People analytics

Por el 9 agosto, 2017

Aun me acuerdo de un profesor que tuve en el postgrado de RRHH, que nos explicaba su sorpresa al conocer la opinión del comité de dirección después de trabajar muy duro para diseñar y preparar la implementación de un proyecto relacionado con la gestión del talento en su compañía.

Cuando llegó el día de la presentación al comité, se esforzó por transmitir sus ideas y sus procesos pensados hasta el último detalle, pero no consiguió entusiasmar a las personas que tenía delante, se encontró con la dura realidad que, todo aquello, sin una contrastación en cuanto a la recopilación de datos y en cuanto a la cuantificación del retorno de la inversión de todo el dinero que se estimaba invertir, no aportaba ningún valor ni credibilidad desde la posición del departamento de RRHH hacia los stakeholders de aquel negocio en particular.

Desde el día que nos explicó la anécdota, se me quedó una espinita clavada en relación con la ardua tarea que se plantea des de la perspectiva de la gestión de personas, en justificar el impacto hacía el negocio en la implementación de cualquier política de RRHH.

En aquel momento no me di cuenta que lo que se nos venía encima en cuanto a Data Science tendría tanta repercusión en nuestro objetivo de mostrar impacto y valor añadido des de RRHH hacia el negocio. Des de que empecé a leer a David Green y sus artículos y Erik Van Vulpen y el blog de AnalytisinHR, para mí, todo cambió.

¿Qué es y para que Workforce analytics?

En la escena actual existen una amalgama de denominaciones que, aunque en parcelas más o menos separadas y/o solapadas hacen referencia a casi lo mismo, Workforce Analytics, People Analytics, HR Analytics, Talent Analytics… el común denominador para todas estas denominaciones es el mismo, obtener respuestas a través de los datos sobre cuál es la mejor manera de gestionar a las personas para conseguir los objetivos del negocio, pero ¿Cómo?…

A través de una suma de diferentes conocimientos que no podrán faltar nunca en un equipo de Workforce Analytics. En concreto, y tal como nos explica Erik Van Vulpen, son los siguientes:

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Aun así, añadiría una última habilidad, la capacidad de efectuar diseños de investigación de calidad, ya que al fin y al cabo es un contraste continuo de hipótesis a través de grandes o pequeños experimentos dentro de nuestras compañías que sigue el siguiente ciclo:

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Este sistema, implementado en la organización, puede llevar múltiples beneficios para la compañía, pero también para el departamento de recursos humanos.

Primero de todo, aportando evidencias para conducir las acciones de RRHH a través de los datos contrastados, aquellas que le faltaban al profesor de la historieta del principio.

Segundo, reduciendo el sesgo y la subjetividad humana a la hora de juzgar la efectividad de ciertas políticas de RRHH, por ejemplo, un algoritmo a la hora de cribar currículums siempre será menos tendencioso que un reclutador cuando tenga que aceptar o descartar candidatos, esto va a favorecer la diversidad de candidatos TOP que serán reclutados.

Tercero, le asigna un rol extremadamente estratégico al departamento de RRHH, permitiendo entregar soluciones que aporten valor, analizando el contexto exterior permanentemente cambiante e interconectándolo con el contexto interior, entregando soluciones que aporten una ventaja competitiva a la compañía en relación con los objetivos que persigue, facilitando conocimiento fáctico sobre cómo tomar acciones referentes a las personas para alcanzar dichas metas.

Este nuevo paradigma de análisis para RRHH, que no es tan nuevo para otras disciplinas tales como finanzas o marketing, propone muchas oportunidades, pero también retos apasionantes que superar. En próximos artículos ahondaremos un poco más, a través de business cases, en cómo se materializa todo este proceso y las conclusiones a las que están llegando algunas organizaciones a través de Workforce Analytics.

 

Artículo firmado por Josep Panisello.

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