Mapeo del talento empresarial: Modelo híbrido basado en la intergración de la matriz nine box y el método multicriterio TOPSIS
DOI:
https://doi.org/10.46661/rev.metodoscuant.econ.empresa.10580Palabras clave:
apoyo multicriterio a la decisión, método TOPSIS, matriz nine box, mapeo de talento, talentoResumen
La gestión del talento es una función estratégica y su finalidad es atraer, desarrollar y retener empleados talentosos dentro de una organización. Una de sus prácticas es contar con un mapa de talento permitiendo tener una mirada general de su disponibilidad en la empresa. El objetivo de este trabajo es presentar un modelo integrado para mapear el talento con las herramientas: matriz nine box y TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) buscando mejorar la toma de decisiones vinculadas con su gestión.
La matriz nine box proporciona información visual del talento, utilizando como ejes el desempeño y el potencial. Esta herramienta brinda abundante información, sin embargo es insuficiente para tomar decisiones dentro de una misma categoría. Por eso, se integró el proceso de evaluación aplicando TOPSIS, que permite abordar la resolución de problemas con múltiples alternativas donde se consideran diversos criterios. El método genera un ranking de los empleados proveyendo información valiosa para el análisis y la toma de decisiones dentro de cada caja.
Una vez integradas ambas herramientas, se concluye que las metodologías proporcionan información complementaria. La matriz permite una evaluación categórica, mientras que TOPSIS complementa la clasificación con una jerarquización cardinal dentro de cada caja. Esto permite superar la falta de discriminación en la toma de decisiones al interior de cada grupo ayudando a priorizar dentro de una misma caja.
La integración de ambos métodos se presenta como una alternativa eficaz para gestionar la complejidad y multidimensionalidad de las decisiones vinculadas al talento organizacional.
Descargas
Citas
Ardielli, E. (2019). Use of TOPSIS Method for Assessing of Good Governance in European Union Countries. Review of Economic Perspectives. 19 (3), 211-231. DOI: 10.2478/revecp-2019-0012 https://doi.org/10.2478/revecp-2019-0012
Ceballos, B., Lamata, M. T., Pelta, D., Puerta, J. M., Gámez, J. A., Dorronsoro, B., y Galar, M. (2015). Una comparativa de modelos de decisión multi-criterio difusos. In Actas de la XVI Conferencia CAEPIA (pp. 459-469).
Chiavenato, I. (2009). Gestión del talento humano. Ciudad de México, México: Tercera Edición, Editorial Mc Graw.
Cuesta Calderón, X. (2015). Proceso de gestión del talento en la unidad financiera del grupo industrial Graiman. (Tesis de Maestría). Universidad de Azuay. Ecuador.
De Meuse, K. P, Dai, G., Hallenbeck, G. S. y Tang, K. (2008). Using learning agility to identify high potential around the world. Korn/Ferry Institute, 1-22. https://doi.org/10.1037/e518422013-130
Ferreira da Costa, C., Rituay Trujillo, P., Campos Trigoso, J. y De Oliveira, M. (2019). Plan de sucesión de personas en empresas del sector financiero en Brasil. Revista de Ciencias Sociales (Ve), 24 (4), 209-219. https://doi.org/10.31876/rcs.v25i4.30528
Finkelstein, L. M., Costanza, D. P. y Goodwin, G. F. (2018). Do your high potentials have potential? The impact of individual differences and designation on leader success. Personnel Psychology, 71(1), 3-22. https://doi.org/10.1111/peps.12225
Jooss, S., McDonnell, A. y Burbach, R. (2019) Talent designation in practice: an equation of high potential, performance and mobility. International Journal of Human Resource Management, 32(21), 4551-4577. https://doi.org/10.1080/09585192.2019.1686651
Hatum, A. (2011). El futuro del talento. Gestión del talento para sobrevivir la crisis. Buenos Aires, Argentina: Editorial Temas.
Jericó, P. (2008). La nueva gestión del talento. Construyendo compromiso. Madrid, España: Pearson Educación.
