lunes, 25 de noviembre de 2019

COSTOS DEL ESTRÉS LABORAL


Por: Augusto Donayre Paiva





En su libro "Dying for a paycheck" (Muriendo por un salario) el autor Jeffrey Pffefer, profesor de la Escuela de post grado de negocios de la Universidad de Stanford y autor de 15 libros en el campo de la teoría organizacional y en el manejo de recursos humanos, basado en las investigaciones que ha realizado durante décadas, tanto en los Estados Unidos y el resto del mundo, nos argumenta que el sistema de trabajo actual enferma e incluso termina con la vida de las personas.

Nos relata el caso de Kenji Hamada, un hombre de 42 años que murió de un ataque al corazón en su escritorio en Tokio,trabajaba 75 horas a las semana,y había trabajado 40 días seguidos sin parar, su viuda declaro que Kenji estaba excesivamente estresado.
Los estudios realizados por Pffefer incluidos en la publicación revelan que el 61% de los empleados considera que el estrés los ha enfermado y el 7% asegura haber sido hospitalizado por causas relacionadas con el trabajo.
Sus estimaciones apuntan a que el estrés esta relacionado con la muerte anual de 120 mil trabajadores estadounidenses, y desde un punto de vista económico, el estrés tiene un costo de mas de US$300 mil millones al año en USA.
El trabajo se ha vuelto inhumano, dice Pffefer, las empresas no son lo suficientemente responsables para afrontar este tema,hay empleos mas afectados que otros,un piloto de avión, un conductor de camión, un trabajador de planta o de fabrica tienen un limite máximo de horas que puede trabajar.
Pero en realidad hay muchas otras profesiones donde no hay limites y las horas de trabajo superan fácilmente las 12 horas diarias. En USA el lugar de trabajo es la quinta causa de muerte.Explicaba en una entrevista que en los años 50 y 60 los directivos decían que era necesario equilibrar los intereses de los empleados con los de los clientes y los accionistas, sin embargo ahora todo esta centrado en los accionistas.Con respecto a los cambios en las compensaciones o remuneraciones indica como era en el ámbito tradicional y como es ahora en la actualidad:
Tradicional:Puestos,definición de puestos,valuación de puestos y condiciones económicas, en la actualidad funciona muy distinto:Desempeño,determinación de objetivos,análisis de desempeño y mercado.Claramente se puede apreciar los cambios que ha venido sufriendo desde los 60 a la fecha los conceptos en los ingresos y compensaciones de los trabajadores.Y en el Perú no ha sido la excepción,las exigencias de los mercados ,las mejoras continuas, la productividad, las reducciones de costos,ser cada vez mas competitivos y la medición permanente de tus resultados han llevado cada vez mas a una estresante situación que de muchas maneras como lo expresa Pffefer redunda en la salud física y mental del trabajador.
Ante la pregunta:¿quienes son los responsables y que papel juega la política en todo esto? Pffefer argumenta que los responsables son los empleadores y el gobierno por no hacer nada al respecto, el gobierno tiene un rol enorme, se requiere de una intervención sistemática que debe provenir de algún tipo de regulación. Regulación que debe ser bien afinada sin dejar de considerar las replicas usuales de las empresas de que hacer cambios en el sistema de trabajo afectara los resultados económicos de las corporaciones, cosa que nos es tan cierta ya que es por todos conocido que la gente estresada y con complicaciones de salud física y mental son menos productivos.
Los costos por la atención de peruanos con problemas de salud derivados del trabajo son muy altos y los asume en gran medida la seguridad social, seguridad social pagada por todos nosotros, por ultimo buscar el equilibrio entre vida y trabajo debe ser tarea de empleadores y trabajadores.
Arriba Perú.












sábado, 9 de noviembre de 2019

La ciencia de los datos: Nueva fuente de riqueza.


Por Augusto Donayre Paiva



La Ciencia de los Datos es el estudio de la procedencia de la información, nos permite principalmente  identificar y visualizar el comportamiento  de todos los tipos de generadores de datos, en las empresas e instituciones de todos los sectores económicos.
La Visualización y procesamiento de datos nos permite conocer a nuestros clientes y poder segmentarlos (Clustering), nos permite identificar sus necesidades (Propensity Modeling) y encontrar soluciones para mejorar sus experiencias (Model Deployment).
En esta nueva era donde los datos son el nuevo recurso natural en abundancia el negocio consiste en ser más rápidos e inteligentes,  actitud que genera gran valor en el negocio, hoy en día la realidad es altamente dinámica y tenemos que mantener un sentido de adaptación constante y rápido, tratando siempre de lograr la convergencia de todo hacia el mismo resultado. 
En este escenario nos encontramos con el tema vigente y de gran difusión "la ciencia de los datos", ciencia que viene acompañada de otro gran tema y que está dentro de las nuevas tecnologías en el ambiente de la Inteligencia Artificial , el Machine Learning, (automatización y despliegue del modelo elaborado).
Si bajamos a la realidad peruana tenemos el mejor ejemplo de estos dos temas tanto el Data Science (Ciencia de los datos) y el  Machine Learning (Automatización del modelo elaborado), : la Banca Digital, en el Perú tenemos a los 4 principales competidores: BCP, IBK, BBVA y Scotiabank que han llevado a un gran cambio a la banca nacional con tecnologías disruptivas, alta colaboración con las Startups y Fintech, y además de una gran capacidad de asumir las nuevas tecnologías con las grandes Amazon y Microsoft.
Dentro los resultados de esta gran inserción de la banca en el mundo tecnológico tenemos:
-40% de ahorros en costos logísticos.
-112% de incremento de transacciones por la banca móvil.
Con estos resultados y conociendo de que aproximadamente solo el 10% de ingresos provienen de agencias bancarias, (no rentables) nos permite proyectarnos que en un plazo no mayor de 5 años tendremos Bancos sin agencias y el 100% de sus clientes serán digitales.
Como generar valor con estos instrumentos tecnológicos: (Banca Digital).
-Conociendo al cliente/ quienes son?: determinar los gustos, el comportamiento financiero, el perfil transaccional, ejemplos: muchos pagos, solo depositan?, viajan mucho?, que compran al crédito?, etc. 
-Entender sus necesidades/ Que necesitan?: saber si ahorran, cambian moneda?, que tanto usan la tarjeta de crédito?, beneficios, descuentos, etc.
-Modelación/ Como modelar?:Determinar objetivos, supervisar problemas, crear sistema de recomendación, buscar correlaciones, creación de variables, selección de modelos y medir resultados.
-Mejorando su experiencia/ Como ofrezco mi producto?: brindar servicio personalizado, la oferta en el momento oportuno.
Conclusión: Está claro que el enfoque total es la satisfacción al cliente, realizar soluciones incrementales, trabajo arduo en la gestión ,manipulación y mantenimiento de la Data (aprox.70% del tiempo), con la expectativa de que a mas data mayor información y a mayor información mejores tomas de decisiones en pro del resultado.
Al final otorgarles a sus usuarios, clientes o consumidores la felicidad de realizar sus operaciones con alegría.
Finalmente puedo decir que llegó la era de la MONETIZACIÓN DE LOS DATOS, los nuevos negocios de todo tipo nacen con los datos y se desarrollan permanentemente  con su procesamiento, el análisis de los datos es una gestión imprescindible en cualquier estructura  administrativa u operativa del negocio. 
Arriba Perú.