Los datos de primera línea son ruidosos: hasta el 30% de la información recopilada no es fiable. La IA de Augmentir separa la información relevante del ruido y clasifica las mayores oportunidades aprovechables en cada proceso, equipo y trabajador.
Encima Se analizaron 15 millones de empleos. y contando.
Cada una responde a una pregunta diferente, y cada una se calcula a partir de datos de ejecución depurados, en lugar de a partir de lo que un cronómetro o una hoja de cálculo hayan registrado.
Stack-ranking identifica las mayores oportunidades de mejora de la productividad en cada proceso de trabajo, de modo que los equipos de mejora continua comienzan con el mayor retorno de la inversión en lugar de con la queja más estridente.
Determina la competencia y el desempeño de cada trabajador en cada tarea, de modo que el dinero destinado al desarrollo de la fuerza laboral se dirige a la persona y a la habilidad que realmente lo necesitan.
Identifica las áreas de mayor impacto para mejorar la calidad, la productividad y la seguridad, y predice el esfuerzo necesario para abordar cada una de ellas antes de asignar un equipo a dicha área.
Crea agentes en Agent Studio que lean directamente la información de Workforce Intelligence, de modo que la mejora continua deje de ser un ejercicio trimestral y se convierta en un ciclo permanente.
Cada ejecución de un trabajo alimenta el modelo, sin cronómetro, sin observador, sin sesgo de muestreo.
Las oportunidades se clasifican según el valor que se puede aprovechar en cada nivel de la organización.
Los agentes activan capacitaciones específicas, recomiendan cambios en los procesos o señalan desviaciones en los procedimientos de trabajo estándar.
El siguiente ciclo evalúa si la intervención funcionó y la clasificación se actualiza automáticamente.
No se trata solo de medir la productividad, sino de utilizar agentes de IA para mejorarla continuamente, en cada proceso, en cada trabajador y en cada centro.
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