Un algoritmo desarrollado por una investigadora de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV) permitirá identificar a los empleados más motivados en una empresa según las políticas de recursos humanos puestas en práctica por sus directivos.

Así lo ha asegurado Lourdes Canós, del Grupo de Investigación en Reingeniería, Organización, trabajo en Grupo y Logística Empresarial (ROGLE) de la UPV, que ha creado esta herramienta informática.

En su trabajo, publicado en la revista Management Decision, la investigadora presenta un análisis completo de 78 factores que motivan a los trabajadores, agrupados en ocho bloques, como automotivación, gestión, comunicación, incentivos monetarios, equipo o ética.

El estudio señala como factores motivadores tanto las 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.

"Es una lista muy amplia y completa pero que no está cerrada, ya que dependiendo de la empresa, a lo que se dedique o su ubicación, se pueden incluir otros factores", ha señalado Canós.

Para la inclusión de factores también se han incluido algunos relacionados con la actual crisis, como la dependencia económica que el empleado tiene de su puesto de trabajo, aunque ha indicado que si se mira la lista dentro de veinte años, "el factor seguirá estando ahí".

"De cada tipo de empresa, institución u organización y de su entorno dependerá elegir los factores adecuados para cada análisis", ha señalado Canós, quien ha agregado que se puede aplicar a empresas tanto públicas como privadas, donde las circunstancias laborales son diferentes.

Según Canós, 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".

Para ello, utilizando un índice de adecuación "fuzzy" (lógica difusa) se obtiene una ordenación de los empleados en función de su afinidad a las políticas de motivación implementadas en la organización y 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", según Canós.

La investigadora ha señalado que el trabajo será aplicado en un "futuro inmediato" en un equipo investigador y docente de la Universidad Politécnica de Valencia. "La complejidad del algoritmo es su diseño y lo que hay detrás, pero es una herramienta muy sencilla de utilizar y aplicar", defiende Canós.