Remuner: tecnología y datos para gestionar la retribución variable de los equipos comerciales

¿Cómo definiría Remuner?

Remuner es una plataforma tecnológica especializada en la gestión de la retribución variable a corto plazo de equipos que trabajan de cara al cliente, como equipos comerciales o de atención al cliente. En la mayoría de estos roles, una parte muy relevante del salario depende del cumplimiento de objetivos individuales, con reglas de cálculo complejas y pagos mensuales o trimestrales. Nosotros hemos desarrollado una plataforma que automatiza todo este proceso, facilita su gestión y permite adaptarlo fácilmente, porque los objetivos y los modelos están en constante cambio.

¿Qué aporta la plataforma a la empresa y al empleado?

Para la empresa, simplifica la gestión, la implementación y la modificación de los modelos de retribución variable. Para el empleado, ofrece visibilidad total y en tiempo real sobre su desempeño, su nivel de consecución de objetivos y cómo eso se traduce directamente en su retribución. Además, la plataforma incorpora una capa de IA que facilita la comprensión de un sistema que, por naturaleza, es matemático y complejo, y lo traduce a un lenguaje mucho más claro y accesible.

¿Cuáles son los principales retos en las políticas de retribución variable a corto plazo?

El principal problema es la falta de visibilidad y transparencia para el empleado. Las compañías invierten tiempo y recursos en diseñar políticas retributivas para influir en el comportamiento de sus equipos, pero ese esfuerzo se diluye cuando el empleado no sabe en qué punto está ni qué impacto tiene su actividad diaria en su retribución. El segundo gran problema son los modelos mal diseñados, que no están alineados con los objetivos de la compañía y que pueden generar comportamientos no deseados en los equipos.

Remuner aporta visibilidad y transparencia al modelo de retribución variable

¿Cómo puede Remuner ayudar a resolver estos dos problemas?

La parte de visibilidad y gestión la resuelve directamente la tecnología. En la parte estratégica, contamos con un equipo interno de especialistas en compensación que acompaña a los clientes. Cuando implementamos una política retributiva, podemos detectar posibles incoherencias y, si el cliente lo desea, trabajamos conjuntamente en el diseño y la definición del modelo. Además, con el uso continuado de la herramienta se genera una gran cantidad de datos que ayudan a tomar mejores decisiones estratégicas con el tiempo.

La inteligencia artificial es una parte visible de su propuesta. ¿Qué papel juega realmente?

Su función es facilitar el uso y la comprensión de un sistema complejo. La base de lo que hacemos son matemáticas: identificar KPI, medir niveles de consecución y traducirlos en retribución. La IA permite que esto sea fácil de configurar para la empresa y fácil de entender para el empleado. Este puede interactuar con un agente y tener recomendaciones basadas en su contexto y en los objetivos definidos por la compañía.

¿Puede la IA ayudar también en el diseño de los planes de incentivos?

A día de hoy, la IA es un apoyo. Puede procesar grandes volúmenes de información y ofrecer recomendaciones basadas en datos históricos, pero hay variables clave que no puede interpretar sola, como la cultura de la compañía o los comportamientos que se quieren fomentar. Por eso, el diseño del plan debe partir siempre de decisiones humanas bien informadas. La IA ayuda a analizar datos y escenarios, pero la decisión final debe tomarla alguien que conozca la empresa en profundidad.

¿Qué impacto tiene la plataforma en el día a día de Recursos Humanos?

El impacto es muy significativo. Procesos que antes requerían varios días ahora se resuelven de forma automática. Al cierre del periodo, la información está disponible con un solo clic y lista para integrarse en nómina. Además, las dudas e incidencias de los empleados se gestionan dentro de la propia herramienta, con flujos de aprobación definidos por la empresa y con todo el histórico trazado, lo que también facilita auditorías y revisiones posteriores.