Este artículo te dará consejos sobre cómo analizar las respuestas de una encuesta a empleados sobre la experiencia de regreso a la oficina utilizando herramientas potentes de IA. Si deseas que los datos de la encuesta revelen información procesable, sigue leyendo.
Elige las herramientas adecuadas para analizar los datos de la encuesta a empleados
El mejor enfoque—y las herramientas adecuadas—dependen del tipo de respuestas de la encuesta que has recopilado. Esto es lo que debes tener en cuenta al analizar los datos de tu encuesta sobre la experiencia de regreso a la oficina para empleados:
Datos cuantitativos: Contar elecciones, clasificar y otras entradas numéricas (como "¿Cuántos días a la semana trabajas desde la oficina?") es sencillo. Los datos como estos son fáciles de dividir y reorganizar utilizando hojas de cálculo como Excel o Google Sheets. Puedes visualizar tendencias y desglosar información por departamento, duración o ubicación en unos pocos clics.
Datos cualitativos: Analizar respuestas abiertas o seguimientos donde las personas describen sus pensamientos representa un desafío mayor. Leer comentario tras comentario agota rápidamente el tiempo y la energía. Aquí es donde entra la IA: puedes usar herramientas de IA para resumir rápidamente los temas principales y descubrir detalles que podrían pasar desapercibidos si lees las respuestas una por una.
Cuando se trata de respuestas cualitativas, tienes dos caminos principales de herramientas:
ChatGPT o herramienta similar de GPT para análisis de IA
Copia los datos y chatea con la IA. Puedes exportar las respuestas de tu encuesta (generalmente como un archivo CSV o hoja de cálculo), luego pegar un lote de comentarios directamente en ChatGPT u otro chatbot impulsado por GPT y pedirle ideas.
No es muy conveniente. Este enfoque cumple con el trabajo para conjuntos de datos simples y cortos, pero se vuelve inmanejable con una encuesta de empleados más larga. Manejar la paginación, los límites de contexto y dar sentido a múltiples lotes puede ser arduo. Además, está lejos de ser seguro o colaborativo, con poca capacidad para segmentar o revisar análisis más adelante.
Herramienta todo en uno como Specific
Diseñada para la recolección de encuestas y análisis de IA. Specific reúne la recolección y el análisis en un solo lugar. Después de lanzar una encuesta a empleados potenciada por IA, dejas que la IA haga preguntas inteligentes de seguimiento que exploran más a fondo—mejorando significativamente la calidad de las respuestas. (Lee más sobre preguntas automáticas de seguimiento de IA.)
Información instantánea y procesable—sin necesidad de hojas de cálculo. Una vez que recopilas tus respuestas, la IA de Specific las resumirá instantáneamente, encontrará temas clave y destacará comentarios procesables. No hay necesidad de juntar datos o etiquetar comentarios manualmente. Todo se resume por contexto, por lo que sabes exactamente qué problemas resuenan con ciertos grupos de empleados. También puedes chatear directamente con la IA sobre los resultados—hacer preguntas, filtrar por departamento y profundizar sin lidiar con el cambio de contexto o el corte y pegado manual.
Gestión de datos optimizada para IA. Herramientas como Specific te permiten decidir qué respuestas de la encuesta o bloques de preguntas incluir en cualquier consulta de IA. Esto asegura que nunca superes los límites de tamaño de contexto, y siempre mantengas análisis centrados y relevantes.
Frases útiles que puedes usar para analizar los resultados de la encuesta de empleados sobre la experiencia de regreso a la oficina
Obtienes mucho mejor rendimiento de las herramientas de IA si comienzas la conversación con una buena frase inicial. Aquí hay algunas frases iniciales y cómo usarlas para revelar lo que realmente está sucediendo con tu equipo:
Frase para ideas centrales:
Esta frase es perfecta para revelar los temas principales o puntos problemáticos que mencionan las personas. Es la predeterminada en Specific, pero también funciona excelente en ChatGPT u otras herramientas similares:
Su tarea es extraer ideas centrales en negrita (4-5 palabras por idea central) + hasta 2 oraciones de explicación.
