Análisis del sentimiento en Slack: cómo funciona y por qué lo necesita

Las encuestas de compromiso de los empleados son herramientas valiosas para comprender el estado de ánimo de su lugar de trabajo, pero sólo miden un único punto en el tiempo. Utilizando Slack, los líderes actuales pueden tomar el pulso continuo a su organización y comprender cómo fluctúa el sentimiento en tiempo real. El análisis de sentimientos de Slack es la nueva frontera del compromiso de los empleados, que ayuda a los ejecutivos a mejorar la moral y aumentar la retención.

¿Qué es el análisis de sentimientos?

El análisis de sentimientos, o minería de opiniones, consiste en utilizar IA de procesamiento del lenguaje natural (PLN) para evaluar la emoción o el significado que subyace en un texto escrito. En el contexto de Slack, esto significa comprender los sentimientos expresados en los mensajes para obtener información sobre la moral y la satisfacción de los empleados. Los usos empresariales del análisis de sentimientos son diversos y van mucho más allá de la comprensión de las comunicaciones de los empleados.

Casos de uso del análisis de sentimiento

El análisis de los sentimientos tiene una amplia gama de aplicaciones en el lugar de trabajo, entre ellas:

• Comprender el sentimiento de los empleados: Al analizar las conversaciones de Slack, las empresas pueden obtener información valiosa sobre la moral, el compromiso y la satisfacción de los empleados. Esta información puede utilizarse para identificar áreas de mejora, abordar las preocupaciones de los empleados y fomentar un entorno de trabajo más positivo y productivo.
• Identificar las tendencias del lugar de trabajo: A nivel global, el análisis de las tendencias de los sentimientos a partir de la escucha pasiva puede ayudar a los ejecutivos a identificar las áreas de la empresa en las que la moral está baja, las frustraciones son altas y la toxicidad supura. Al identificar estas áreas centrales -y sacar a la luz los temas que generan un sentimiento bajo- las empresas pueden adoptar un enfoque proactivo para proteger la cultura de su empresa, mejorar la reputación de su marca y aumentar la retención de los empleados.
• Medir el impacto de los cambios: El análisis de Slack puede utilizarse para medir el impacto de los cambios, como nuevas políticas, procedimientos o iniciativas, en el sentimiento de los empleados. Esta información puede utilizarse para evaluar la eficacia de estos cambios y realizar los ajustes necesarios.
• Resolver problemas en tiempo real: ¿Organiza una importante reunión de empresa pero no todo el mundo puede unirse a la llamada? ¿Está desplegando una nueva herramienta y quiere asegurarse de que nadie se queda atrás durante la formación? Los chats de Slack son el primer recurso para muchos empleados que buscan ayuda y soporte técnico, lo que significa que el análisis de sentimientos en tiempo real puede poner de relieve los problemas sistémicos a medida que se producen.

¿Es útil el análisis de los sentimientos?

El análisis de los sentimientos puede ser una forma extremadamente poderosa de comprender cómo funciona el lugar de trabajo y los temas que tienen mayor impacto en los empleados en tiempo real. Sin el análisis del sentimiento, los líderes deben confiar en encuestas lentas que pueden introducir sesgos o esperar a que los empleados planteen problemas y aboguen por sí mismos. A veces, los primeros ejecutivos que se enteran de los problemas que asolan la empresa es cuando empiezan a sufrir una hemorragia de buenos empleados.

Comprender el sentimiento de los empleados permite a las empresas abordar los retos de forma proactiva y crear un entorno de trabajo propicio. Además, el seguimiento del sentimiento indica a los empleados que sus opiniones importan, lo que fomenta una mayor productividad, comunicación y transparencia.

Cómo aprovechan las mejores empresas el análisis de los sentimientos para crear valor empresarial

Las empresas líderes pueden aprovechar el análisis de los sentimientos para obtener un valor sustancial en toda la empresa utilizando los conocimientos para mejorar la toma de decisiones, el compromiso de los empleados y la satisfacción de los clientes.

