People Analytics, el talento en datos

Andrés Macario    23 noviembre, 2016

En la gestión del talento la primacía ha de estar siempre del lado humano. ¿Significa esto que las decisiones en recursos humanos hay que tomarlas basándose únicamente en la intuición? El contexto de datos en ebullición y de plataformas que ganan cuota de nuestro tiempo, el de una época que calificamos de transformación, incluso de revolución, no parece aconsejar una gestión continuista y, menos aún, inmovilista en materia de personas.

El hecho de que determinadas variables nos resulten difíciles de medir no debe ser obstáculo para tratarlas de manera científica. Las ciencias sociales y humanas mantienen aspectos que se adivinan difíciles de predecir. Frente a esta realidad vivida hasta hoy, crece de forma incesante el volumen de datos en la red referente a las personas y sus comportamientos. Hasta el punto que nos lleva a pensar si podemos realizar experimentos con esta información y crear modelos predictivos. De hecho, se hace.

People Analytics es una disciplina nueva, al menos para la mayoría de nosotros. No para las empresas disruptivamente innovadoras. Es el caso de Google, donde hace ya un lustro un equipo compuesto por profesionales de recursos humanos, consultores, ingenieros e investigadores trabajaba en este tipo de modelos. La empresa tecnológica cumple con los mejores requisitos para entrar en este terreno: un elevado número de empleados con perfiles afines (alto volumen de repetición de procesos), una extraordinaria capacidad de gestión de datos y una actitud innovadora en su ADN. Estas dos últimas características, de hecho, le permiten desarrollar negocio de forma transversal a las industrias tradicionales.

 

Riesgos y oportunidades de la analítica del talento

Movimientos como este son indicativos de que los expertos en tratamiento de datos pueden liderar las nuevas tendencias en gestión del talento, lo cual suscita un temor en el sector de los recursos humanos: llegar a considerar a las personas como números sin tener en cuenta el contexto, sus circunstancias, la historia que hay detrás del número. Este es un riesgo que puede estar motivado cuando las decisiones sobre el capital humano recaen en equipos de analítica que no tienen experiencia en gestión del talento.

Para aprovechar las oportunidades que brinda la economía digital, también en el campo de la organización de personas, tenemos que empezar por cambiar el concepto que tenemos de la analítica. Debemos quitar a los datos la etiqueta de sistemas, de operaciones e incluso de marketing. Uno de los fenómenos que caracteriza la digitalización es la capa de datos que se extiende detrás de cualquier proceso y de todo dispositivo. La información está disponible para cualquier disciplina, independientemente de lo difícil que sea desentrañar el conocimiento.

En el momento en que los responsables de recursos humanos toman las riendas de la gestión de datos –la tecnología y las aplicaciones se lo pondrán cada día más fácil- se convierten en protagonistas del desarrollo de la analítica en la gestión del talento. No se trata, por tanto, de hacer de las personas cada vez más un número, sino más bien al contrario: aumentar la presencia del factor humano en los procesos de decisión. El área de gestión de personas estará mejor posicionada en la organización con un discurso basado en datos y ostentará un mayor impacto en el negocio.

 

Expectativas y realidades de People Analytics

El interés por la disciplina es creciente entre los líderes empresariales por los beneficios que puede llegar a tener. Uno de los campos en los que genera mayores expectativas es el de la selección de personal. El reclutamiento consume muchos recursos y es el primer punto de vinculación de la empresa con el empleado. Además, la exigencia de nuevas competencias para la revolución digital está llevando a hablar de guerra por el talento. ¿No sería fantástico reunir todos los datos de incorporaciones pasadas, los expedientes académicos de los candidatos, sus datos y relaciones en redes sociales, aplicarles un potente algoritmo y conseguir así al empleado ideal que brillará por su vinculación y desempeño? Podemos imaginar que no es tan fácil ni tan automático.

La construcción de modelos, por más compleja que resulte, es posible y se hace, especialmente para variables cuyo número de repeticiones permite una representatividad estadística y, por tanto, el planteamiento de modelos predictivos. Otra cosa es que esos modelos puedan aplicarse a la realidad diaria del negocio. Esto de momento resulta complicado y aún no es parte del presente. Lo que sí es posible es analizar determinados aspectos con base en los datos para poder tomar decisiones más contundentes y menos dependientes de la intuición y la subjetividad.

Si el reclutamiento es, probablemente, la principal palanca para la buena integración de un empleado, su futura vinculación con la empresa y la consecuente excelencia en el desempeño, la siguiente tecla con la que puede influir un departamento de recursos humanos es el proceso de bienvenida e integración del nuevo empleado. Google ha estado experimentando en los últimos años con el proceso de integración, según recoge una publicación de la Universidad de Wharton, que colaboró con la empresa en esta materia. Hacía pruebas acogiendo a las nuevas incorporaciones de distintas maneras y analizando las diferencias en el resultado. Se dieron cuenta de que se trata de una fase de la gestión del talento con mucho potencial y que está infraexplotada.

Un factor ha destacado sobre el resto durante estos experimentos: resulta crítico que el empleado conozca a su jefe directo el primer día de trabajo. Esto es algo que todos intuimos. Cosa distinta es que podamos basar en la evidencia que conocer al jefe directo el primer día de trabajo sea una fase crítica para construir el vínculo entre un empleado y su empleador. Es posible que estuviéramos subestimando el efecto de la medida y basarlo en números ayuda a los responsables de recursos humanos a defender el establecimiento de una norma prioritaria. Detrás de la vinculación puede estar en juego la permanencia del empleado y el nivel de desempeño. Sobre todo, es una forma de actuar de forma sistemática y científica también en la disciplina que concierne a las personas y no, según la vieja escuela, “porque siempre se ha hecho así”.

 

Cifras de la nueva práctica sobre la organización de personas

Un estudio realizado por Cubiks en 2016 en empresas de cuatro países clave (incluyendo España), revela que un tercio de las empresas de más de mil empleados está utilizando ‘people analytics’ en la gestión del talento (casi dos tercios lo hacen en empresas de más de diez mil empleados) y sólo un dos por ciento dice usarlo de forma predictiva. Hay muchas ganas de utilizar big data en el área de recursos humanos, especialmente para la gestión del desempeño, la selección y la identificación de potenciales líderes. Existe un gap, sin embargo, entre esta actitud optimista y la puesta en marcha. Los profesionales de recursos humanos se encuentran con tres grandes retos: una infraestructura limitada de captación de datos, falta de experiencia e incertidumbre sobre el valor añadido que esta nueva práctica pueda traer a la empresa.

Los algoritmos se irán abriendo paso en el fundamento de las decisiones. A los humanos nos quedará siempre la parte más importante: ver y dar sentido a la historia que hay detrás de la persona, poner alma a los datos. Y también formular las preguntas correctas antes de empezar a bucear en los datos. Los expertos dicen que estos métodos no nos quitarán trabajo, sino más bien al contrario. Lo importante es que sepamos poner a las personas en el control de los datos, aplicando sus habilidades sociales y emocionales. Seguramente tenemos que alejarnos de decisiones tomadas exclusivamente en base a la intuición, a la vez que aumentamos la confianza en las capacidades humanas para gestionar talento, soportadas, eso sí, por la evidencia de los datos.

 

Foto: Pixabay

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