En la actualidad, optimizar el desempeño de los equipos profesionales surge como una prioridad estratégica para la competitividad y el éxito organizacional. El desafío de fomentar la colaboración efectiva y alcanzar metas en entornos laborales dinámicos y complejos ha llevado a explorar la diversidad de roles y personalidades dentro de los equipos, reconociendo que estas interacciones pueden influir en la eficiencia general del equipo. Este proyecto se embarcó en abordar este desafío mediante la investigación y el análisis del rendimiento de equipos en el ámbito laboral, prestando especial atención a las características de personalidad de sus miembros. Se recurrió al aprendizaje automático para aprovechar los datos disponibles sobre las dinámicas del equipo y las características individuales, integrando medidas de evaluación de personalidad con algoritmos avanzados. El objetivo primordial fue desarrollar un modelo que facilitara la formación de equipos eficientes y cohesionados, teniendo en cuenta las características de personalidad de sus integrantes. El proyecto se dividió en diversas etapas, comenzando con un análisis exhaustivo del estado del arte de las tecnologías pertinentes. Se seleccionó el test Big Five como metodología principal debido a su amplia aceptación y su capacidad para proporcionar una comprensión profunda de las características individuales relevantes para el rendimiento laboral. Además, se llevó a cabo un análisis empírico del efecto de diferentes rasgos de personalidad en el rendimiento académico, proporcionando así una base sólida para la propuesta de optimización del rendimiento del equipo profesional. Para el desarrollo del modelo, se utilizaron técnicas y librerías basadas en Python en un entorno de programación público externo, aprovechando su versatilidad y potencia computacional. Los datos se recopilaron a través de un test de personalidad interactivo en línea, utilizando marcadores de los cinco grandes factores de personalidad. El preprocesamiento de datos desempeñó un papel fundamental en la limpieza y preparación de los datos para el análisis posterior. Se aplicaron técnicas de clustering para identificar patrones significativos en las características de personalidad de los participantes, segmentándolos en diferentes grupos. Se observaron diferencias significativas entre los clusters en términos de características de personalidad, lo que sugiere la importancia de considerar estas diferencias en la formación y gestión de equipos. Este proyecto ha demostrado que la formación de equipos profesionales puede beneficiarse enormemente de la consideración de las características de personalidad individuales. Al utilizar un modelo de clustering basado en el cuestionario Big Five, se ha podido segmentar a los participantes en clusters que reflejan distintas combinaciones de características de personalidad. Estos resultados proporcionan una herramienta poderosa para la selección y gestión de equipos, asegurando un rendimiento óptimo y sostenible en las organizaciones.
ABSTRACT
Nowadays, optimizing the performance of professional teams is emerging as a strategic priority for organizational competitiveness and success. The challenge of fostering effective collaboration and achieving goals in dynamic and complex work environments has led to exploring the diversity of roles and personalities within teams, recognizing that these interactions can influence overall team efficiency. This project embarked on addressing this challenge by investigating and analyzing the performance of teams in the workplace, paying particular attention to the personality characteristics of their members. Machine learning was used to leverage available data on team dynamics and individual characteristics, integrating personality assessment measures with advanced algorithms. The primary objective was to develop a model that would facilitate the formation of efficient and cohesive teams, considering the personality characteristics of its members. The project was divided into several stages, starting with a comprehensive stateof-the-art analysis of the relevant technologies. The Big Five test was selected as the main methodology due to its wide acceptance and its ability to provide an in-depth understanding of individual characteristics relevant to job performance. In addition, an empirical analysis of the effect of different personality traits on academic performance was conducted, thus providing a solid basis for the proposed optimization of professional team performance. For the development of the model, Python-based techniques and libraries were used in an external public programming environment, taking advantage of its versatility and computational power. Data were collected through an online interactive personality test, using markers of the Big Five personality factors. Data preprocessing played a key role in cleaning and preparing the data for subsequent analysis. Clustering techniques were applied to identify significant patterns in the personality characteristics of the participants, segmenting them into different groups. Significant differences were observed between clusters in terms of personality characteristics, suggesting the importance of considering these differences in team building and management. This project has shown that the formation of professional teams can benefit greatly from the consideration of individual personality characteristics. By using a clustering model based on the Big Five questionnaire, it has been possible to segment participants into clusters reflecting different combinations of personality characteristics. These results provide a powerful tool for team selection and management, ensuring optimal and sustainable performance in organizations.