Requisitos de salida:
- Evitar detalles innecesarios
- Especificar cuántas personas mencionaron una idea central específica (usar números, no palabras), las más mencionadas al inicio
- sin sugerencias
- sin indicaciones
Ejemplo de salida:
1. **Texto de idea central:** texto explicativo
2. **Texto de idea central:** texto explicativo
3. **Texto de idea central:** texto explicativo
Proporciona más contexto—la IA siempre lo hace mejor. Obtén respuestas más precisas agregando detalles: “Esta encuesta se realizó con nuestros 300 empleados en julio después de una nueva política de tres días en la oficina.” Aquí tienes un ejemplo:
Realizamos esta encuesta a empleados en julio de 2025, después de cambiar de amigable con el teletrabajo a una política obligatoria de tres días a la semana en la oficina. La mayoría de los encuestados están en Denver y tienen entre 25 y 44 años. Por favor resume las ideas centrales de sus comentarios sobre la nueva política.
Profundiza en una idea central específica: Si la IA señala “tiempos de viaje” o “falta de colaboración” como un tema, solo pregunta:
Cuéntame más sobre [idea central]
Esta es una manera rápida de profundizar en los temas de alto impacto en los datos.
Frase para tema específico:
Para verificar si alguien mencionó un problema particular (como “necesidades de cuidado infantil” o “preocupaciones de salud”), pregunta:
¿Alguien habló sobre [tema específico]? Incluye citas.
Es un control de realidad cuando alguien del equipo de gestión pregunta: “Pero, ¿alguien dijo realmente que odian los bocadillos de oficina?”
Frase para personas:
¿Quieres entender qué tipos de empleados están diciendo qué? Prueba esto:
Basado en las respuestas de la encuesta, identifique y describa una lista de personas distintas—similar a cómo se utilizan "personas" en la gestión de productos. Para cada persona, resuma sus características clave, motivaciones, objetivos y cualquier cita o patrón relevante observado en las conversaciones.
Verás patrones, como “Ingenieros que eligen híbrido” o “Recién graduados que prefieren en persona.”
Frase para puntos dolorosos y desafíos:
Observa dónde las personas están teniendo dificultades, con sus propias palabras:
Analiza las respuestas de la encuesta y enumera los puntos dolorosos, frustraciones o desafíos más comunes mencionados. Resume cada uno y señala cualquier patrón o frecuencia de ocurrencia.
Especialmente relevante dado que el 9% de las empresas ya han visto renuncias debido a mandatos de regreso a oficina, y casi la mitad de los trabajadores del Reino Unido considerarían renunciar si se les obliga a volver a tiempo completo [1].
Frase para análisis de sentimiento:
Captura el clima emocional después de un cambio de política controversial:
Evalúe el sentimiento general expresado en las respuestas de la encuesta (por ejemplo, positivo, negativo, neutral). Destaque frases clave o comentarios que contribuyan a cada categoría de sentimiento.
Si el personal de la Generación Z (que, por cierto, ya está pasando más tiempo en la oficina que sus colegas mayores [2]) está particularmente frustrado, eso se reflejará aquí.
Frase para necesidades no satisfechas y oportunidades:
¿Dónde puedes mejorar la experiencia del empleado?
Examina las respuestas de la encuesta para descubrir cualquier necesidad no satisfecha, brechas u oportunidades de mejora destacadas por los encuestados.
Ninguna de estas es “una y hecha”—el análisis con IA te permite ajustar tu línea de preguntas basándote en lo que estás aprendiendo. Para más consejos prácticos sobre cómo crear encuestas o elegir las mejores preguntas para este caso de uso, consulta esta guía sobre cómo configurar encuestas o lee sobre las mejores preguntas para la experiencia de regreso a la oficina.
Cómo funciona el análisis para diferentes tipos de preguntas de la encuesta
En Specific, la manera en que la IA analiza las respuestas se adapta inteligentemente a cada tipo de pregunta—ayudándote a evitar trabajosos ajustes manuales:
Preguntas abiertas (con o sin seguimientos): La IA resume todas las respuestas en una sola vista, más resúmenes separados para cualquier seguimiento vinculado (por ejemplo, “¿Por qué prefieres el trabajo remoto?” seguido de investigaciones adicionales).
