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GESTIÓN )

Los tiempos del café para todos en RR.HH. pasaron a la historia. Para reclutar, retener, desarrollar a los colaboradores debemos ser capaces de ofrecer soluciones individualizadas. Se impone la customización, por tanto, y, en este contexto, la analítica de datos se perfila como un perfecto aliado para generar el conocimiento de cada persona que se requiere para ello.

Andrés Pérez Monzón,

Socio Director del Área de Consultoría de Grupo BLC.

HR ANALYTICS:EL PODER DEL CONOCIMIENTO

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HR ANALYTICS: ¿UNA NUEVA REALIDAD?

Las palabras nuevas no siem-pre se refieren a realidades nuevas. La metodología de Analytics, aunque es nueva su aplicación a los Recursos

Humanos, lleva años utilizándose en otros ámbitos: es muy conocida y utilizada por los departamentos de Marketing y Comercial, y también la utilizan habitualmente expertos en economía digital y los profesionales que trabajan en buscadores y pro-veedores de servicios en internet.

No hay que asustarse pues ni por el anglicismo ni por lo de analítico… A fecha de hoy, raro es el día en que no se organiza una conferencia o un seminario sobre Big Data o, direc-tamente, sobre la metodología de Analítica de Datos, desde perspecti-vas y usos bien distintos.

Para los escépticos que crean que HR Analytics es algo todavía inexis-tente, les diré que en Europa llevan más de cinco años trabajando en es-tos temas y que algunas compañías multinacionales -que también tie-nen sede en España- tienen potentes equipos especializados en ello: me consta porque en el mes de marzo se organizaron dos seminarios en Londres sobre este tema, a los que pude asistir, y en ellos se compar-tieron experiencias prácticas de em-presas con equipos consolidados de HR Analytics. También algunas com-pañías españolas trabajan ya desde hace tiempo en este asunto.

MÁS ALLÁ DEL CUADRO DE MANDO

Siempre habrá alguien que en es-te punto diga que esto es lo mismo que el Cuadro de Mando Integral (CMI) pero en versión 2.0. Eso sería como afirmar que el Instituto Na-cional de Estadística (INE) y Google son lo mismo. El Cuadro de Man-do Integral es una herramienta de planificación y control estratégico, que trabaja con ratios agregados de

eficacia organizativa y de procesos. Analytics, en cambio, es la ciencia de lo particular frente a lo general, la información sobre el cliente concreto versus la globalidad de los clien-tes, el conocimiento sobre cada uno frente al conocimiento sobre lo uni-versal.

El CMI nos puede contextualizar el esfuerzo de inversión en forma-ción de una empresa respecto a los objetivos estratégicos formales. Con la metodología de analytics podemos saber quiénes han incrementado su capacidad de ventas o su desempe-ño mediante qué formación especí-fica y cuáles son las variables clave que influyen en el cambio de desem-peño. Y esto es una gran diferencia.

La gran revolución del Big Data consiste precisamente en la capaci-dad de obtener conocimiento sobre las personas, que, como todo conoci-miento, puede utilizarse bien o mal. Cada vez que seguimos un enlace en internet, realizamos una compra o enviamos un tweet, generamos un rastro de datos que los proveedores de servicios pueden utilizar: infor-mación sobre nuestras costumbres, usos, hábitos de consumo, intereses personales o profesionales, etc. Y pueden utilizarse de forma agrega-da, pero también para conseguir eso que significa la palabra tan de moda de “customizar”.

Dejo momentáneamente las cues-tiones éticas sobre el uso que se le quiera dar a esa información, y la privacidad y confidencialidad de nuestras comunicaciones: sobre ese

asunto opinaré más adelante. Pe-ro la posibilidad existe: solo se re-quieren profesionales cualificados en el manejo de datos, máquinas capaces de procesarlos y un marco de referencia ético y legal. Desgra-ciadamente, como en casi todo, la realidad suele ir por delante de la legislación.

En la mayor parte de empresas, los departamentos de RR.HH. tam-bién tenemos información sobre personas: sobre su rendimiento, de-sempeño, formación, cualificación, entorno de trabajo, expectativas de desarrollo, posición organizativa, potencial, etc. Y disponemos tam-bién de información agregada de otras variables como el ambiente de trabajo. Los procesos de selección, evaluación del talento y desarro-llo profesional generan una enorme cantidad de datos. Y de la misma manera, la información la podemos obtener también desde las intranets corporativas o desde las redes socia-les corporativas.

