Un estudio desarrollado en el Campus de Gandia de la Universitat Politècnica de València permite identificar a los empleados más motivados en una empresa según las políticas de recursos humanos puestas en práctica por sus directivos. La clave reside en un algoritmo desarrollado por la profesora Lourdes Canós Darós, investigadora del Grupo de Investigación en Reingeniería, Organización, trabajo en Grupo y Logística Empresarial – ROGLE de la UPV.
En su trabajo, publicado en la revista Management Decision, la investigadora de la UPV llevó a cabo un análisis completo de los factores que motivan a los trabajadores; de hecho, en su estudio presenta una lista exhaustiva de factores, en total, 78, agrupados en ocho bloques: auto motivación, gestión, desarrollo, comunicación, incentivos monetarios, equipo, ética y otros. De este modo, el estudio señala como factores motivadores tanto las conocidas recompensas económicas como la dignidad en el desarrollo de la profesión, el apoyo de los superiores, la proactividad o la existencia de un buen clima laboral, por ejemplo. De cada tipo de organización y de su entorno dependerá el elegir los factores adecuados para cada análisis.
“Se trata de una herramienta de ayuda a la toma de decisiones que permite conocer qué trabajadores están más motivados según sus propias percepciones, de acuerdo con la política corporativa diseñada por los directivos”, apunta Lourdes Canós. Para ello, utilizando un índice de adecuación fuzzy, se obtiene una ordenación de los empleados en función de su afinidad a las políticas de motivación implementadas en la organización, definidas por unos determinados factores.
“Puesto que las valoraciones realizadas por empleados y directivos incluyen la subjetividad e incertidumbre subyacentes en la gestión de personas, de su aplicación la empresa puede extraer información de gran relevancia para tomar decisiones sobre la formación del empleado, su promoción, el estilo de liderazgo adecuado para lograr un buen desempeño o la gestión de equipos”, concluye Canós.
Fuente: UPV