Investigación en Recursos Humanos
En CIP, la investigación en Psicología Forense opera con el máximo rigor científico y la independencia metodológica que caracteriza a nuestro centro. Nuestro trabajo sEl Centro de Investigación en Psicología (CIP) aborda la gestión del capital humano (RRHH) como un dominio de ciencia de datos conductuales, fundamental para la optimización organizacional y la consecución de una ventaja competitiva sostenida. Nuestra investigación se centra en la aplicación rigurosa de la Psicología Industrial y Organizacional (PIO) y la Psicometría Avanzada para generar modelos predictivos de alto valor estratégico.
1. Modelado Predictivo de la Conducta Organizacional
Nuestras líneas de investigación buscan trascender la medición descriptiva para enfocarse en la predicción y manipulación de variables críticas del rendimiento.
Validez Predictiva en Selección: Desarrollamos y validamos modelos de screening predictivo de alto rendimiento, utilizando técnicas de Análisis Factorial Confirmatorio (AFC) y Regresión Logística para establecer la relación entre constructos de personalidad, habilidad cognitiva y motivacional, y métricas objetivas de desempeño laboral (Job Performance). Nuestro objetivo es elevar el coeficiente de validez predictiva ($\rho$) de los procesos de selección, minimizando el error de contratación tipo II.
Análisis de Turnover Voluntario: Implementamos modelos de Análisis de Supervivencia (e.g., Regresión de Cox) para identificar los drivers específicos del abandono voluntario (turnover) y calcular la propensión al riesgo de cada cohorte de empleados. Esto permite la intervención proactiva y la minimización del costo de reemplazo (CoR) asociado a la rotación.
2. Diseño y Validación de Intervenciones Basadas en la Evidencia
La eficacia de las intervenciones de RRHH (formación, desarrollo, coaching) es evaluada mediante diseños cuasi-experimentales y experimentales.
Impacto de la Formación y el Desarrollo (T&D): Aplicamos diseños con grupos de control y pre/post-medición (pretest-posttest control group design) para medir el retorno de la inversión (ROI) de los programas de T&D. Investigamos la transferencia del aprendizaje (training transfer) mediante la modelización de variables mediadoras y moderadoras (e.g., apoyo organizacional, autoeficacia).
Clima Organizacional y Bienestar: Utilizamos el Modelado de Ecuaciones Estructurales (SEM) para mapear las relaciones causales entre variables psicosociales (liderazgo, justicia organizacional, burnout) y outcomes organizacionales (productividad, absentismo). Esto permite identificar los puntos de apalancamiento precisos para la mejora del clima y el compromiso ( engagement) de los empleados.
3. Integración de People Analytics y Tecnologías Predictivas
Nuestra investigación se nutre de la integración de Big Data y People Analytics para ofrecer insights accionables:
Detección de Patrones Mediante Machine Learning: Empleamos algoritmos de clustering y clasificación supervisada (Random Forest, Redes Neuronales) para segmentar la plantilla e identificar patrones latentes de éxito o riesgo, permitiendo estrategias de gestión del talento hiper-personalizadas.
Análisis de Redes Organizacionales (ONA): Investigamos la estructura de las redes de comunicación formales e informales (social networks) dentro de la organización, utilizando métricas como la centralidad (centrality) y la densidad (density) para identificar key players (nodos críticos) y cuellos de botella en el flujo de información y la innovación.
Al asociarse con el CIP, las organizaciones acceden a una investigación aplicada e independiente que transforma la gestión de personas en un motor estratégico basado en la evidencia psicométrica y el análisis avanzado de datos.