People Analytics: datos para “comprender” y gestionar el “bienestar” del talento

Profesionales en HR Analytics diversas empresas durante el ‘Leading People Analytics’, este jueves en Madrid. | Fotos: Alberto Orellana

Para desarrollar el talento en la empresa hay que “comprenderlo”. Esto se logra a través de los datos. Bajo esta premisa ha disparado Marta Pérez el III Leading People Analytics, un foro centrado en el análisis de datos aplicado a Recursos Humanos (HR). La directora de la escuela detrás del acto (LMS, especializada en People Analytics), ha abierto un encuentro centrado en demostrar cómo esta nueva visión de liderazgo “aporta valor”. Aprender de otros a analizar y reflexionar qué dicen los datos de los empleados.

De entrada, esto plantea una paradoja: ¿Cómo podemos medir la felicidad del trabajador? ¿O su compromiso? Porque la analítica de datos implica “exactitud”. Al final se trata de simplificar y objetivar parámetros en materia de RRHH. Independientemente de ello, lo que Macarena Estevez tiene claro es que “es importante medirlo”. Como socia en Deloitte, esta matemática ha apuntalado otra máxima a tener en cuenta: la analítica sin pensamiento humano no llegará lejos. “Un analista no es nadie sin los que saben de las personas”, ha declarado. El dato está ahí para plantearle “problemas” que solucionar.

Y para eso están las personas. El dato no sabe decirte si un empleado es más feliz o está más comprometido con la empresa. Los datos son tablas de Excel. Pero, si conocemos las variables que nutren esas tablas que se cruzan, podemos usarlos para “analizar valores intangibles”. El HR Analytics todavía tiene mucho recorrido en el campo entre humanos, y no sólo en la aplicación de IA en el machine learning, ha defendido Estevez.

Catálogos de variables

La información ya se puede presentar en herramientas más actuales como el Sand-Qlik, que se nutren del clásico tabulador. Esta plataforma permite cruzar conglomerados de dato y “ayuda a interpretarlos”, como ha demostrado su director Jesús Cristóbal. Al enfrentar tablas el programa plantea conclusiones y ofrece diversas métricas. Además de aprender de los cambios o preferencias que hagamos con cada parámetro, para mostrarlos de manera más rápida -ahí está la IA-. Edad, sexo, tiempo en la empresa, sueldo…

Esta aplicación ofrece un “contexto” o catálogo de cruces y variables. El trabajo del analista es inferir su utilidad. Es decir, comprobar la calidad del dato. Este es el primer paso, “ver qué tenemos”, ha planteado Lorena Manzano (People Analytics -en adelante PA- en Cabify). Es clave determinar qué recurso big data hay para llegar “al siguiente nivel: establecer modelos predictivos”. El problema es que muchas empresas, según Manzano, se quedan en ese primer análisis, porque “hacer ese reporting lleva tiempo”.

En cualquier caso, la de Cabify ha aclarado que “no hay datos perfectos”, y ha dado algunas recomendaciones a los colegas de profesión presentes. Como, por ejemplo, empezar con pruebas piloto, o “no mostrar todos los datos que tenemos”, sino sólo los que puedan ser realmente útiles. Y también colaborar con otros departamentos, fomentar relaciones cercanas con el resto de empleados, para expandir una mentalidad abierta y hacerse ver como una “ayuda”. Lo que otros entienden como People Digital Transformation.

Datos para “liberar” al empleado

Benito Villamarín, HR Spain & Portugal de Bimbo), ha introducido este concepto. En esencia es: desarrollar una mentalidad digital en un grupo de personas (un departamento, pongamos) para que se convierta en un modelo extensible al resto de la empresa. “Dar ejemplo”, ha comentado. En la línea de Manzano, Villamarín ha subrayado el papel de ayuda del HR Analytics: “Estamos para servir” a las personas, ha dicho.

Como servidores, los analistas de datos en RRHH no pueden olvidar nunca que “a las personas les cuesta cambiar”. Y como lo que pretenden es usar los datos para “mejorar su toma de decisiones”, ha recordado la de Cabify, habrá que ver cómo afectan a la empresa y a ellos mismos en su relación con aquella. Es decir, “tomar conciencia” de cómo influye analizar los datos en la vida laboral de las personas, ha convenido Gema Santos (Repsol).

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Principalmente para gestionar su paso por una entidad: basar en big data estrategias para medir “cómo se genera o degenera el compromiso del empleado en la compañía”. Así lo ha ilustrado José Luis Pascual (director de experiencia del empleado en Lukkap). En palabras de este profesor, es muy importante saber el por qué y el para qué de los datos. Información que sólo tenemos si conocemos las necesidades del trabajador y la empresa.

Por tanto, el HR Analytics está pensado para manejar, entre otras cosas, las emociones y el “bienestar personal” de los empleados, ha apuntado Juan Manuel Chicote (HR en DVK). Si invertimos en atraer y fidelizar al individuo, o “pasar de la cabeza al corazón” según Pascual, podremos alcanzar un nuevo formato. Ese en el que cambiamos el modelo de aprendizaje dentro de la compañía, como ha explicado Miguel Ángel Rodríguez.

Se trata de aprovechar la “brecha” de formación que demanda el mercado y la que recibe el trabajador a través del PA. Esta permitirá “impulsar el propio aprendizaje del empleado” de manera inteligente para darle “libertad” e “independencia”, ha defendido el HR Analytics de Sacyr. Algo que se traduce en “satisfacción y compromiso” por parte del profesional, ha abundado Chicote. Y con lo que coincide Manzano: “Si buscas valor te dan recursos”.

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