¿Qué NO es People Analytics? Los 8 mitos que debemos superar

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La reciente irrupción de people analytics en Latinoamérica ha inyectado nuevos aires a la gestión de personas en la región. Básicamente, esta disciplina propone una nueva forma de ejercer la función de recursos humanos: Hacer gestión en base a la mejor evidencia disponible, dejando de lado nuestros propios sesgos o creencias (a veces infundadas), para aumentar las posibilidades de agregar valor al negocio. 

Esto implica aplicar diversas técnicas para escuchar y observar con atención a los trabajadores, utilizando datos de diversas fuentes para identificar acciones clave que generen alto impacto. Las aplicaciones de people analytics son incontables y pueden observarse tanto en subprocesos de recursos humanos como en gestión de la motivación, liderazgo, y/o cultura, entre otros dominios de la psicología organizacional y economía conductual.

 Trabajando en esta disciplina durante varios años, asesorando organizaciones, desarrollando áreas de people analytics, promoviendo culturas data-driven, e implementando programas de capacitación serios sobre people analytics, hemos visto cómo cada vez más profesionales se interesan en implementar esta mirada en sus organizaciones. A pesar de todos estos importantes avances, el campo aún es inmaduro.

Por una parte, todo este reciente entusiasmo convive todavía con culturas de trabajo muy arraigadas en muchas organizaciones, que tienden a priorizar la toma de decisiones basadas en intuición, creencias no verificadas con el conocimiento científico disponible. Más aún, muchas veces basan su actuar simplemente en que “siempre se ha hecho así”. 

Modificar de forma definitiva estilos de trabajo tan enraizados tomará tiempo y requerirá un esfuerzo de largo aliento. Desde los años 90 el estudio de las modas en el management ha enseñado, una y otra vez, de lo tentador que es en este campo declarar victoria demasiado pronto y de los peligros de creer que una vez iniciada la marea del cambio, ésta sube automática e irremediablemente.

 Este interés creciente, tan característico de cuando se están desarrollando nuevos enfoques de management, presenta una dificultad adicional (que también ha sido previamente señalada por el estudio de las modas): hoy nos enfrentamos con una gran mayoría de profesionales de rr.hh. en Latinoamérica con un bajo nivel de competencias en la disciplina, sumado a un bajo entendimiento generalizado de las múltiples disciplinas complementarias que confluyen en este nuevo campo para aportar al negocio.

Para que people analytics entregue su máximo valor potencial, es necesario superar estos obstáculos.

En este escenario, nos hemos dado cuenta de conceptualizaciones erróneas recurrentes sobre qué es people analytics. Esto lo hemos observado tanto en el mundo de las grandes corporaciones, como en la consultoría, e incluso en la academia. Estas ideas problemáticas aumentan el peligro de que terminemos haciendo más de lo mismo por no comprender el cambio profundo que esta disciplina propone, o bien, que iniciemos proyectos bajo el rótulo de people analytics que no representan, en esencia, lo que ésta mirada plantea. Adicionalmente, podría ocurrir que el entusiasmo nos haga subestimar obstáculos o barreras que finalmente puedan hacer que iniciativas bien intencionadas finalmente no generen el valor esperado. En este artículo, describimos 8 de estas ideas problemáticas o entendimientos confusos de lo que conlleva hacer people analytics (los 8 mitos de people analytics).

