¿Qué es People Analytics?

People Analytics es una nueva disciplina que se encarga de extraer el valor de los datos de empleados y candidatos para tomar mejores decisiones.

No sólo en los departamentos de recursos humanos, sino también en las áreas de negocio. Desde People Analytics, podemos optimizar y automatizar procesos de recursos humanos para liberar de cierta carga administrativa a los profesionales del área. Pero la clave está en que podemos extraer conclusiones cruzando información de diferentes fuentes, y tomar así mejores decisiones a lo largo del ciclo de vida del empleado: reclutamiento, desarrollo y retención. Por ejemplo, detectar patrones de éxito futuro en candidatos, predecir quiénes pueden estar en riesgo de abandonar la compañía, o quiénes pueden ser los futuros líderes de la organización.

El modelo de “Talent Analytics madurity”, de Josh Bersin, establece cuatro niveles de madurez en el que pueden situarse las compañías, en torno a los proyectos de analítica de datos en recursos humanos. El primer nivel hace alusión al reporting más operativo. Enmarcados en este nivel, se encuentran los proyectos en los que generamos cuadros de mando o informes basados en las métricas tradicionales de recursos humanos, orientadas normalmente a medir la efectividad del departamento. Datos de plantilla, absentismo, rotación, masa salarial, formación, selección… La automatización de este tipo de reportes operativos mediante herramientas de visualización reduce drásticamente el tiempo de preparación, aumentando contenidos y receptores.

El segundo y tercer nivel del modelo de Bersin se centra en un reporte y análisis más avanzado. Gracias a la reducción de los tiempos de preparación de los reportes operativos, las compañías pueden dedicarse al estudio de las relaciones entre diferentes variables, puesto que el valor del equipo de un equipo de People Analytics está en interpretar la información, no en generarla. El último nivel, basado en la analítica predictiva. Las compañías más innovadoras ya están generando modelos que les ayuden a predecir, para tomar decisiones. Por ejemplo: conocer la probabilidad de los candidatos de tener un buen desempeño y mayor permanencia en nuestra organización, de cara a priorizar sus candidaturas en los procesos de selección.

Fuera del modelo de Bersin, añadiría un último nivel: la analítica prescriptiva. Es el nivel que nos empuja al futuro, indicándonos AHORA que debemos hacer para que algo NO ocurra. Por ejemplo: mediante un proceso de RPA (robotización), aplicado a la generación de la nómina, nuestro robot puede detectar los posibles errores producidos al ejecutar dicha nómina, indicar las causas y proponer las soluciones más adecuadas para cada caso. Muchas compañías están aún sentando las bases: integrando fuentes de datos, auditando la calidad de los mismos, generando reportes que nos ayuden a tomar decisiones más objetivas. Pero por fin va creciendo el número de compañías que comienzan a crear los primeros modelos predictivos para optimizar algunos de sus procesos de RRHH: reclutamiento, desarrollo y retención del talento.

¿Para qué sirve People Analytics?

Los beneficios del uso de analítica en RRHH son claros:

– Ahorro de costes: Por ejemplo, con modelos predictivos que nos ayuden a identificar a los mejores candidatos en momentos muy tempranos del proceso de selección, reducimos los costes asociados al propio proceso, así como a los asociados a la rotación temprana por una inadecuada selección.

– Mayor peso en los comités de dirección: Si dejamos de hablar desde “la intuición” que tanto se nos achaca a los profesionales de RRHH y empezamos a hablar de datos, aportando KPI’s y datos objetivos, estaremos comenzando a ocupar el lugar estratégico que nos corresponde en los comités de dirección, como ya lo hacen nuestros compañeros de marketing y finanzas.

– Mayor eficacia: La analítica nos ayuda a mejorar nuestros procesos. Por ejemplo, ayudándonos a identificar líderes ocultos en nuestra compañía, en los que apalancar nuevas promociones o procesos de transformación.

¿Qué profesionales se dedican a People Analytics?

People Analytics es una disciplina de reciente incorporación, y hasta hace muy pocos años no existía siquiera formación concreta con la que los profesionales pudieran especializarse. Por ello, los profesionales más veteranos provienen de áreas específicas de RRHH como Compensación y Organización, incluso otras áreas ajenas a RRHH como marketing o finanzas. Afortunadamente ahora sí es posible encontrar programas específicos de gran calidad.

En cuanto a las herramientas, necesitamos profesionales que manejen programas de análisis y visualización de datos. Cierto conocimiento técnico de administración de bases de datos es un buen punto a favor, ya que, probablemente, necesiten comenzar integrando la información disponible en diferentes fuentes. Un añadido de gran valor es el conocimiento en psicometría. Esta ciencia que, hasta hace unos años, se venía estudiando en los grados de psicología y sociología con un enfoque claro en la investigación, de repente se convierte en clave para estos nuevos profesionales.