En la actualidad, optimizar el desempeño de los equipos profesionales surge como una prioridad estratégica para la competitividad y el éxito organizacional. El desafío de fomentar la colaboración efectiva y alcanzar metas en entornos laborales dinámicos y complejos ha llevado a explorar la diversidad de roles y personalidades dentro de los equipos, reconociendo que estas interacciones pueden influir en la eficiencia general del equipo. Este proyecto se embarcó en abordar este desafío mediante la investigación y el análisis del rendimiento de equipos en el ámbito laboral, prestando especial atención a las características de personalidad de sus miembros. Se recurrió al aprendizaje automático para aprovechar los datos disponibles sobre las dinámicas del equipo y las características individuales, integrando medidas de evaluación de personalidad con algoritmos avanzados. El objetivo primordial fue desarrollar un modelo que facilitara la formación de equipos eficientes y cohesionados, teniendo en cuenta las características de personalidad de sus integrantes. El proyecto se dividió en diversas etapas, comenzando con un análisis exhaustivo del estado del arte de las tecnologías pertinentes. Se seleccionó el test Big Five como metodología principal debido a su amplia aceptación y su capacidad para proporcionar una comprensión profunda de las características individuales relevantes para el rendimiento laboral. Además, se llevó a cabo un análisis empírico del efecto de diferentes rasgos de personalidad en el rendimiento académico, proporcionando así una base sólida para la propuesta de optimización del rendimiento del equipo profesional. Para el desarrollo del modelo, se utilizaron técnicas y librerías basadas en Python en un entorno de programación público externo, aprovechando su versatilidad y potencia computacional. Los datos se recopilaron a través de un test de personalidad interactivo en línea, utilizando marcadores de los cinco grandes factores de personalidad. El preprocesamiento de datos desempeñó un papel fundamental en la limpieza y preparación de los datos para el análisis posterior. Se aplicaron técnicas de clustering para identificar patrones significativos en las características de personalidad de los participantes, segmentándolos en diferentes grupos. Se observaron diferencias significativas entre los clusters en términos de características de personalidad, lo que sugiere la importancia de considerar estas diferencias en la formación y gestión de equipos. Este proyecto ha demostrado que la formación de equipos profesionales puede beneficiarse enormemente de la consideración de las características de personalidad individuales. Al utilizar un modelo de clustering basado en el cuestionario Big Five, se ha podido segmentar a los participantes en clusters que reflejan distintas combinaciones de características de personalidad. Estos resultados proporcionan una herramienta poderosa para la selección y gestión de equipos, asegurando un rendimiento óptimo y sostenible en las organizaciones.
ABSTRACT
Nowadays, optimizing the performance of professional teams is emerging as a strategic priority for organizational competitiveness and success. The challenge of fostering effective collaboration and achieving goals in dynamic and complex work environments has led to exploring the diversity of roles and personalities within teams, recognizing that these interactions can influence overall team efficiency. This project embarked on addressing this challenge by investigating and analyzing the performance of teams in the workplace, paying particular attention to the personality characteristics of their members. Machine learning was used to leverage available data on team dynamics and individual characteristics, integrating personality assessment measures with advanced algorithms. The primary objective was to develop a model that would facilitate the formation of efficient and cohesive teams, considering the personality characteristics of its members. The project was divided into several stages, starting with a comprehensive stateof-the-art analysis of the relevant technologies. The Big Five test was selected as the main methodology due to its wide acceptance and its ability to provide an in-depth understanding of individual characteristics relevant to job performance. In addition, an empirical analysis of the effect of different personality traits on academic performance was conducted, thus providing a solid basis for the proposed optimization of professional team performance. For the development of the model, Python-based techniques and libraries were used in an external public programming environment, taking advantage of its versatility and computational power. Data were collected through an online interactive personality test, using markers of the Big Five personality factors. Data preprocessing played a key role in cleaning and preparing the data for subsequent analysis. Clustering techniques were applied to identify significant patterns in the personality characteristics of the participants, segmenting them into different groups. Significant differences were observed between clusters in terms of personality characteristics, suggesting the importance of considering these differences in team building and management. This project has shown that the formation of professional teams can benefit greatly from the consideration of individual personality characteristics. By using a clustering model based on the Big Five questionnaire, it has been possible to segment participants into clusters reflecting different combinations of personality characteristics. These results provide a powerful tool for team selection and management, ensuring optimal and sustainable performance in organizations. Read More
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