¿Qué hacemos ahora mismo con esa información? Poco, porque esa información habitualmente está muy dispersa y en diferentes manos, y, por tanto, podemos hacer poco con ella… Esta es la travesía del de-sierto que debemos realizar antes de poder utilizar la información para tomar decisiones.

En nuestros sistemas de Recur-sos Humanos hay muchos datos, pero a veces en sitios distintos, con formatos diversos, con escalas de medición cambiantes, y realizar tra-

En nuestros sistemas de RR.HH. hay muchos datos, pero ¿qué hacemos ahora mismo con esa información? Poco, porque suele estar muy dispersa y en diferentes manos )

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GESTIÓN )

cionable sobre cada persona, iden-tificando variables significativas y customizando soluciones.

Por ejemplo, nos permite ir más allá del colectivo de mandos para ofrecer un apoyo específico a un mando que, por la información que poseemos, puede estar en riesgo de no conseguir sus objetivos, o de per-der personas clave de su equipo.

Y esto supone tres vectores de cambio para el profesional de Re-cursos Humanos:

QQ Comprender los porqués para contar una historia (story telling): con la analítica de datos podemos iden-tificar las variables críticas que in-tervienen en aquello que queremos mejorar (y aquí podemos incluir el absentismo, la retención, los resul-tados, el rendimiento, los acciden-tes laborales, etc.). Pero supone una revolución en la forma de pensar: volver a introducir la lógica de la

FIGURA 1. MATRIZ DE OPORTUNIDADES PARA RR.HH.

En RR.HH. tenemos el poder de decidir enriquecer nuestra aportación de valor mediante el uso de datos

a la hora de tomar decisiones )

zabilidad del dato es complejo. Pero es la forma de comenzar. Los pro-yectos de HR Analytics son siempre a medio y largo plazo, porque una golondrina no hace verano, y para poder predecir, es necesario dispo-ner de un histórico válido y fiable.

PERSONALIZAR O NO LOS SERVICIOS DE RR.HH., ÉSA ES LA CUESTIÓN

La discusión creo que no está en si se puede o no se puede utilizar esa información, sino en cómo ha-cerlo de una forma ética y profesio-nal. Hoy en día los profesionales de RR.HH. tenemos un mantra que casi nadie cuestiona: ha llegado el momento de la customización y de la personalización. Hablamos de la “experiencia de empleado”, de de-terminar la oferta de valor que la compañía realiza a sus empleados, desde una oferta cada vez más indi-vidualizada. Y esto, nos diría cual-

quier experto en marketing, sólo es posible desde el conocimiento posi-ble del cliente y de cada cliente: el primero para segmentar, el segundo para personalizar.

Tenemos, por tanto, un primer binomio: segmentar versus perso-nalizar. Y os propongo un segundo binomio que creo que esclarece el tema de discusión: pasado y futuro. La matriz de oportunidades que nos abren estos dos focos de atención es enorme para los profesionales de Recursos Humanos (véase Figura 1)

Los profesionales de la empresa nos hemos solido mover cómoda-mente en la parte inferior izquierda de esta matriz: analizar información agregada para predecir escenarios y planificar acciones correctoras.

Pero la analítica de datos nos permite también obtener informa-ción para generar conocimiento ac-

Análisis causa efecto

Identificación de variables

Cuadro de mando

Dashboards

Customización y predicción

Segmentación de colectivos clave:

gestión de la diversidad

Información individual

Información agregada

Pasado Futuro

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investigación social en la manera de tomar decisiones en el área de per-sonas de nuestras organizaciones. El profesional de Recursos Humanos como contador de historias para conseguir insight organizativo.

QQ Segmentar por colectivos a los que ofrecer soluciones y sobre los que proyectar predicciones. El pro-fesional de Recursos Humanos co-mo el gestor de la diversidad en la organización.

QQ Individulizar las soluciones para tratar personalmente a cada uno en

base a la información del pasado y las posibles predicciones indivi-duales. El profesional de Recursos Humanos como el conocedor de las personas.

