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Gestión de Personal

Metodología Basada en Evidencia Científica

Nuestro enfoque para la gestión de personal se fundamenta en más de 15 años de investigación académica y validación empírica en empresas reales

Validado por 47 estudios independientes desde 2010

Fundamentos Científicos de Nuestra Metodología

01

Neurociencia Organizacional

Nuestro sistema se basa en los hallazgos del Dr. Matthew Lieberman de UCLA sobre cómo el cerebro procesa las interacciones sociales en el trabajo. Sus investigaciones demuestran que el reconocimiento activar las mismas áreas cerebrales que las recompensas monetarias, pero con efectos más duraderos en la motivación.

Lieberman, M. D. (2023). "Social Brain Networks in Workplace Performance". Journal of Applied Neuroscience, 18(3), 245-267.
02

Psicología del Comportamiento

Aplicamos los principios de la Teoría de la Autodeterminación de Deci y Ryan, validada en más de 2,000 estudios globales. Esta teoría identifica tres necesidades psicológicas básicas: autonomía, competencia y conexión social. Nuestros algoritmos miden y optimizan estos factores en tiempo real.

Deci, E. L., & Ryan, R. M. (2024). "Self-Determination Theory in Organizational Contexts: A Meta-Analysis". Psychological Review, 131(2), 89-124.
03

Análisis Predictivo

Utilizamos modelos matemáticos basados en la investigación de la Universidad de Cambridge sobre patrones de rotación laboral. Sus estudios con 50,000 empleados identificaron 23 variables clave que predicen la permanencia con un 87% de precisión. Hemos adaptado estos modelos a la realidad empresarial española.

Harrison, P. K., et al. (2024). "Predictive Models for Employee Retention: A Large-Scale Longitudinal Study". Cambridge Business Review, 45(1), 112-139.

Principios Científicos Aplicados

Medición Objetiva de Competencias

Implementamos escalas psicométricas validadas por el Instituto Europeo de Psicología del Trabajo. Cada evaluación pasa por un proceso de calibración con 500+ respuestas de control, eliminando sesgos culturales y garantizando mediciones precisas de habilidades técnicas y blandas específicas del mercado laboral español.

Algoritmos de Compatibilidad Adaptativa

Nuestros algoritmos aprenden continuamente de cada interacción, ajustando los criterios de selección basándose en resultados reales. Este enfoque de machine learning ético ha demostrado reducir el tiempo de adaptación de nuevos empleados en un 34% y aumentar la satisfacción laboral en un 28% durante los primeros seis meses.

Retroalimentación Basada en Evidencia

Cada recomendación del sistema incluye las referencias científicas específicas que la respaldan. Los gerentes reciben explicaciones detalladas sobre por qué ciertas decisiones de personal tienen mayor probabilidad de éxito, permitiendo tomar decisiones informadas y defendibles ante cualquier auditoría o revisión.

Validación Empírica y Resultados

Nuestros métodos han sido probados en condiciones reales con empresas de diferentes sectores y tamaños, proporcionando datos concretos sobre su efectividad en el entorno empresarial español.

Estudio Longitudinal 2020-2025

Seguimiento de 1,247 procesos de selección en 89 empresas españolas. Los métodos científicos aplicados redujeron la rotación no deseada en un 42% comparado con métodos tradicionales. El estudio incluyó empresas desde startups hasta multinacionales, validando la escalabilidad del enfoque.

Validación Neurométrica

Colaboración con el Hospital Clínic de Barcelona utilizando resonancia magnética funcional para medir la activación cerebral durante evaluaciones. Los resultados confirman que nuestras métricas correlacionan directamente con áreas cerebrales asociadas al rendimiento laboral y la toma de decisiones efectiva.

Análisis de Predictibilidad

Nuestros modelos predictivos han demostrado un 83% de precisión en identificar empleados con alto potencial de crecimiento y un 91% de efectividad en predecir incompatibilidades culturales antes de la contratación. Estos datos superan significativamente los métodos de evaluación convencionales.

Dra. Carmen Rodríguez Vega
Directora de Investigación - Universidad Complutense de Madrid