De repente me acuerdo de una pregunta que me hicieron hace unas semanas en una charla: ¿por qué debemos empezar a trabajar de una forma analítica? ¿cuál es la razón para incorporar este tipo de herramientas? Y sin pensarlo mi respuesta fue muy clara: ‘no es ningún caso una obligación, es sólo una opción que hay encima de la mesa. Depende únicamente de lo que queramos saber sobre nuestra realidad actual y, especialmente, sobre la que tendremos a medio y largo plazo’.

La inevitable transformación digital que ya están viviendo las compañías o la existencia de nuevas herramientas para llevarlo a cabo no es suficiente para decidir incorporar los datos en nuestra toma de decisiones.

El éxito de este cambio dependerá en gran parte del compromiso del middle management y de las necesidades sin respuesta que puedan identificar. Dicho de otra forma, la decisión de empezar a trabajar analíticamente debe ser coherente con una nueva cultura interna Data-Driven y una determinada forma de ver el propio desarrollo: pasar de la intuición al conocimiento en la gestión de personas es un camino largo y complejo, pero con la certeza que nos aportará una mejora objetiva sea cual sea el punto en el que nos encontremos.

¿Qué es People Analytics?

El día a día de cada uno es mucho más concreto y rápido de lo que nos gustaría: no hay tiempo para planificar, para reflexionar ni tampoco para equivocarnos mucho, pero trabajar con People Analytics va justamente de lo contrario. People Analytics implica pensar, ir despacio y también equivocarnos para aprender de nosotros mismos, pero en realidad es una inversión de futuro.

Un ejemplo: supongamos que estamos en un departamento de selección y nuestra responsabilidad es priorizar y dar respuesta a las necesidades que nos transmiten los Human Resources Business Partner (HRBP) y el responsable del Departamento. Cíclicamente, deberemos poner en marcha procesos de selección que se adecúen a lo que se requiere en el menor tiempo posible: mandar mails, convocar reuniones, hablar con proveedores para transmitir objetivos y muchas cosas más.

Pero si trabajáramos con una metodología basada en la evidencia y las People Analytics … ¿cuál sería la responsabilidad y la aportación de valor de este mismo profesional?

De lo REACTIVO a lo PROACTIVO

El enfoque de dicho profesional, si fuera el caso, sería sutilmente diferente. En lugar de esperar a que surgiera la necesidad por parte del negocio, sería el propio profesional el que la identificaría preventivamente.

Un día cualquiera podría empezar emplazando a un HRBP en concreto para comentarle que, según el histórico de su área y la tendencia de los indicadores de los últimos meses, con alta probabilidad habría una subida del 10% en la rotación de los perfiles técnicos. Le preguntaría si considera adecuado llevar a cabo algún tipo de iniciativa al respecto y cuál sería su propuesta.

La ventaja es que justo en ese momento aún existiría la posibilidad de poder planificar una serie de acciones para revertir una necesidad que tendremos en un futuro próximo.

La conclusión para el negocio es que pasaríamos de gestionar reactivamente una necesidad que nos obligaría a poner en marcha cinco procesos de selección, a actuar proactivamente al detectarla con antelación y finalmente no tener que poner en marcha ninguno.

Esta es la potencia del análisis de los datos para tomar decisiones: proporcionar un conocimiento profundo de nuestra realidad, permitiendo que nos avancemos y aportemos así valor.

¿Cómo empezar a equivocarnos?

Hay muchas formas de empezar pero siempre es una buena idea que el reto sea muy concreto para usarlo como prueba piloto y a continuación poder escalarlo.

La metodología de trabajo está basada en el razonamiento científico hipotético-deductivo mediante el cual se crea el conocimiento en la mayor parte de ámbitos como la medicina, la sociología, la aviación o incluso en los mercados bursátiles:

¿Cuáles son las fases de un proyecto de People Analytics?

1. Fase de observación: Hazte una pregunta relativa a hechos que ocurren en la organización y que no puedes explicar y, a continuación, intenta traducirla a evidencias objetivas que configurarán los DATOS INICIALES

2. Fase de conjeturar: Mediante el análisis de los datos iniciales, haz una hipótesis de las POSIBLES CAUSAS que explican la existencia del fenómeno observado.

3. Fase de deducción: Deduce las consecuencias lógicas de las causas anteriormente identificadas con el fin de testar el poder explicativo de las mismas y de empezar a definir las SOLUCIONES a implementar para revertir la situación.

4. Fase de comprobación: Comprueba la bondad de las soluciones una vez implementadas mediante la mejora de los RESULTADOS en los datos obtenidos en la fase de observación.

Una vez acabado el proceso, hay que volver a la primera fase, una y otra vez. Toda actividad humana creativa y exitosa es necesariamente recursiva.

Como decía Pasteur, ‘mi único secreto, el secreto de mi éxito, radica en mi perseverancia’.

Todo empieza y termina siempre con una pregunta, un reto, algo que ocurre en nuestra organización y que parece que no tiene arreglo, que aparentemente no se puede cambiar, que nos parece intrínseco e inamovible en nuestra cultura y en nuestra forma de hacer las cosas.

¿Nos atreveremos a demostrar que no es así?

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Marta Gascon es Especialista en Análisis de Datos y fundadora de PersonKPI

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