Preguntas de elección con seguimientos: Para respuestas de elección múltiple como “¿Qué beneficio es más importante para ti?” más preguntas de seguimiento, cada elección recibe su propio bloque de resumen, así ves, por ejemplo, cómo las personas que eligieron “horarios flexibles” difieren de las que eligieron “bocadillos de oficina.”
NPS (Net Promoter Score): Después de recolectar respuestas a “¿Qué tan probable es que recomiendes nuestro lugar de trabajo?”, la IA crea resúmenes separados para detractores, neutros y promotores—de manera que inmediatamente ves qué hace que un grupo ame la nueva política y que otro quiera irse.
Puedes replicar esto utilizando ChatGPT estructurando tus bloques de datos y frases en consecuencia. Es posible, solo requiere más esfuerzo manual. Specific simplemente automatiza y organiza estos pasos, para que puedas buscar patrones sin el trabajo innecesario. Para obtener ayuda adicional con esta estructura de encuesta, existe un creador de encuestas NPS para empleados con un solo clic sobre la experiencia de regreso a la oficina.
Cómo mantenerse dentro de los límites de tamaño de contexto de la IA al analizar grandes conjuntos de datos de encuestas
Para herramientas de IA incluyendo ChatGPT, siempre existe un límite de tamaño de contexto: solo una cantidad limitada de texto puede caber en un solo comando. Cuando tienes cientos (o miles) de comentarios extensos, no puedes simplemente copiar y pegar todo el conjunto de datos. En Specific, resuelvo esto de dos maneras:
Filtrado: Puedes filtrar conversaciones por selecciones de respuesta específicas o respuestas de preguntas—solo aquellas que coincidan con tu filtro ingresan en el “cerebro” de la IA para el análisis. Por ejemplo, analiza solo las personas que dijeron que están considerando renunciar si termina el teletrabajo, un grupo clave, ya que casi la mitad de los trabajadores encuestados en el Reino Unido sienten lo mismo. [1]
Recorte: Selecciona solo preguntas particulares para el análisis de IA, dejando fuera el ruido de fondo. En lugar de empujar todos los datos de la encuesta, ajustas en detalle qué se envía para el resumen, manteniendo todo enfocado y dentro de los límites de contexto.
Con estos dos controles, siempre obtienes información de alta calidad de tu encuesta de regreso a la oficina, sin importar cuánta data hayas recopilado.
Características colaborativas para analizar las respuestas de encuestas a empleados
Los cuellos de botella de colaboración son reales. Cuando un equipo gestiona los resultados de una encuesta de regreso a la oficina para empleados, coordinar el análisis (especialmente con grandes conjuntos de datos o la entrada de múltiples departamentos) a menudo conduce a confusión de versión, esfuerzo duplicado o conocimiento en silos.
Análisis impulsado por chat que es verdaderamente colaborativo. En Specific, todos en tu equipo pueden analizar respuestas de encuestas juntos chateando con la IA—piensa en Slack para el análisis de encuestas. Puedes abrir múltiples chats de análisis, cada uno con diferentes filtros o enfoques, haciendo que sea fácil trabajar en diversas preguntas simultáneamente.
Transparencia incorporada. Cada chat muestra quién inició la pregunta o instrucción inicial. Eso significa que cuando Recursos Humanos, TI, o un gerente de línea empieza su propia investigación, todos saben quién es el dueño del hilo y su perspectiva. Los avatares de los colaboradores se muestran junto a cada mensaje, por lo que siempre ves quién dijo qué.
Hallazgos personalizados, con menos reuniones. Al centralizar la discusión en chats potenciados por IA y concientes del contexto, obtienes ideas rápidas, transparentes y compartibles. Ya no es necesario enviar múltiples versiones de hojas de cálculo de Excel o preguntarse quién tiene “el documento actual” con hallazgos clave. Para equipos híbridos o distribuidos—donde el 40% menos de personas están visitando oficinas en ciudades como Denver en comparación con antes de la pandemia [3]—esta simplificación es un gran cambio.
¿Curioso acerca de hacer posible el análisis colaborativo sin las herramientas? Considera un sistema para anotación y seguimiento de cambios, o explora herramientas clásicas como ATLAS.ti, MAXQDA, NVivo o QDA Miner para enfoques más antiguos de análisis cualitativo. [4][5][6][7]
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