¿POR QUÉ DESDE RR.HH.?

Quiero aprovechar para realizar una modesta llamada de atención: profesionales que manejan datos en nuestras organizaciones, haylos…aunque no suelen estar en los de-partamentos de gestión de personas. Y más nos vale ser nosotros los que

iniciemos la revolución de los datos antes de que otros vengan y la reali-cen sin nosotros.

Esto, a mi juicio, sería una enor-me pérdida, porque en nuestro caso, el dato se refiere a personas. Dejo a un lado los aspectos éticos y deonto-lógicos que esto tiene, que son mu-chos y que darán para hablar en los próximos meses y años. Me centro sobre todo en la perspectiva huma-na, tanto en su vertiente de sensibi-lidad y respeto como en su vertiente más científica de investigación so-cial aplicada a las relaciones perso-

Los proyectos de HR Analytics son siempre a medio y largo plazo, porque una golondrina no hace verano, y para poder predecir, es necesario disponer de un histórico válido y fiable )

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GESTIÓN )

na-empresa, algo que no debe caer en saco roto ni ser menospreciado: este papel nos corresponde a noso-tros, los profesionales de RR.HH., no a los profesionales del Big Data, que pueden ser un aliado magnífico, pero no un sustituto.

Tenemos pues ahora un doble poder de decisión: el poder de deci-dir liderar la revolución del Big Data en nuestra esfera de influencia, y el poder de enriquecer nuestra apor-tación de valor tanto a las personas como al negocio mediante el uso de datos a la hora de tomar decisiones.

Resulta tautológico repetir que es-to va de cómo tomamos decisiones y de cómo medimos el impacto de nuestras decisiones sobre personas en la organización.

Sobre el primer aspecto, creo que únicamente hay una decisión posi-ble: liderar con entusiasmo la utili-zación de Analytics en nuestro ám-bito de Recursos Humanos. No solo porque alguien lo hará, sino porque supone la gran oportunidad de con-solidar o de reforzar la función de RR.HH. en las organizaciones a las que prestamos servicio, hablando el idioma del negocio y de los datos, y demostrando con estos cómo Recur-

sos Humanos contribuye al negocio cuando se hace bien.

Supone además afirmar que esto de la gestión de personas es algo más que sentido común, algo que tanto vosotros como yo hemos oído infinidad de veces por parte de di-rectivos de otras áreas.

No se trata de hacer las cosas solo por sentido común (aunque en algunos casos me daría con un can-to en los dientes), sino porque la función de Recursos Humanos está avalada por una vastísima tradición

científica, a la que algunos única-mente se han asomado por encima en algunos best sellers del manage-ment.

Reivindiquemos pues el valor de lo que hacemos: sobre gestión de personas hay muchas horas de investigación, aunque muy pocos lo hayan leído, que están detrás de lo que la metodología de Analytics puede aportar al negocio.

CAMBIEMOS NOSOTROS PRIMERO

Y sobre el segundo punto, su-pone que nosotros, los profesiona-

les de RR.HH., cambiemos nuestra forma de tomar decisiones, lo cual es un completo cambio cultural. Es cierto que sobre gestión de personas hay mucho escrito, pero con mucha frecuencia parece que nosotros tam-poco lo hemos leído.

Las decisiones sobre por qué es mejor un estilo de liderazgo que otro, por qué implantar un nuevo modelo de reclutamiento, cómo ges-tionar el talento o proponer qué for-mación impartir y a quién impartir-la, no son decisiones solo de percep-ciones o sensibilidades: si tenemos

datos, podemos convertirlos en co-nocimiento, y desde ahí, tomar deci-siones y medir su impacto. Lo demás no es más que sentido común.

Y para eso necesitamos datos. La capacidad de decisión es una de las mayores prebendas de todo ser hu-mano. Y hacerlo con conocimiento (que viene de los datos transforma-dos en información que interpreta un experto), sin despreciar el valor de la intuición, pero poniéndolo en su sitio, supone una gran oportuni-dad para acertar, o al menos, aproxi-marse al acierto. Y acertar o no, para las personas y para las organizacio-nes, es la diferencia. )

La analítica de datos supone una revolución en la forma de pensar:

volver a introducir la lógica de la investigación

social en la manera de tomar decisiones en el

área de personas )