HR Analytics: por qué, cómo y qué

 En Desarrollo profesional

Mario Rodriguez Lancho, Socio Director de Blc Consultoría y Estrategia

Simon Sinek desarrolló su idea del “círculo dorado” definiendo un patrón biológico que, según él, explica porqué nos inspiran algunos pensadores y organizaciones. Y porqué otros no. Sinek nos dijo que los líderes o empresas exitosas son los que saben comunicar muy bien “el porqué” hacen las cosas, de tal forma que si se puede conectar bien con el porqué se tendrá gran parte del terreno ganado para conseguir seguidores.

why

Por qué: el propósito
Cómo: el proceso
Qué: el resultado

La aparición de las estrategias y metodologías del Business Intelligence y, posteriormente del Big Data aplicado a las organizaciones, en los que a través del análisis y comprensión de los datos existentes se facilitaba la toma de decisiones desde la anticipación de acontecimientos futuros es, hace tiempo, una constatación de la situación presente de la gestión en el mundo empresarial. Bien es cierto que existen diferentes niveles evolutivos en las empresas sobre sus modelos de madurez de aplicación del Big Data , que nos muestran cómo va creciendo y construyéndose el potencial de la utilización de los grandes datos en las organizaciones.

Desde esta realidad, la función de Recursos Humanos vive una oportunidad única para conectar con las necesidades del negocio desde el acercamiento, el entendimiento y la consciencia de esas necesidades (vínculo emocional o el por qué), posibilitando una respuesta sólida y contrastada que ayude a la toma de decisiones con criterios objetivos (vínculo racional o el qué).

El entorno para aplicar HR Analytics

Ahora bien, no todo será un camino de rosas para la función y lo responsables de RRHH. Hay una serie de estudios, que nos muestran un paisaje complejo. Así, nos encontramos con que un 55% de los Directivos participantes en un estudio reciente de KPMG se mostraban escépticos sobre cómo el Big Data o la analítica predictiva añadirá valor significativo a la función de RRHH, si bien el 70% esperaba utilizar o incrementar el uso del Big Data y la analítica predictiva para las decisiones de RRHH en sus organizaciones en los próximos tres años. En todo caso, el impulso y la implantación de estas técnicas dentro del sector de RRHH en España se encuentran en proceso de descubrimiento o puesta en marcha, como parece indicar una reciente publicación, al constatar que solo el 15% de las Direcciones de RRHH de España está utilizando el análisis de datos o las metodologías del Big Data en su día a día .

Para impulsar que la función de Recursos Humanos se apropie del protagonismo que su ámbito de responsabilidad ya posee en las organizaciones y vaya más allá de los datos puramente informativos (KPI’s), mediante el avance en el análisis predictivo aplicando modelos de HR Analytics, es preciso cambiar el paradigma en la función y su creación de valor, conectando e intercambiando datos que influyan en las decisiones sobre el futuro y la dirección de la empresa. En este sentido, hay que identificar y desarrollar proactiva y constructivamente ciertos “obstáculos” en el camino:

  • Escepticismo sobre el rol actual de RRHH: los profesionales de RRHH han atravesado unos años en los que su principal rol sí estaba muy vinculado a los costes y su optimización, hasta el punto que se confundía (o así ha ocurrido en ciertas empresas con sus reorganizaciones funcionales y jerárquicas) la función de personas con la financiera. Probablemente, ahora nos encontramos con que el discurso del talento no va a volver a calar de igual forma, sobre todo cuando se ha demostrado que no ha sido un factor crítico durante la crisis. Se necesitan técnicas diferentes que permitan desarrollar la función de Recursos Humanos en un contexto de nuevas oportunidades y realidades, tales como el engagement, la experiencia empleado, la gestión de la diversidad, los modelos de empleado 3.0, la gamificación del aprendizaje o la analítica predictiva.
  • Déficit de habilidades en los profesionales de RRHH relacionadas con el Big Data o HR Analytics: no se necesitan avanzadas habilidades o conocimientos estadísticos o tecnológicos, pero sí entender el contexto del negocio y cómo las informaciones de los datos permiten establecer una narrativa convincente para el resto del equipo directivo, que sea fácilmente entendible y con ideas orientadas hacia la acción. Por otra parte, cada vez más se están incorporando a los equipos de RRHH figuras como estadísticos, matemáticos o ingenieros que, desde la función genérica de Data Scientist cubren esa especificidad .
  • Dependencia de la tecnología: realmente, la analítica predictiva nos muestra el camino, pero nosotros tenemos que determinar la línea por la que conducir (nos puede indicar que el engagement es importante, pero no cómo usarlo). Un proyecto de HR Analytics basado en el Big Data no es un tema tecnológico, aunque se apoye en tecnología, sino un proyecto de innovación que parte del desarrollo y del cambio. De ahí, que el cuello de botella de este proceso puede ser nuestra habilidad para analizar e interpretar todos los datos de los que disponemos, más que una cuestión tecnológica.
  • Existencia de datos (des)organizados: en este aspecto podemos encontrarnos en RRHH con datos provenientes de diferentes fuentes, niveles, escalas, …, que pueden demorar el inicio de un proyecto de HR Analytics, ya que su búsqueda, organización y limpieza (data mining y data cleaning) requerirá de un tratamiento profundo. De igual forma, los silos organizativos empresariales pueden ser uno de los mayores obstáculos para el progreso en este campo, sobre todo porque si queremos asociar los datos de RRHH con los del negocio necesitaríamos que los datos de todas las área de la empresa se encuentran coordinados de una única forma. Y solamente después, los recursos y la tecnología podrán extraer todo su potencial.

El equipo de HR Analytics

Acometer y abrazar un proceso de implantación de un proyecto de HR Analytics requiere integrar una serie de capacidades críticas entre los miembros del equipo de trabajo que se constituya al efecto:

a. Visión global, para abordar todos los condicionantes en juego y sus complejidades.
b. Claridad, para entender y priorizar esos condicionantes.
c. Confianza, en el éxito del proceso.
d. Creatividad, para generar ideas innovadoras o soluciones a los problemas que se planteen.
e. Curiosidad, para experimentar y probar alternativas dentro de este proceso iterativo.
f. Decisión, en los primeros pasos a implantar pese a posibles situaciones adversas.
g. Convicción, obviando los modelos anteriores para adoptar uno nuevo.
h. Comunicación, con otros actores internos de la organización.
i. Feedback, pues es preciso (auto) evaluar el progreso, sus fortalezas y áreas de mejora.

Conjugar estas habilidades, junto con los necesarios conocimientos y experiencias críticas, se presume altamente complejo si se pretendiera configurar un equipo con miembros tradicionales del área de RRHH. A continuación, exponemos una estructura de roles de un equipo que pudiera abordar un proyecto de HR Analytics en una organización.

 

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