Toma de Decisiones Multi-Atributo para la Asignación Inteligente de Recursos Humanos en Proyectos Industriales
Autores: Grecu, Iuliana; Nechita, Roxana-Mariana; Ulerich, Oliver; Dumitrescu, Corina-Ionela
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Toma de Decisiones Multi-Atributo para la Asignación Inteligente de Recursos Humanos en Proyectos Industriales
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión empresarial
Palabras clave
Gestión de proyectos
Atributos humanos
Asignación de mano de obra
Método de laboratorio de prueba y evaluación de la toma de decisiones
Competencias clave
Atributos de recursos humanos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 16
Citaciones: Sin citaciones
La gestión efectiva de proyectos depende de una profunda comprensión de los atributos humanos que influyen en el éxito del proyecto. Este estudio tiene como objetivo cuantificar las relaciones causales entre las variables de recursos humanos para establecer un criterio de priorización para la asignación de la fuerza laboral en proyectos industriales. Los modelos estadísticos tradicionales a menudo pasan por alto la naturaleza multidimensional de estos factores, limitando su efectividad en contextos de planificación complejos. Para abordar esto, se utiliza el método del Laboratorio de Evaluación y Prueba de Toma de Decisiones para evaluar y priorizar las competencias clave requeridas del personal del proyecto. El análisis se basa en una extensa revisión de la literatura sobre estudios de gestión y proyectos industriales, combinada con datos recopilados de gerentes experimentados a través de cuestionarios estructurados. Los encuestados evaluaron cómo diferentes atributos de recursos humanos interactúan e influyen entre sí. Los resultados muestran que la motivación personal, la innovación, la educación, el equilibrio entre la vida laboral y personal, la flexibilidad y la adaptabilidad son factores causales dominantes. Las relaciones con los interesados, la gestión de conflictos, las habilidades de negociación, la objetividad y la imparcialidad son más reactivas. Este estudio se diferencia en que analiza una red compleja de 400 relaciones de influencia, proporcionando una perspectiva más completa que investigaciones anteriores. Al integrar un enfoque estructurado de toma de decisiones, los resultados contribuyen tanto a la literatura académica como a aplicaciones prácticas, apoyando una planificación de la fuerza laboral más efectiva y un mejor rendimiento en proyectos industriales.
Descripción
La gestión efectiva de proyectos depende de una profunda comprensión de los atributos humanos que influyen en el éxito del proyecto. Este estudio tiene como objetivo cuantificar las relaciones causales entre las variables de recursos humanos para establecer un criterio de priorización para la asignación de la fuerza laboral en proyectos industriales. Los modelos estadísticos tradicionales a menudo pasan por alto la naturaleza multidimensional de estos factores, limitando su efectividad en contextos de planificación complejos. Para abordar esto, se utiliza el método del Laboratorio de Evaluación y Prueba de Toma de Decisiones para evaluar y priorizar las competencias clave requeridas del personal del proyecto. El análisis se basa en una extensa revisión de la literatura sobre estudios de gestión y proyectos industriales, combinada con datos recopilados de gerentes experimentados a través de cuestionarios estructurados. Los encuestados evaluaron cómo diferentes atributos de recursos humanos interactúan e influyen entre sí. Los resultados muestran que la motivación personal, la innovación, la educación, el equilibrio entre la vida laboral y personal, la flexibilidad y la adaptabilidad son factores causales dominantes. Las relaciones con los interesados, la gestión de conflictos, las habilidades de negociación, la objetividad y la imparcialidad son más reactivas. Este estudio se diferencia en que analiza una red compleja de 400 relaciones de influencia, proporcionando una perspectiva más completa que investigaciones anteriores. Al integrar un enfoque estructurado de toma de decisiones, los resultados contribuyen tanto a la literatura académica como a aplicaciones prácticas, apoyando una planificación de la fuerza laboral más efectiva y un mejor rendimiento en proyectos industriales.