  1. El foco de people analytics NO es el área de RRHH, sino el negocio y su gente. Uno de los valores más grandes de esta disciplina es que nos permite operacionalizar como nunca antes la gestión estratégica de personas, demostrando el impacto de las conductas de las personas en los resultados del negocio. En ese sentido, diseñamos y ejecutamos análisis para identificar las acciones que permiten lograr los niveles de desempeño, compromiso, satisfacción y permanencia, que a su vez están asociadas con mejoras en ventas, utilidades, satisfacción de clientes y otros resultados clave de la estrategia. Por ejemplo, de poco sirve que reduzcamos la rotación si eso no impacta en mejores resultados. Hay ciertas industrias o roles dentro de ellas que pueden funcionar bien con “altos” niveles de rotación y otras no, ya que los resultados esperados en cada caso son distintos. people analytics puede nacer desde RRHH pero finalmente debe impactar a toda la organización.
  1. People analytics NO se trata solo de Machine Learning. Muchas veces se tiene la expectativa de desarrollar modelos predictivos complejos e inteligencia artificial, quizás para decir con propiedad que estamos haciendo people analytics o data science. Si bien estas técnicas pueden ser útiles en algún minuto, lo más importante es avanzar al ritmo de desarrollo que tiene el negocio o área a la cual se está apoyando. Poder hacer estos modelos requiere grandes volúmenes de datos de buena calidad, lo cual no necesariamente es lo primero que encontramos cuando comenzamos a trabajar en esto. Por otra parte, lo que define a esta disciplina no son las técnicas utilizadas, sino su capacidad para orientar en forma clara la toma de decisiones en base a hallazgos obtenidos con los datos. Si esto se puede hacer utilizando sólo estadística descriptiva (ej.: promedios), está perfecto. Los algoritmos son buenos medios para lograr mejores decisiones, pero no son los fines.
  1. People Analytics NO es hacer lo mismo de antes, pero esta vez, con tecnología. Si bien el uso de sistemas informáticos es clave para el registro y calidad de la información, el mero uso de ellos no es hacer people analytics. Podemos tener un excelente sistema para evaluar el desempeño o un súper sistema para hacer seguimiento a las vacantes y procesos de selección. Sin embargo, si no registramos bien los datos, si no implementamos estos sistemas pensando en hacer análisis posteriores o si simplemente no usamos la información para tomar decisiones, entonces no estamos haciendo people analytics. Por otra parte, a veces se cree que estos sistemas son un requisito básico para hacer analytics, cuando en realidad es perfectamente posible hacer cosas sin ellos. Si tenemos datos de calidad registrados en planillas excel en forma sistemática, podemos hacer análisis. Algunos dirán que mantener ese orden en planillas es complejo (y tienen razón), pero también es clave recordar que sólo un sistema no será la solución. La solución es generar una cultura de datos en que todos cuidemos la integridad de la información.
  1. People analytics NO es algo que solo pueden hacer ingenieros informáticos. People analytics es un campo que se está construyendo sobre la base del conocimiento de múltiples disciplinas, que se complementan y permiten abordar la gran tarea de recopilar, integrar y darle sentido a datos de múltiples fuentes para que puedan ser usados para tomar decisiones de negocio. Algunas de las habilidades requeridas para desarrollar proyectos avanzados de people analytics implican experticia técnica en ingeniería de datos o inteligencia artificial. Sin embargo, saber de tecnología, o incluso saber de tecnología aplicada a sistemas de recursos humanos, no es saber de People analytics.

Entre las múltiples habilidades que se requieren para trabajar en este campo están, claramente, aquellas relacionadas con informática, como bases de datos y programación; sin embargo son claves el conocimiento sobre el negocio, en sus aspectos operacionales, comerciales y financieros; la capacidad para asesorar y actuar como consultor, un sólido dominio de los procesos funcionales de recursos humanos, habilidades para comprender el comportamiento de las personas en el trabajo, la capacidad de diseñar investigaciones y comunicar sus resultados. No debería sorprender que este conjunto de capacidades raramente se encuentra en un solo individuo y son más bien atributos del equipo de people analytics que de todos y cada uno de sus integrantes.

