Plan de Desarrollo del Employee Engagement para Empresa de Subcontratación de Personal y Servicios Tecnológicos Remota: Adaptación de Escala UWES y Modelo Mercer

Abstract

Actualmente, las empresas están focalizando sus esfuerzos en la fuerza laboral, considerando que altos niveles de Employee Engagement (EE) incrementan la identificación, entusiasmo, energía y eficiencia del trabajo, que es la clave del éxito de las organizaciones. Es por ello que el presente estudio está enfocado en medir el nivel de EE de tres grupos de ingenieros desarrolladores de proyectos con IA de La Empresa: Data Analytics, Machine Learning y Data Engineering. Todo esto, a través de una revisión teórica y de antecedentes para adaptar la escala UWES integrando la dimensión de Sense of Belong (SofB) y preguntas del Modelo Mercer que permiten relacionarlos. Esto facilita identificar sus debilidades en cada dimensión para plantear estrategias que las confronten y promuevan el desarrollo del EE y así, definir un plan para su implementación en La Empresa. La investigación se aplicó a una muestra de 89 empleados ubicados en diferentes localidades. Los resultados evidenciaron que, las condiciones de los tres grupos en las cuatro dimensiones son similares, aunque el nivel de EE es bueno, siempre existe la oportunidad de mejora en las dimensiones del vigor, dedicación y absorción. Sus problemáticas se enfocan en: Gestión del tiempo, atención plena, competitividad y entusiasmo. Es por ello que las estrategias se orientan principalmente a gestionar el Job crafting, trabajo flexible, Mindfulness, administración del tiempo, desarrollo profesional y personal, entre otras. Finalmente, lo anterior sirve como base para el plan de implementación de las estrategias en el que se consideran los antecedentes y un esquema lineal visto como una secuencia de pasos para desarrollar el EE.

Currently, companies are focusing their efforts on the workforce, considering that high levels of Employee Engagement (EE) increase identification, enthusiasm, energy and work efficiency, which is the key to the success of organizations. That is why this study focuses on measuring the EE level of three groups of engineers developing projects with AI of The Company: Data Analytics, Machine Learning and Data Engineering. All this, through a theoretical and background review to adapt the UWES scale by integrating the Sense of Belong (SofB) dimension and questions from the Mercer Model that allows them to be related. This makes it easier to identify their weaknesses in each dimension to propose strategies that confront them and promote the development of the EE and, thus, define a plan for its implementation in The Company. The research was applied to a sample of 89 employees located in different locations. The results showed that the conditions of the three groups in the four dimensions are similar; although the EE level is good, there is always an opportunity to improve in the dimensions of vigour, dedication and absorption. Their problems focus on Time management, full attention, competitiveness and enthusiasm. That is why the strategies are mainly oriented toward managing Job crafting, flexible work, Mindfulness, time management, and professional and personal development, among others. Finally, the above serves as the basis for the implementation plan of the strategies in which the antecedents and a linear scheme are considered as a sequence of steps to develop the EE.