Evaluando el rendimiento de los trabajadores con ideas de Machine Learning

Nueva tecnología, especialmente en el campo del Aprendizaje automático, tiene la capacidad de ayudar a las industrias a evaluar sus flujos de trabajo y a rastrear la productividad de los trabajadores. Sin embargo, medir qué tan bien realizan su trabajo los trabajadores ha sido más complicado que medir cómo funcionan las máquinas. Con una escasez de trabajadores calificados que se espera en los próximos años, es esencial encontrar formas de evaluar el rendimiento laboral de manera efectiva.

Este artículo habla de un enfoque de aprendizaje automático que combina datos de máquinas y rendimiento de los trabajadores para crear ideas significativas. Estas ideas pueden ayudar a identificar qué diferencia a un trabajador experto de uno sin experiencia, ofreciendo orientación sobre cómo mejorar habilidades y productividad.

#Desafíos en la Medición de la Productividad Laboral

En muchas industrias, hay un sistema claro para medir la eficiencia de las máquinas, conocido como Efectividad General del Equipo (OEE). Este estándar brinda una visión integral de cómo funciona el equipo. Sin embargo, no existe un estándar similar para medir la productividad de los trabajadores. Esta ausencia crea un desafío significativo, especialmente cuando las industrias enfrentan una falta de trabajadores calificados.

Con más de dos millones de empleos que se espera queden vacantes en Estados Unidos para 2030, encontrar formas de mejorar las habilidades laborales es más importante que nunca. Las empresas deben considerar buscar métodos eficientes y rentables para evaluar y mejorar el rendimiento de sus trabajadores.

#Importancia de los Datos sobre el Rendimiento de los Trabajadores

En los últimos años, las empresas han comenzado a recopilar grandes cantidades de datos sobre su fuerza laboral, incluyendo movimientos y acciones realizadas en el trabajo. Esta información proviene de diversas fuentes, como sensores, dispositivos móviles y máquinas de fábrica. Al entender cómo interactúan los trabajadores con su entorno, las industrias pueden extraer ideas valiosas para mejorar la productividad.

Nuevas tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA) y el aprendizaje automático pueden analizar estos datos de manera efectiva, lo que lleva a una mejor comprensión y mejoras en el lugar de trabajo. Por ejemplo, usar asistentes móviles puede guiar a los trabajadores en sus tareas, asegurando que tengan acceso a la información y el apoyo necesarios.

#Aprendizaje Automático Explicable para Evaluar Trabajadores

Un enfoque importante en el aprendizaje automático ha sido el desarrollo de herramientas explicativas. Estas herramientas pueden aclarar el proceso de toma de decisiones detrás de las predicciones automatizadas, facilitando que los trabajadores confíen en estos sistemas. Al poder explicar sus decisiones, las soluciones de aprendizaje automático pueden fomentar una mejor relación entre la tecnología y los trabajadores.

Este artículo propone aplicar aprendizaje automático explicable para diferenciar entre trabajadores calificados y no calificados. Al analizar datos de entornos de trabajo reales, se puede descubrir información útil que ayuda a los trabajadores calificados a compartir su conocimiento con aquellos que tienen menos experiencia.

#Cómo Funciona el Sistema

El sistema propuesto recopila datos a través de máquinas de fabricación y los almacena en una base de datos no relacional. La información se procesa para ingenierizar características que ayudan a clasificar las acciones de los trabajadores. Estas acciones se analizan para crear Indicadores Clave de Rendimiento (KPI), que ayudan a medir los niveles de experiencia.

Una vez que las características están preparadas, se emplean modelos de aprendizaje automático para clasificar a los trabajadores según su rendimiento. Los resultados de la clasificación se explican en lenguaje natural, permitiendo a los usuarios comprender el razonamiento detrás de las decisiones tomadas por la máquina.

#Ideas Obtenidas de los Datos de los Trabajadores

Uno de los objetivos principales es proporcionar ideas automáticas sobre el rendimiento laboral. Estas ideas pueden ayudar a mejorar la comprensión de cómo diferentes trabajadores sobresalen en sus trabajos, lo que puede llevar a mejores oportunidades de capacitación y desarrollo.

El sistema de aprendizaje automático ofrece explicaciones que pueden señalar patrones de rendimiento tanto positivos como negativos. Por ejemplo, puede proporcionar orientación sobre cómo replicar comportamientos exitosos exhibidos por trabajadores expertos, mientras aborda áreas donde los trabajadores inexpertos tienen dificultades.

#Metodología del Estudio

La metodología comienza con la recolección de datos del entorno laboral. Se recopila información sobre las acciones de los trabajadores, los procesos de fabricación y diversas especificaciones de las máquinas. Esta información recopilada se almacena en una base de datos no relacional que permite una gestión de datos flexible.