  1. People analytics NO es selección v.2.0. El proceso de RRHH que más se ha visto renovado por el uso de tecnologías en los últimos años es el área de reclutamiento y selección. Hoy existe un sinfín de empresas y consultoras que ofrecen servicios de automatización de estos procesos. Sin embargo, people analytics es mucho más que eso y no está limitado a la mejora de los procesos de selección. Tampoco tiene que ver sólo con la mejora de los procesos de gestión de personas en su conjunto. People analytics representa una transformación cultural, es decir, de la forma en que trabajamos. Es un paso adelante en el antiguo anhelo de vincular, con herramientas específicas, la práctica de la gestión de recursos humanos y la mejor evidencia científica con las necesidades y urgencias del negocio. People analytics es una capacidad transversal a todas las funciones de la gestión de personas, por mucho que tácticamente pueda tomar la forma de un equipo especializado. Intenta transformar a toda la función de RRHH y debe dedicarse a resolver los desafíos más urgentes que nos permitirán capturar más valor.
  1. People analytics NO es hacer un gran dashboard. En muchas situaciones nos pasa que al preguntar en distintas organizaciones por su estado de analítica de datos en gestión de personas, nos hablan inmediatamente de la creación de dashboards de indicadores. Si bien los indicadores y su seguimiento constante son un gran aporte para la gestión del negocio, estos no pueden volverse un fin en sí mismo. Los indicadores son solo un mecanismo más para ser capaces de entender una realidad compleja, humana, real. En esa línea, los indicadores sólo tienen sentido cuando entregan información sobre la calidad de nuestra gestión, permitiéndonos mantener o modificar nuestras acciones para lograr los objetivos de negocio definidos. Hemos visto casos en donde se pretende medir todo, aunque la información no genere valor e implique un alto esfuerzo en el levantamiento, consolidación, análisis y visualización de los datos.
  1. People analytics NO son un conjunto de técnicas “probadas”. NO es la “verdad”. Una de las promesas de people analytics es poder utilizar información de las personas para predecir resultados valiosos para el negocio. En general, se plantea como un objetivo o como un resultado esperado para las iniciativas de people analytics.  Predecir, sin embargo, es un proceso probabilístico, es decir que no “produce” certeza. Todo modelo, por bueno que sea, tiene asociado un margen de error. Obviar eso puede tener consecuencias relevantes para las personas y para lo que las iniciativas de people analytics quieren lograr. Adicionalmente, así como las variables y el contexto cambian, los modelos no quedan escritos en piedra como leyes inamovibles. Como ha quedado demostrado durante la reciente pandemia, la mayoría de los modelos predictivos se ven afectados por cambios en el ambiente y regularmente necesitan ajustes, mejoras o reformulaciones. Esto no quiere decir que, por el contrario, sólo debamos buscar resultados que confirmen lo que nuestro “sentido común” dice. Debemos estar abiertos a encontrar hallazgos inesperados, pero nunca creer a ciegas que los datos revelan una realidad absoluta.
  1. People analytics NO es dystopia ni el gran hermano. El desarrollo científico y tecnológico nos maravilla y atemoriza a la vez. El aumento exponencial de la cantidad de datos disponibles sobre los trabajadores y el que todavía no podamos comprender todos sus potenciales usos activa el temor de que los supuestos beneficios de people analytics quizás vengan asociados a cambios que no podamos controlar o revertir.  Sin embargo, people analytics no es un proyecto de control o de vigilancia omnipresente realizada a escondidas de los trabajadores. Es verdad que people analytics implica recopilar, integrar y darle sentido a datos de personas, pero esto debe involucrar una dimensión ética. La dimensión ética de people analytics aborda reglas para resguardar la privacidad de información personal y sensible, teniendo en cuenta que los dueños de los datos son los individuos y son ellos los que deben autorizar su uso con plena conciencia de por qué y para qué se les solicitan. También implica establecer medidas de seguridad de los datos para evitar accesos no autorizados o filtraciones. La dimensión ética implica, asimismo, custodiar que los datos y las decisiones que se toman con ellos no estén expuestos a sesgos que pudieran afectar negativamente a grupos de personas, en especial a grupos que pudieran estar subrepresentados o afectados por prejuicios y estereotipos históricos. Finalmente, un ejercicio ético implica asegurarse de que cuando se recopila información de personas, esto se haga con un propósito definido, que se tenga claro lo que se pretende hacer con esos datos, que sea comunicado transparentemente a las personas, y que las decisiones que se tomen apunten al bien común de la comunidad en general.

 El mundo de la gestión de personas se transforma en conjunto con la sociedad moderna, pero para que esta disciplina despliegue su mayor potencial, es importante que los profesionales del management entiendan bien qué es (y qué NO es) esta práctica. En este artículo, hacemos un llamado general a derribar estos 8 mitos de people analytics. De esto depende si people analytics termina siendo realmente la promesa que dice ser u otra moda pasajera dentro del mundo de los negocios.

 

Sobre los Autores

 Lyonel Laulié:  experto en people analytics, gestión estratégica de rr.hh. y comportamiento organizacional. Tiene una experiencia extensa tanto en Chile como en Estados Unidos ayudando a organizaciones en las industrias bancaria, manufactura, y retail a recolectar datos de alta calidad para tomar mejores decisiones en gestión de personas basadas en evidencia. En la actualidad, se desempeña como académico de la Facultad de Economía y Negocios de la Universidad de Chile.

Andrea Lizama: Amplia experiencia en consultoría en gestión de personas y recursos humanos, con enfoque en investigación aplicada y gestión basada en evidencia. Andrea fue parte del equipo fundador del área de people analytics en Banco Bci. Actualmente se desempeña como jefe de people analytics en el Grupo Falabella.

Juan Francisco Luna: director ejecutivo de Factoría Mun. Se ha desempeñado en cargos ejecutivos y ha liderado proyectos de consultoría en recursos humanos, en múltiples empresas premiadas por su gestión de personas. Es autor de artículos técnicos publicados en revistas y journal en Chile y el extranjero. Actualmente es Líder del Chile Forum de la Society for Human Resource Management (Shrm) y miembro de la Association for Talent and Development (ATD).

 

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