Por último, es imprescindible que estos profesionales estén realmente inmersos en el negocio de su compañía. Solo así podrán ser capaces de entender sus necesidades y trasladarlas en casos de uso que puedan ser de utilidad. Para ello, precisarán de conocimientos de gestión de proyectos, dado que deberán manejar plazos, recursos, entregables, coordinar personas de diferentes equipos o incluso proveedores. Por todo esto, se precisa para las áreas de People Analytics de un equipo multidisciplinar que aúne los conocimientos en análisis de datos, psicometría, tecnología, recursos humanos, gestión de proyectos y negocio.

¿Hay que tener miedo a People Analytics?

La analítica de datos, así como la automatización de tareas y procesos en los que muchas de las compañías se están embarcando no pretende sustituir a los profesionales de RRHH. Lo que nos permite es encargar tareas de mayor valor a las personas que hasta ahora se dedicaban a funciones más rutinarias, como la criba curricular masiva, o las labores administrativas de gestión de personas.

Un ejemplo es la automatización de tareas como el envío de contratos, flujos de trabajo con tareas planificadas, etc. que muchas compañías están abordando actualmente. Esta automatización va a permitir que las personas del departamento de Administración de personal puedan realizar tareas de mayor valor: reduciendo las labores administrativas podrán estar más cerca de los empleados. Por tanto, tenemos un triple beneficio: empleados mejor atendidos. Profesionales con mayor sentimiento de realización al realizar tareas de mayor valor.

Reducción de errores humanos en tareas administrativas.

Tampoco deben tener miedo los profesionales de una compañía que aborde proyectos de analítica con sus datos. Los modelos matemáticos generados SIEMPRE aportarán información de valor añadido, pero no deben ser la única fuente de información, de cara a la toma de decisiones en procesos complejos como una contratación, una promoción, o, por supuesto, una desvinculación. Es más, la famosa GDPR así lo contempla mediante el derecho a no ser objeto de una decisión basada únicamente en medios automatizados.

Los datos nos aportan información a los profesionales de RRHH para tomar mejores decisiones: más justas, más objetivas. Pero somos las personas las que tomamos esas decisiones. ¿Y las empresas? Es posible entrar en un estado de psicosis en las empresas, de no querer realizar análisis de datos, y borrar todos los históricos que no sean estrictamente necesarios a nivel legal. Pero sería una pena porque se pierde información sumamente valiosa que, con las medidas adecuadas, sí se puede utilizar. Hay soluciones que pasan por la ofuscación o anonimización de los datos. Incluso no es necesario si dispones de todas las medidas de seguridad para seguir trabajando con datos personales, y has solicitado el consentimiento expreso para el uso de la información con este fin. Algo que puedes solicitar junto a la firma del contrato con nuevos empleados, o tras una formación sobre privacidad de la información, con el resto de empleados. La transparencia es la clave.

¿Cuáles son las claves para llevar a cabo un proyecto de People Analytics?

Considero que hay seis pilares básicos para la ejecución con éxito de un proyecto de People Analytics:

1. Cultura del dato. Agiliza muchísimo la implantación de cualquier proyecto si la propia compañía tiene interiorizada la importancia de tomar decisiones basadas en datos, porque será entonces muy sencillo hacer que también se entienda así desde el departamento de recursos humanos. Si no existe esta cultura, deberemos comenzar por la “evangelización” a compañeros y negocio de la importancia de pasar de la intuición a la información en recursos humanos.

2. Datos. Tenemos que saber dónde están y cómo están (su calidad). Esta es la parte que menos se ve, y menos se luce de nuestro trabajo, pero la buena identificación e integración de fuentes de dato es la clave para tomar decisiones realmente acertadas con los datos.

3. Retos. ¿Qué queremos resolver? Rotación, calidad de la selección, identificación de líderes o expertos, eficacia de las formaciones… tenemos que tener claro lo que queremos resolver, y si tenemos datos para ello.

4. Personas. ¿tenemos profesionales capacitados para realizar este tipo de análisis? Si no, es el momento de traer alguno de fuera, o formar a los profesionales de HR, o traernos de otras áreas el expertise de analítica de datos que necesitamos.

5. Herramientas. No sólo de Excel vive el hombre. Se pueden hacer maravillas en los inicios de un departamento de análisis, sí, pero debemos dejar a los analistas trabajar con herramientas más adecuadas y de mayor potencial, tanto de procesamiento y cálculo como R, o Python, como de visualización de los datos como Qlik, Power BI, Tableau, etc.

Un consejo final: El negocio y los departamentos especialistas de rrhh deben sentirse los dueños de estos proyectos. Sólo así los verán como una herramienta de valor para su trabajo, y no como un peligro para su función.

Ana Valera Profesional en People Analytics