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Anatomía de las habilidades del futuro a través de la tecnología DCX

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A medida que el cambio se convierte en la nueva normalidad, a los profesionales de Personas/RRHH/Aprendizaje y desarrollo/Talento se les exige identificar rápidamente las capacidades profesionales requeridas para responder a los retos empresariales.

El estudio Reskilling the Workforce de la consultora Gartner presenta datos que reflejan la necesidad imperiosa de identificar dónde están las habilidades del futuro.

  • Tanto solo el 34% de los empleados creen que han aprendido una habilidad completamente nueva en el mundo en los últimos tres años (es decir, que no existía antes de ese plazo).
  • Los entrevistados consideran que 19% de las habilidades que aprendieron el año pasado ya no son relevantes hoy en día.
  • El 65% de los jefes de Formación y Desarrollo (L&D) están de acuerdo en que tienen más incertidumbre hoy que hace tres años sobre qué habilidades necesitan los empleados. Las consecuencias son evidentes, ya que se considera solo uno de cada cinco empleados tiene preparación suficiente para sus tareas/retos actuales y futuros.

Frente a esta forma de actuar tradicionalmente reactiva por parte de las áreas de Personas/RRHH respecto a las necesidades de nuevas capacidades, el modelo tecnológico Digital Customer Experience (DCX) posibilita una forma predictiva de identificar las habilidades emergentes.

La tecnología Digital Customer Experience rastrea diferentes fuentes de datos externas con el fin de obtener un modelo predictivo de las capacidades que más se están demandando en las diferentes industrias, y qué es lo que más se va a demandar a corto plazo.

Qué es la “Digital Customer Experience” (DCX)

El concepto de DCX surge bajo el paraguas de la llamada economía de la experiencia -que existe desde al menos 1998- ligada a las nuevas formas de requerir y consumir servicios ligada a la penetración incremental de hábitos digitales: ya no queremos solo comprar comida y que nos la manden al trabajo, sino que si hay un menú para celiacos exigimos que esté bien separado, y que todo llegue caliente y a determinada hora para que aguante hasta que cada compañero pueda ir a recoger su pedido.

En el contexto digital y concretamente de la compra por Internet, cada interacción de un usuario con los diferentes canales (web, app, redes sociales, etc.) deja una huella de cómo interactúa la persona con la empresa. Estas “impresiones” del usuario le definen como “persona”, y le hacen saber a la marca qué espera de ella en cada momento, puesto que está suministrando información de forma constante sobre quién es y qué le gustaría obtener.

DCX
Fuente: https://blog.newrelic.com/technology/digital-customer-experience-dcx-definition/

 

Aplicación de la tecnología DCX al mapeo y predicción de capacidades profesionales

La tecnología DCX funciona a través de un modelo de aprendizaje automático que continuamente rastrea y extrae información pública relevante sobre las habilidades más buscadas/requeridas en el mercado laboral.

DCX obtiene datos de las bolsas de trabajo, publicaciones de la industria y sitios web de clientes, con lo que es capaz de anticipar qué está requiriendo el mercado laboral, y saber dónde se encuentran los profesionales adecuados para cubrir esas demandas presentes y futuras.

Beneficios principales de la tecnología DCX

Los directivos de las empresas pueden intuir qué ciertas habilidades les ayudarán a conseguir sus objetivos basándose en estudios de mercado, en consultoras especialistas o simplemente en su experiencia.

Frente a la intuición, las fuentes externas proporcionan una medida cuantitativa y objetiva de la frecuencia con la que se mencionan dichas habilidades en las descripciones de puestos de los competidores y en la práctica de su sector.

Del mismo modo, en lugar de esperar a las reuniones mensuales o trimestrales de los comités ejecutivos para tomar decisiones estratégicas sobre qué tipo de talento es necesario para lograr los objetivos, las fuentes externas de empleo que consulta la tecnología DCX reflejan los cambios constantes que suceden en la industria, ya que el aprendizaje automático puede escanear constantemente dichas fuentes para obtener una imagen más continua y realista de las habilidades emergentes.

El siguiente paso sería combinar esta información con sistemas de inteligencia artificial capaz de rastrear dónde están estos talentos tan específicos y deseados, en qué canales se mueven, cuáles son sus motivaciones (tanto salariales como emocionales) y tener una estrategia de nethunting que nos permita atraer su atención de forma irresistible.

Para saber más:

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