• Una empresa farmacéutica global con operaciones en Ucrania y Rusia recurrió a la escucha de los empleados para apoyarlos durante el estallido de las hostilidades.
• Un gigante de las telecomunicaciones recurrió al análisis de sentimientos para reducir el agotamiento de los empleados del centro de llamadas.
• Gracias al análisis de sentimientos, este proveedor de servicios sanitarios ofreció un mejor apoyo a su personal durante Covid.
• Este gran minorista hizo que su programa de reconocimiento de empleados fuera más inclusivo utilizando el análisis de sentimientos para asegurarse de que tenían en cuenta todas las voces por igual.

¿Cómo funciona el análisis de sentimientos de Slack?

El proceso de análisis del sentimiento en Slack implica varios pasos:

1. Extracción de datos: Conexión a las API de Slack para extraer datos de las conversaciones dentro de los canales de Slack.
2. Limpieza y preparación de datos: Se elimina la información irrelevante y de baja calidad, lo que garantiza la racionalización de los datos para su análisis.
3. Procesamiento del lenguaje natural (PLN): Las herramientas de PNL permiten a las máquinas comprender y analizar el habla humana.
4. Identificación del sentimiento: Mediante PNL, se puntúa el sentimiento de cada mensaje: si es positivo, negativo o neutro.
5. Visualización e informes: Los resultados del análisis del sentimiento se agregan y se presentan en informes, proporcionando una visión del sentimiento de los empleados.

¿Tiene limitaciones el análisis de los sentimientos?

El análisis de sentimientos basado en la PNL es una herramienta poderosa, pero no es infalible. La percepción humana del sentimiento dentro de un texto escrito está en sí misma abierta al debate: no siempre es posible decir unánimemente si un mensaje tiene un sentimiento positivo o negativo, especialmente si hay sarcasmo o humor en juego.

Cuando confiamos únicamente en nuestra interpretación del lenguaje escrito, los humanos discrepamos sobre el sentimiento de los mensajes alrededor del 15% de las veces, según una investigación de los científicos de datos de Aware. Utilizamos la puntuación, los emojis, los memes, la jerga y las frases comunes para ayudarnos a transmitir el significado en Slack y otros foros escritos, y eso significa que cualquier IA de procesamiento del lenguaje natural que se utilice para analizar el sentimiento también debe ser capaz de analizar esos elementos del discurso escrito. En última instancia, cualquier modelo de análisis de sentimientos es tan bueno como el PLN que lo alimenta.

También es fundamental comprender el contexto en el que se escriben los mensajes. La jerga y las abreviaturas del sector pueden ser identificadas erróneamente o malinterpretadas por las herramientas de análisis genérico, lo que provoca lagunas críticas en el análisis. Normalizar los modelos de IA, aprendizaje automático y PNL para las industrias y los lugares de trabajo individuales es esencial para obtener información auténtica sobre el sentimiento de los empleados.

También es importante actualizar periódicamente los modelos de PNL, ya que el lenguaje evoluciona constantemente. Sin la capacidad de comprender la jerga o las referencias culturales más recientes, no se puede confiar en que el análisis de los sentimientos sea completamente preciso. Por ejemplo, el emoji de la risa llorando () ha sido uno de los más utilizados desde principios de la década de 2010. Sin embargo, las generaciones más jóvenes utilizan cada vez más el emoji del sollozo () o el emoji de la calavera () en su lugar.

Preguntas frecuentes sobre el análisis de sentimientos en Slack

¿Qué es el análisis de sentimientos en los canales de Slack?

El análisis de sentimientos en Slack consiste en evaluar el tono emocional de los mensajes para obtener información sobre cómo se sienten los empleados respecto a los temas de su lugar de trabajo.

¿Cómo se utiliza Slack para los análisis?

Slack proporciona a las empresas un conjunto de datos masivo y en tiempo real sobre las experiencias y el sentimiento de los empleados que puede utilizarse para comprender cómo funciona la empresa y realizar mejoras mediante herramientas como Aware.

¿Cómo analizo los datos de la aplicación Slack?

Aware permite a los ejecutivos analizar los datos de Slack ingiriendo datos y proporcionando análisis de sentimiento en tiempo real.

¿Incluyen los análisis de Slack los DM?

El alcance de los análisis de Slack depende de las herramientas utilizadas. En Aware, el análisis del sentimiento y los verbatims se extraen de los mensajes de los canales públicos.