Una vez que los datos están en su lugar, se realiza la ingenierización de características, enfocándose en entender tanto las piezas que se están fabricando como las acciones de los trabajadores. Esta etapa ayuda a crear una imagen más clara de las tareas en cuestión y determina qué factores son significativos para la productividad laboral.

El procesamiento de datos incluye analizar las relaciones entre diferentes características para identificar las más relevantes para predecir el rendimiento. A partir de este análisis, se establecen KPI para evaluar la eficiencia de los trabajadores y su éxito general en sus tareas.

#Clasificación por Aprendizaje Automático

El núcleo del estudio implica aplicar técnicas de clasificación de aprendizaje automático para diferenciar entre trabajadores expertos y no expertos. La metodología se basa en enfoques de aprendizaje supervisado donde el modelo se entrena utilizando datos etiquetados, lo que le permite aprender las diferencias entre los dos grupos.

Se exploran varios algoritmos de aprendizaje automático, incluyendo el Clasificador de Vectores de Soporte (SVC), Bosque Aleatorio y AdaBoost. Cada método tiene sus fortalezas y la selección del mejor modelo depende de factores como la precisión y velocidad.

Los resultados de la clasificación muestran niveles de precisión prometedores en general. Si bien se reconoce que la diferenciación a nivel de pieza es más compleja, el análisis a nivel de sesión tiende a arrojar distinciones mucho más claras entre trabajadores calificados y no calificados.

#Indicadores Clave de Rendimiento (KPI) del Rendimiento del Trabajador

El concepto de KPI es crucial para evaluar la eficiencia laboral. Mientras que los métodos tradicionales a menudo no capturan las sutilezas del rendimiento laboral, este estudio proporciona un marco para establecer KPI adaptados al entorno industrial.

Los KPI tienen en cuenta el rendimiento intra-trabajador (cómo se compara un solo trabajador con su rendimiento anterior) y el rendimiento inter-trabajador (cómo se desempeñan varios trabajadores en relación entre sí). Este enfoque dual permite comprender de manera integral la dinámica del rendimiento dentro del lugar de trabajo.

Al analizar los Datos de rendimiento diarios y semanales, las empresas pueden identificar tendencias y patrones que pueden señalar áreas de mejora. Estas ideas pueden ayudar en esfuerzos de reentrenamiento o en la mentoría de trabajadores menos experimentados.

#Explicabilidad de las Predicciones

La explicabilidad de los modelos de aprendizaje automático es una característica innovadora que mejora su fiabilidad. Al proporcionar explicaciones comprensibles para las decisiones de clasificación, los trabajadores y gerentes pueden confiar en las ideas generadas a partir de los datos.

Las explicaciones se centran en las características más relevantes que impactan las predicciones, ayudando a los usuarios a entender por qué un trabajador puede haber sido clasificado como experto mientras que otro no lo fue. Este nivel de transparencia es esencial para ganar el apoyo de los empleados que pueden ser escépticos de los sistemas automatizados.

#Aplicaciones Prácticas de las Ideas

Las ideas obtenidas del sistema propuesto pueden ser inmensamente beneficiosas para las organizaciones. Pueden ayudar a identificar las mejores prácticas y comportamientos entre los empleados, permitiendo desarrollar programas de capacitación efectivos. Al aprovechar estas ideas, las empresas pueden cultivar una fuerza laboral más capacitada mientras mejoran la productividad.

Además, entender la dinámica del rendimiento laboral puede ayudar a las organizaciones a abordar problemas como las altas tasas de rotación y aliviar temores sobre la adopción tecnológica. Al proporcionar retroalimentación útil y oportunidades de desarrollo, los empleados pueden sentirse más empoderados y comprometidos con su trabajo.

#Direcciones Futuras para la Investigación

Aún hay un gran potencial para más investigación en este dominio. Estudios futuros pueden expandir la aplicación de este enfoque a varios entornos de fabricación y flujos de trabajo. Al incorporar datos de otras fuentes, como sensores corporales y sistemas de posicionamiento en tiempo real, se puede lograr una comprensión más profunda de las acciones de los trabajadores.

Además, integrar retroalimentación de supervisores y características adicionales en el sistema podría crear una metodología más robusta para evaluar el rendimiento laboral. Esta integración también podría proporcionar ideas sobre la salud y el bienestar de los trabajadores, contribuyendo al éxito general de la fuerza laboral.

#Conclusión

La aplicación de aprendizaje automático para evaluar el rendimiento de los trabajadores presenta una oportunidad valiosa para las industrias que enfrentan escasez de mano de obra cualificada. Al aprovechar la tecnología para evaluar y explicar las acciones laborales, las organizaciones pueden fomentar una fuerza laboral más productiva y capacitada.

La metodología propuesta ofrece un camino prometedor para llevar a cabo evaluaciones del rendimiento de los trabajadores y desarrollar ideas que pueden compartirse entre los miembros del equipo. A medida que las industrias continúan evolucionando, abrazar tales avances tecnológicos será crucial para cultivar la próxima generación de trabajadores calificados.