada por 1.500 empresas que quieren mejorar su cultura laboral y promover desde dentro. Hasta ahora, HR Signals ha estado en modo beta suave prolongado para refinar la salida de su algoritmo y ha trabajado con empleadores que van desde 30 hasta 3600 personas. Los fundadores dicen que su cliente ideal tiene al menos 100 clientes porque eso le da a HR Signal más datos para usar.
“Tenemos la tarea de estar en el medio de la combinación de empleados y empleadores, pero realmente estamos tratando de ser beneficiosos para ambas partes”, dijo Cohen. “Y creemos que este es un gran papel porque hay mucha tensión, pero también muchas cosas buenas que pueden surgir de la duración de una relación y la retención”.
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