Por Federico Coello, socio de MBD. Muchas organizaciones se plantean empezar a incorporar técnicas de People Analytics en sus procesos de gestión de personas. En todos los casos, la primera duda que suele surgir es cómo hacerlo: ¿Quién debe liderarlo? ¿Lo hacemos internamente o buscamos a un partner? ¿Tenemos las capacidades adecuadas para hacerlo?
Es importante destacar que no existe una fórmula estándar que sea aplicable a todos los casos, ya que depende de cada organización y de la situación en la que se encuentre (recursos internos disponibles, madurez tecnológica, resistencia al cambio, etc.), pero sí hay aspectos comunes relevantes a los que merece la pena prestar atención. En todos ellos hay un denominador común.
En MBD Analytics llevamos años ayudando a nuestros clientes a incorporar la “cultura del dato” y estas técnicas en sus departamentos de RRHH. Nuestra experiencia en este tipo de proyectos nos ha dado una visión propia sobre los factores de éxito, y aquí los comparto con vosotros.
Factores de Éxito en la adopción de las técnicas de People Analytics
1º. Prototipar > Pilotar > Escalar
En base a nuestra experiencia, la introducción de las técnicas de People Analytics en las organizaciones debe hacerse a través de proyectos piloto, sobre datos fácilmente accesibles, de corto alcance y con reducida inversión de recursos (tanto humanos como económicos).
Estos proyectos pilotos deben servir para implantar nuevas metodologías de trabajo y adaptarlas a la realidad concreta de la organización, desarrollar los primeros insights y aprendizajes, y comenzar el proceso de aplicación de sus resultados a la toma de decisiones en los procesos de gestión de personas.
Además, la generación de quick wins en estos primeros proyectos pilotos de corto alcance facilitará acometer proyectos de mayor envergadura e impacto en negocio en fases posteriores, al demostrar a la organización con hechos tangibles las ventajas y los beneficios que se pueden llegar a obtener.
2º. Evolucionar la cultura de gestión: experiencia contrastada con datos
El resultado de la aplicación de estas nuevas técnicas es la generación de datos que facilitan todos los procesos de gestión de personas. Por ello, es necesario que los procesos de toma de decisión se adapten y empiecen a considerar los datos como un factor clave que complementa la experiencia del gestor.
Para ello, es necesario que los departamentos de RRHH vayan integrando cada vez más capacidades analíticas en sus perfiles, de manera que se gestionen adecuadamente los resultados de este tipo de proyectos y se les dé continuidad en el tiempo.
3º. No se construye sin buenos cimientos: datos sólidos como piedra angular
Es uno de los principales caballos de batalla en los proyectos para RRHH. Habitualmente la información sobre los empleados, su comportamiento y su relación con la empresa se encuentra dispersa en múltiples orígenes de información, que en muchos casos son “silos” no integrados con el resto (datos de evaluación del desempeño en un sitio, datos de incentivos y comisiones en otro, etc.), y en múltiples formatos distintos.
Es clave identificar todas las posibles fuentes de información disponibles, e integrarlas en un repositorio único (Datamart) que se constituye como la fuente de información del proyecto, y que se va mejorando y completando a medida que se van desarrollando nuevos casos de uso.
4º. Liderazgo & Sponsoring
La incorporación de las técnicas de People Analytics debe estar liderada por el departamento de RRHH, al ser el principal responsable de los procesos de gestión de personas, pero RRHH no es el único involucrado en este tipo de proyectos: por una parte los departamentos de IT son los responsable de las tecnologías y en muchos casos de las fuentes de datos, y por otra el resto de departamentos están involucrados al afectar a la toma de decisiones en procesos de gestión de su plantilla.
Por ello, tiene un alcance transversal a toda la organización, por lo que se hace imprescindible que el equipo directivo actúe como prescriptor del proyecto, colaborando en limar asperezas y alinear los objetivos de los diferentes implicados.
5º. Analizar es necesario, pero la inteligencia está en interpretar
Cuando se aplican técnicas de Data Analytics, sobre todo en el caso de técnicas avanzadas como las de Machine Learning, existe cierta tendencia a pensar que a partir de ese momento las máquinas son las que piensan, las que aportan la inteligencia al proceso de negocio.
La realidad es que la inteligencia no está ni en las máquinas, ni en los datos o algoritmos: la inteligencia está en los analistas que aplican las técnicas correctamente, en los que interpretan los resultados desde el punto de vista de negocio, y en los que colaboran con los managers en la puesta en práctica de sus resultados, garantizando así la operatividad y el impacto en el negocio.
