Un algoritmo desarrollado por una investigadora de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV) permitirá identificar a los empleados más motivados en una empresa según las políticas de recursos humanos puestas en práctica por sus directivos.
Así lo aseguró a EFE Lourdes Canós, del Grupo de Investigación en Reingeniería, Organización, trabajo en Grupo y Logística Empresarial (ROGLE) de la UPV, que ha creado esta herramienta informática.
En su trabajo, publicado en la revista Management Decision, la investigadora presentó un análisis completo de 78 factores que motivan a los trabajadores, agrupados en ocho bloques, como automotivación, gestión, comunicación, incentivos monetarios, equipo o ética.
El estudio señala como factores motivadores tanto las recompensas económicas como la dignidad en el desarrollo de la profesión, el apoyo de los superiores, la proactividad o la existencia de un buen clima laboral.
"Es una lista muy amplia y completa pero que no está cerrada, ya que dependiendo de la empresa, a lo que se dedique o su ubicación se pueden incluir otros factores", explicó Canós.
Entre los factores, también se incluyeron algunos relacionados con las crisis económicas, como la dependencia económica que el empleado tiene de su puesto de trabajo, aunque la especialista indicó que si se mira la lista dentro de veinte años, "el factor seguirá estando ahí".
"De cada tipo de empresa, institución u organización y de su entorno dependerá elegir los factores adecuados para cada análisis", señaló Canós, quien agregó que las condiciones varían en empresas públicas y privadas.
"Puesto que las valoraciones realizadas por empleados y directivos incluyen la subjetividad e incertidumbre subyacentes en la gestión de personas, de su aplicación la empresa puede extraer información de gran relevancia para tomar decisiones sobre la formación del empleado, su promoción, el estilo de liderazgo adecuado para lograr un buen desempeño o la gestión de equipos", completó Canós.
El trabajo será aplicado en un "futuro inmediato" en un equipo investigador y docente de la Universidad Politécnica de Valencia para adecuar la herramienta.
