Marcos Rodríguez Muñoz

  Aunque el dinero no sea lo más importante, no podemos negar que la política retributiva de una organización es uno de los factores que determinan el grado de compromiso y la satisfacción de las personas. Es un factor que impacta directamente en la motivación y por ello en el desempeño de las personas.   La política retributiva es una de las herramientas con las que contamos en la función de RRHH para:   Atraer el talento que necesitamos, aunque no sea el determinante si es una pieza clave en la oferta global que una organización realiza a una persona. Motivar, si es cierto que la retribución no considero que sea el gran motivador, lo que estoy seguro es que una mala retribución es un factor de gran desmotivación. Retener el talento que necesitamos en la organización.   En estos últimos años he visto en muchas organizaciones sistemas muy complejos y sofisticados de retribución, con un gran número de variables y factores. Pero en muchos de los casos – no todos – se olvidan de lo estrat

  En los últimos años hay dos tecnologías que han experimentado un gran desarrollo (machine learning y big data) y cuyo uso conjunto en la función de RRHH permite obtener resultados exponenciales respecto a su uso individual.   Machine Learning es una disciplina del campo de la inteligencia artificial , a través de  algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de  identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones  (análisis predictivo ) . Este aprendizaje permite a los computadores realizar  tareas específicas de forma autónoma, es decir, sin necesidad de ser programados.   Partiendo de esta definición de Machine Learning, podemos identificar que uno de los factores claves, es dispone de datos masivos, por ello la importancia del big data.   Big data son datos que contienen una mayor variedad y que se presentan en volúmenes crecientes y a mayor velocidad.   Por lo tanto, podríamos concluir que el big data es el alimento del machine learning, el big data organiza y pro