Koay, S. (2006). Succession planning and identifying high potential talent. The Cornell Center for Advanced Human Resource Studies (CAHRS). Recuperado de https://docplayer.net/1317674-Succession-planning-and-identifying-high-potential-talent.html.
Lombardo, M. y Eichinger, R. (2000). High potentials as high learners. Human Resource Management, 39(4), 321-329.
https://doi.org/10.1002/1099-050X(200024)39:4<321::AID-HRM4>3.0.CO;2-1
Olson, D. L. (2004). Comparison of weights in TOPSIS models. Mathematical and Computer Modelling, 40(7-8), 721-727.
https://doi.org/10.1016/j.mcm.2004.10.003
Ruddy, T. y Anand, P. (2010). Managing talent in global organizations. En Silzer, R. y Dowell, B. E. (2010). Strategy-driven talent management: A leadership imperative (pp. 549-593). San Francisco, EEUU: Jossey-Bass.
Saracho, J.(2011). Talento organizacional. Real Editores, Santiago de Chile, Chile.
Silzer, R. y Church, A. H. (2009). The pearls and perils of identifying potential. Industrial and Organizational Psychology, 2(4), 377-412.
https://doi.org/10.1111/j.1754-9434.2009.01163.x
Silzer, R. y Church, A.H. (2010). Identifying and assessing high-potential talent: Current organizational practices. En Silzer, R. y Dowell, B. E. (2010). Strategy-driven talent management: A leadership imperative (pp. 213-280). San Francisco, EEUU: Jossey-Bass.
Tsao, C. T. (2003). Evaluating investment values of stocks using a fuzzy TOPSIS approach. Journal of Information and Optimization Sciences, 24(2), 373-396. https://doi.org/10.1080/02522667.2003.10699573
Vera-Barbosa, A. y Blanco Ariza, A. (2019). Modelo para la gestión del talento humano en las pymes del sector servicios de Barranquilla, Colombia. Innovar, 29 (74), 25-44. https://doi.org/10.15446/innovar.v29n74.82059
Vincke, P. (1992) Decision Aid. John Wiley & Sons Ltd. Inglaterra.
Widianta, M. M. D., Rizaldi, T., Setyohadi, D. P. S., y Riskiawan, H. Y. (2018). Comparison of multi-criteria decision support methods (AHP, TOPSIS, SAW & PROMENTHEE) for employee placement. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 953, p. 012116). IOP Publishing.
https://doi.org/10.1088/1742-6596/953/1/012116
Yoon K. y Hwang C. (1981). Multiple Criteria Attribute Decision Making: An Introduction. Sage University Paper Series on Quantitative Applications in the Social Sciences, 07-104. Thousand Oaks, CA: Sages.
Zhang, P., Zhang, J., Ge, R., Zhou, Q., y Chen, Y. (2023). The impact of agricultural international trade on agro-ecological environment based on TOPSIS model. Applied Mathematics and Nonlinear Sciences, 8(2), 1931-1940. https://doi.org/10.2478/amns.2023.1.00297
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2024 Sofia Carla Cortaberria, Miguel Angel Curchod

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-CompartirIgual 4.0.
El envío de un manuscrito a la Revista supone que el trabajo no ha sido publicado anteriormente (excepto en la forma de un abstract o como parte de una tesis), que no está bajo consideración para su publicación en ninguna otra revista o editorial y que, en caso de aceptación, los autores están conforme con la transferencia automática del copyright a la Revista para su publicación y difusión. Los autores retendrán los derechos de autor para usar y compartir su artículo con un uso personal, institucional o con fines docentes; igualmente retiene los derechos de patente, de marca registrada (en caso de que sean aplicables) o derechos morales de autor (incluyendo los datos de investigación).
Los artículos publicados en la Revista están sujetos a la licencia Creative Commons CC-BY-SA de tipo Reconocimiento-CompartirIgual. Se permite el uso comercial de la obra, reconociendo su autoría, y de las posibles obras derivadas, la distribución de las cuales se debe hacer con una licencia igual a la que regula la obra original.
Hasta el volumen 21 se ha estado empleando la versión de licencia CC-BY-SA 3.0 ES y se ha comenzado a usar la versión CC-BY-SA 4.0 desde el volumen 22.