People Analytics: Big Data para los recursos humanos

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Una de las principales ventajas del Business Intelligence es que las empresas dependen menos de la intuición de sus líderes y más en datos certeros. Y si el rumbo de la empresa, el lanzamiento de productos y las estrategias de marketing se basan en datos, es lógico que el sector de recursos humanos también lo haga. Aquí es donde entra en juego el People Analytics.

¿Qué es People Analytics?

People Analytics es el resultado de incorporar técnicas de Big Data, Machine Learning y Business Intelligence al área de recursos humanos. El objetivo es conocer mejor a los empleados y mejorar su satisfacción y productividad.

Además es utilizado en el proceso de contratación de nuevos talentos, con la creación de bases de datos de los currículums enviados a la empresa o incluso el monitoreo de redes sociales.

Niveles salariales, deserciones, ausencias, tareas cumplidas, mails, calendarios, encuestas de satisfacción y otros, son algunos de los datos que los encargados del People Analytics tienen a su disposición. Cada empleado brinda decenas de datos por día que pueden ser aprovechados. Las herramientas de análisis hacen posible cruzarlos y obtener insights útiles para mejorar el ambiente laboral e incrementar la productividad. Incluso pudiendo incidir en contrataciones, despidos y promociones.

Límites y oportunidades

El sector de recursos humanos pone su foco justamente en… lo humano. Por eso la incorporación de sistemas de People Analytics puede generar algunos resquemores. Sobre todo por el miedo de que las personas queden reducidas a simples números en una base de datos.

Sin dudas este es un riesgo real. Aunque puede evitarse conformando equipos de People Analytics equilibrados, con la suficiente experiencia de recursos humanos como para ver más allá de los datos. El resultado puede ser lo contrario a lo temido: el factor humano puede infiltrarse en la toma de decisiones basada en Business Intelligence de una manera totalmente diferente.

Además, las decisiones basadas en datos pueden ayudar a la empresa a competir en el exigente mercado de talentos de forma más eficiente. La construcción de modelos predictivos que se encarguen de los procesos más tediosos puede liberar recursos para ser utilizados en áreas más sensibles en donde el juicio humano es vital.

Por otro lado surgen oportunidades de innovar en aspectos hasta ahora desatendidos. Por ejemplo, Google y la Universidad de Wharton, descubrieron que el proceso de integración de un nuevo empleado es vital. Pero además hay forma de mejorarlo. Por ejemplo, conocer al jefe en el primer día es una factor importante para mejorar la experiencia del empleado.

Si bien esto puede parecer intuitivo -al fin y al cabo, ya hablamos sobre cómo el gerente es la cara visible de la empresa para los empleados– confirmarlo mediante datos cambia bastante las cosas: nos permite, justamente, pasar de la intuición al Business Intelligence. Hay cientos de otras conclusiones similares (muchas seguramente contraintuitivas) esperando para ser encontradas y aprovechadas por las empresas.