¿Cómo puedo saber si Slack está siendo monitorizado?

Las organizaciones suelen comunicar sus políticas de supervisión del espacio de trabajo de Slack, y herramientas como Aware operan de forma transparente dentro de estas directrices para salvaguardar los datos de los empleados.

¿Cómo puedo encontrar el sentimiento de un mensaje de Slack?

Aware ofrece una visión continua de los sentimientos a partir de los mensajes de Slack y otras herramientas de colaboración desde una plataforma de datos de IA centralizada.

¿Cuáles son las ventajas del análisis de sentimientos para Slack?

El análisis del sentimiento en Slack proporciona información en tiempo real sobre los sentimientos de los empleados, lo que fomenta un entorno de trabajo positivo, mejora las políticas y los procesos y potencia las comunicaciones a todos los niveles.

¿Cómo puedo realizar un seguimiento del análisis de sentimientos de Slack?

El análisis de los sentimientos en Slack está disponible a través de herramientas como Aware, que utiliza la tecnología NLP líder del sector para puntuar los mensajes de Slack y ofrecer información sobre los sentimientos en tiempo real.

Análisis de sentimientos en Slack desde Aware

Aware proporciona a las empresas innovadoras análisis de sentimientos para Slack en inglés y español con el fin de respaldar las estrategias de escucha de los empleados, mejorar los flujos de trabajo operativos y mejorar la experiencia de los empleados. Al conectarse sin problemas a Slack a través de API y webhooks, Aware ingiere datos de colaboración en tiempo real sin afectar a la experiencia del usuario final. A continuación, los modelos de procesamiento del lenguaje natural propiedad de Aware analizan cada mensaje, calificándolo en función de su sentimiento y toxicidad, además de realizar comprobaciones de seguridad para proteger los datos sensibles y valiosos de la exfiltración.

Los modelos que despliega Aware se crearon específicamente para este conjunto de datos y se entrenaron con miles de millones de mensajes de colaboración reales para proporcionar el análisis de sentimientos más preciso disponible. Los modelos de Aware rinden de forma rutinaria a un nivel de referencia casi humano y se normalizan y refinan para cada lugar de trabajo individual con el fin de proporcionar perspectivas procesables y fiables.

Con Aware, los líderes pueden tomar el pulso de su organización en tiempo real o comprender los cambios en el sentimiento a lo largo del tiempo. Esta visión dinámica permite un enfoque proactivo para apoyar y guiar la cultura de la empresa, sacando a la luz los casos de intimidación, acoso y toxicidad antes de que se conviertan en problemas generalizados, y mejorando el mensaje de arriba abajo y de la sala de descanso a la sala de juntas. ¿El resultado? Una plantilla más comprometida y productiva que se siente escuchada y valorada por su organización.

Aware + Slack: Sentimiento y solución de seguridad

Aware es el único proveedor de Slack aprobado para casos de uso de prevención de pérdida de datos (DLP) y eDiscovery. La ingesta en tiempo real de Aware captura un registro completo de los mensajes de Slack, incluidas las revisiones y eliminaciones, y los almacena en un archivo listo para la búsqueda mejorado con metadatos infundidos por IA. Esto permite a los equipos de cumplimiento marcar la casilla de los requisitos de retención de datos, mientras que los responsables jurídicos pueden realizar descubrimientos sin esfuerzo, dando sentido a los archivos JSON, agilizando la evaluación temprana de los casos y apoyando las investigaciones internas.

Impulsado por el NLP más preciso de la industria, Aware captura más instancias de riesgo de datos con menos falsos positivos, identificando el intercambio no autorizado de PII/PHI/PCI, IP y otros datos sensibles y de propiedad y mitigándolos en tiempo real. La biblioteca de flujos de trabajo de Aware mejora aún más estas capacidades al conectarse con los flujos de trabajo existentes para los responsables legales, de cumplimiento, de seguridad, de TI, de RR.HH. y otros, para automatizar acciones basadas en eventos desencadenantes.

Desde la formación de los empleados sobre las políticas de uso aceptable hasta la prevención proactiva de la pérdida de datos, Aware para Slack protege y asegura el lugar de trabajo digital a la vez que eleva la voz del empleado.