Impacto del programa PIEI en los niveles de inteligencia emocional de supervisores de equipos de trabajo y en el desempleo laboral de su equipo en un centro de llamadas

La Inteligencia Emocional, la Formación Emocional, el Desempeño Laboral y las hipotéticas relaciones entre ellas, son el objeto de este estudio. En los últimos años, son numerosas las investigaciones que están tratando de definir y encontrar posibles relaciones entre estos conceptos. El título de esta tesis: “Impacto del programa formativo PIEI en los niveles de Inteligencia Emocional de supervisores de equipos de trabajo y en el Desempeño Laboral de su equipo en un Centro de Llamadas”, apunta también en esta dirección y pretende aportar alguna luz a estas cuestiones. Para ello, y situándose en uno de los tipos de organizaciones empresariales actuales más dinámicas, como son los Centros de Llamadas (CC)1, en este estudio se pretende entender de manera concreta, la relación entre la Inteligencia Emocional de los supervisores de equipos de trabajo y el Desempeño Laboral de los equipos de operadores bajo su responsabilidad. Los objetivos a alcanzar varios: • Observar si hay diferencias en los niveles de Inteligencia Emocional y de Desempeño Laboral entre los distintos colectivos socio-demográficos (Género, Edad, Formación y Experiencia laboral) de los participantes. • Evaluar si la participación en un programa intensivo de formación emocional, puede influir en la mejora de la Inteligencia Emocional de los mismos. • Evaluar si los resultados pudieran redundar en una mejora de las variables de Desempeño Laboral de los equipos bajo su supervisión. • Comprobar la idoneidad de la aplicación del programa formativo en el entorno empresarial, en concreto en los CC...

Eficacia del programa educativo PIEI y su relación con la inteligencia emocional autoinformada y la autopercepción de competencias emocionales adquiridas, en estudiantes universitarios

Esta investigación surge de la necesidad de atender la educación emocional en el ámbito universitario y para ello, se crea un Programa de Inteligencia Emocional Intensivo (PIEI en adelante) para aplicar a los estudiantes universitarios. El título de esta tesis: “Eficacia del Programa Educativo PIEI y su relación con la inteligencia emocional autoinformada y la autopercepción de competencias emocionales adquiridas, en estudiantes universitarios” apoya el objetivo de conocer si en este estudio existe impacto en inteligencia emocional autoinformada y la autopercepción de competencias emocionales, en estudiantes (hombres y mujeres) pertenecientes a diferentes universidades de la Comunidad de Madrid. La misión es conocer la eficacia de este programa formativo PIEI y saber si tras su aplicación: • Se muestra alguna diferencia estadísticamente significativa en inteligencia emocional autoinformada (atención, claridad y reparación emocional). • Se produce alguna diferencia en la autopercepción de competencias emocionales adquiridas, relativas a conciencia emocional, regulación emocional e inteligencia interpersonal. • Se puede generalizar su aplicación a más ámbitos de intervención, además del educativo, tales como el empresarial, sanitario, social y deportivo. • Se puede expandir su eficacia con rapidez, a nivel nacional e internacional, gracias a sus condiciones innovadoras de aplicabilidad: breve duración y bajo coste económico...

Inteligencia ambiental en el Internet de las cosas

En la actualidad, existe un concepto que está cobrando especial relevancia, el cual es conocido como IoT (Internet of Things, Internet de las Cosas) [1]. En el IoT [2] se define la interconexión digital de objetos cotidianos con internet, esto significa que no sólo “los humanos” tenemos la capacidad de conectarnos a internet, sino que caminamos hacia una nueva era donde prácticamente cualquier cosa podría ser conectada a internet, desde un reloj (smartwatch), como tenemos en la actualidad, hasta una nevera, una persiana, una sartén, etc. En este proyecto se ha querido aplicar ciertas fases del IoT, para convertir una información ambiental poco sesgada, proporcionada por una pequeña estación meteorológica, en un valor adicional a la hora de tomar decisiones basadas en las variables ambientales, para determinar, según un proceso de aprendizaje automático, la sensación que una persona percibe en relación al tiempo meteorológico en un determinado momento. Para ello utilizamos una serie de sensores que se encargan de darnos la información ambiental necesaria (como la temperatura, humedad y presión atmosférica) una fuente de procesamiento como puede ser un micro-controlador, para después poder manejarla y procesarla en la nube, de forma remota, adquiriendo así el valor añadido que se espera en el IoT. Además, en este proyecto se aplican técnicas de Inteligencia Artificial para ayudar al usuario en esa toma de decisiones, mediante un proceso de entrenamiento previo, que permite obtener información relevante para aplicarla posteriormente en el contexto meteorológico mencionado. Para manejar todos estos conceptos y elementos, se hace uso de servicios Web, bases de datos, procesamiento y aprendizaje automático, integrando todos los servicios en una misma plataforma que facilite la comunicación de todos los elementos involucrados.

Análisis del riesgo de caída de cartera en seguros: metodologías de “inteligencia artificial” vs “modelos lineales generalizados”

Han transcurrido varios años desde que se comenzó a hablar de Solvencia II y hoy es una realidad; cuyo objetivo es el desarrollo y establecimiento de un nuevo sistema que permita determinar los recursos propios mínimos a requerir a cada aseguradora, en función de los riesgos asumidos y la gestión que se realice de ellos. Así mismo, engloba un conjunto de iniciativas para la revisión de la normativa existente, la valoración y supervisión de la situación financiera global de las entidades aseguradoras y modos de actuación interna de las mismas. Uno de los temas más controvertidos bajo esta regulación es cómo conseguir una adecuada evaluación de los riesgos asumidos por las entidades. Esto se traduce en lograr identificar las causas que puedan suponer una pérdida en sus recursos; así como en innovar en el campo técnico para lograr una correcta cuantificación de los riesgos posibles en los que podrían estar expuestas las entidades. El objetivo de este trabajo es mostrar la posibilidad de utilizar dos enfoques metodológicos distintos para la evaluación de riesgos: uno no paramétrico para lo cual se recurrirá a las técnicas de Inteligencia Artificial y, en contraste, la aplicación de los Modelos Lineales Generalizados provenientes de la estadística paramétrica. De esta forma, lograr establecer una serie de reglas de decisión básicas, a manera de herramienta de clasificación, que puedan ser capaces de determinar los perfiles de clientes susceptibles a la cancelación de su póliza. La aplicación práctica de ambas metodologías, se llevará a cabo con la finalidad de analizar el Riesgo de Caída de Cartera; el cual hace referencia a uno de los tantos riesgos medibles que el sector habrá de tener en cuenta de acuerdo a Solvencia II...