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Hem intes hilic opublic verion siciam
Mortem efat rei inatu consim tam.
Hem intes hilic opublic verion siciam
Mortem efat rei inatu consim tam.Mortem efat rei inatu consim tam.EntrevistaStart up
Smarthunting:
BigDataenlagestiónde
recursoshumanos.
Carlos Ganoza, Gerente de Quantum
Talent explica cómo su empresa
propone un nuevo modelo de gestión
del talento profesional en nuestro país.
¿Qué es Quantum Talent y cómo usa la
big data en su consultoría?
Somos una empresa que usa algoritmos
predictivos de machine learning para
ayudar a que las empresas seleccionen,
retengan y desarrollen al mejor talento
en puestos operativos. No somos una
empresa de consultoría sino de software
as a service, y usamos el big data para
detectar patrones estadísticamente ro-
bustos y hacer inferencias que ayuden
a las empresas a tomar mejores decisio-
nes en la gestión de personal.
Combinamos data de pruebas sicomé-
tricas que miden habilidades cognitivas
y no cognitivas, data sociodemográfica
y data de desempeño de personas en el
puesto de trabajo. Usamos una base de
datos con más de 400,000 observacio-
nes, que hemos logrado acumular des-
de que comenzamos a probar nuestra
tecnología.
¿El sistema fue comprado o diseñado di-
rectamente por ustedes? Cuéntanos un
poco el proceso de implementación de la
tecnología.
Nuestra prueba sicométrica propietaria
y el algoritmo predictivo que usamos
son parte del trabajo que hizo la doctora
Sara Nadel como parte de su tésis docto-
ral en la Universidad de Harvard. Sara
diseñó la versión original de la teconlo-
gía, y ahora que nosotros estamos aso-
ciados con ella la seguimos desarrollan-
do juntos.
¿De dónde obtienen la data para
procesar?
La data la obtenemos de la prueba sico-
métrica que aplicamos y de la data que
las empresas nos dan.
¿Cuáles son los usos más prácticos que
las empresas en Perú pueden darle a la
big data?
En el área comercial y de marketing hay
empresas que ya están usando algunas
herramientas de big data para extraer
conclusiones de preferencias de clien-
tes. Pero observamos que hay bastante
espacio para usar algoritmos predicti-
vos e identificar clientes que pueden ser
recurrentes, a los que se les puede hacer
upselling, venta cruzada,por ejemplo.
En recursos humanos y gestión de per-
sonal la mayoría de empresas no trabaja
mucha data y hay un espacio de mejo-
ra muy grande. Usando herramientas
como las nuestras las empresas no solo
pueden identificar desde la selección
quién tiene una alta probabilidad de ser
una estrella en el puesto y quién no, sino
qué tipo de programas de retención fun-
cionan mejor, qué tipo de programas de
capacitación producen los mejores re-
sultados, etc.
¿Los ejecutivos peruanos son receptivos
al uso de esta tecnología?
Es una tecnología muy nueva y muchos
ejecutivos no la conocen, por lo que el
primer paso para la receptividad es lo-
grar que entiendan cómo funciona y los
beneficios que puede generar.
¿Qué otros usos se le puede dar a la base
de datos?
El objetivo de la gestión del talento es
identificar, retener y desarrollar a los
trabajadores más valiosos para la em-
presa. Nuestros algoritmos predictivos
sirven para identificar qué candidatos
a un puesto tienen alta probabilidad
de tener buen desempeño, enfocar los
esfuerzos de retención en ellos y los
esfuerzos de desarrollo en quienes lo
necesitan para mejorar su desempeño,
y evaluar qué prácticas de RRHH son
más efectivas.