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Nuevas Soluciones Tecnológicas en RRHH. Business Intelligence y Simuladores RA Diego Pérez Donoso Director de Productos y Servicios grupo Innopulse
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1. Introducción 2. Líneas de Trabajo e Investigación:
a) Simuladores y Realidad Aumentada b) Big data y Business Intelligence
3. Nuevos métodos de aprendizaje, selección y capacitación (Simuladores y RA)
4. Nuevos métodos de Prospección del mercado y B2B (Big Data y Business Intelligence)
5. Conclusiones
ÍNDICE
Nuevas Soluciones Tecnológicas en RRHH. Business Intelligence y
Simuladores RA
13 – ABRIL - PAMPLONA
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Introducción
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Proyecto de investigación y desarrollo para la adopción de tecnologías de RA y Big
Data en las empresas.
Nuevas Soluciones Tecnológicas en RRHH. Business Intelligence y
Simuladores RA
Marzo 2012 - Universidad Politécnica de Madrid y Grupo Innopulse.
• Objetivo 1) Se pretende desarrollar
soluciones versátiles, económicas y de aplicación amplia, en el ámbito de la simulación y RA, aprovechando elementos accesibles y ya implantados en las empresas.
• Objetivo 2) Se pretende desarrollar soluciones de bajo coste basadas en el BigData del mercado de trabajo, para la prospección de venta, prospección de perfiles profesionales, y competencias.
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Líneas de Trabajo e Investigación
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Objetivo 1 Se pretende desarrollar un conjunto de soluciones versátiles, económicas y de aplicación amplia, en el ámbito de la Simulación y Realidad Aumentada, aprovechando elementos accesibles y ya implantados en las empresas.
Nuevas Soluciones Tecnológicas en RRHH. Business Intelligence y
Simuladores RA
• Simulador Carretillas elevadoras: 2 años, coste desarrollo medio, coste mercado fuera del rango (no bonificable), resultado 6.
• Simulador RA PRL (Evacuación edificios, almacén, industria etc): 3 meses, coste desarrollo bajo, coste mercado dentro rango (bonificable) y personalizable, resultado 8.
• Simulador RA con reconocimiento de manos (Despiece de carne, uso de sierras, Montaje de piezas, etc…): 3 meses, coste desarrollo medio, coste mercado dentro rango (bonificable) y personalizable, resultado 9.
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Objetivo 2
Se pretende desarrollar soluciones de bajo coste basadas en el Big Data del mercado de trabajo, para la prospección de venta, prospección de perfiles profesionales, y competencias.
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Simuladores RA
• Fuentes de Datos: Multiples, de alta calidad y frecuencia, suficientes cualitativamente y cuantitativamente; portales de empleo, AAPP, Diarios Digitales, Empresas de Selección y ETTs, etc….
• Crawler: En niveles semiprofesionales, simple y accesible, en niveles profesionales, necesaria la escala para su financiación. Tecnológicamente viable y adecuado.
• Business Intelligence: Específica, necesario gran conocimiento del negocio, estrategia y capacidad analítica. Derivar en la empresa.
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Nuevos métodos de aprendizaje, selección y capacitación (Simuladores y
RA)
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Nuevos Métodos • Aprendizaje
• Selección
• Capacitación
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• Aprendizaje: Los nuevos métodos y herramientas para el proceso de aprendizaje, permiten ampliar significativamente la curva de aprendizaje (+ del 25%); mediante la realización práctica simulada de procesos complejos (multiples elementos).
• Selección: Se obtienen nuevos procesos de aprendizaje rápido, específico y con mediciones concretas y objetivas, que permiten establecer procesos de preparación previa, reciclajes y evaluación en procesos de selección rápidos.
• Capacitación: El desarrollo del trabajador para el desempeño de una actividad específica (*) se puede trabajar de manera individual y reiterativa.
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EJEMPLOS VISUALES
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Simuladores RA
SIMULADOR CARRETILLA
SIMULADOR RA PRL e INCENDIOS
SIMULADOR MOVIMIENTO
PACIENTES
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Nuevos métodos de Prospección del mercado y B2B (Big Data y Business
Intelligence)
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Nuevos métodos de Prospección del mercado y B2B (Big Data y Business
Intelligence)
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Simuladores RA
• Prospección del Mercado: Podemos conocer con cierta equivalencia, las necesidades concretas que tendrán nuestros clientes según sus ofertas de empleo. (B2B)
• Prospección Perfiles Profesionales: En grandes empresas, la retención del talento, en determinados sectores, es un objetivo clave, los sistemas de análisis nos permiten obtener información sobre los aumentos salariales por competencias, provincias y competencia, pudiendo establecer así políticas retributivas específicas acordes con el mercado laboral de hoy (actualizado).
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APLICACIONES PARA VENTA
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APLICACIONES PERFILES
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Categoría: Comerciales, Empresas: Leasing de coches, 4º T de 2015, Madrid.
Sales Force (2%)
Inglés C1 (4%)
Chino (10%)
Licenciatura (2%)
Análisis Linkedin perfiles para selección:
12: Competencias confirmadas
4 competencias coinciden
30 actualizaciones del perfil en el último año
Estudios y Edad coinciden
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….
….
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Conclusiones
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Conclusiones Ok: • Viabilidad Tecnológica • Costes adecuados • Nuevos modelos de
aprendizaje valiosos • Nuevos modelos de
Prospección valiosos KO: • Simuladores y RA: No son
aplicables a la mayoría de los procesos, no son genéricos.
• BigData: Sólo existen fuentes de datos en algunos procesos, aún inmaduro.
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Futuro ¿Proximo? Nuevas necesidades formativas. • Aumento de la Especialización • Aumento del Teletrabajo • Nuevos perfiles • Etc.. Big Data y BI • Aumento exponencial de las
fuentes de datos + internet de las cosas
• Posibilidad de establecer relaciones entre datos sin gran relevancia aparente…(Ejemplo: iOs y Rape)
• Análisis rápido de redes sociales y perfiles públicos
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