Traduciendo los «palabros» de los algoritmos al lenguaje de RR.HH.

Marisa Cruzado Collado19 febrero 20249min
Se atribuye a Albert Einstein la frase: «Si haces siempre lo mismo, no esperes resultados diferentes». Sea quién sea el primero que lo dijo es, sencillamente, una verdad universal. Puede que muchos afirmen que es una perogrullada. Pero, ¿es realmente algo tan obvio para todos en todo momento? Pensemos en la función de RRHH. ¿No se definen los perfiles de éxito del futuro partiendo de la experiencia del pasado? ¿No se establecen los sistemas retributivos tomando como base las escalas tradicionales? ¿No se pretende retener a los teletrabajadores con los mismos beneficios que a los presenciales? Si todo está cambiando. Si estamos en un proceso de transformación disruptiva, ¿Podemos esperar resultados diferentes, haciendo las cosas como siempre?

 

La buena noticia es que la clave para generar ese cambio, para hacer las cosas de manera diferente y obtener así resultados adaptados a las necesidades actuales, está en manos del propio departamento de RRHH. Según un articulo publicado recientemente por The People Analytics Magazine, ya es posible entender las nuevas dinámicas de la compañía con más datos, mejor y de una manera diferente. La IA  aplicada a herramientas de RRHH permite hoy a estos departamentos, estructurar, cruzar y analizar los datos que tiene, de todas las personas de la compañía, de una manera eficiente y volcarlos como información desconocida hasta ahora dentro de la organización, y que aporta un nuevo valor añadido diferencial para la toma de decisiones.

Para entender cómo la capacidad descriptiva de los algoritmos empodera el rol del gestor de personas, hablamos como Cristóbal Rodríguez, CEO de HRScout. Empezamos por el principio.

Este Licenciado en Ciencias Políticas y Máster en Big Data y people analytics afirma que todo comienza por conocer el precio de la información. «Mientras que muchos departamentos manejan datos que proceden de sus propios procesos operativos, -como ventas, compras o finanzas-, en RRHH se manejan datos que han costado dinero porque se ha tenido que movilizar a la compañía para recopilarlos con encuestas de clima internas o externas, procesos de evaluación del desempeño, análisis de necesidades de formación…». Es decir: que la simple creación de los datos, ya implica un coste en sí mismo.

Además, el proceso de unificación de todos estos datos que provienen de fuentes diferentes, es lento y en muchos casos, decepcionante. Con la incorporación del people analytics, se puede analizar mejor estos datos y sumarlos a otros que no se han tenido tradicionalmente en cuenta. También es posible descubrir dinámicas ocultas y ofrecer resultados distintos. «Cuando RRHH pueda realizar una gestión de personas con planes de acción más efectivos, podrá justificar la inversión realizada para obtener y mantener los datos», afirma Rodríguez.

 

RR.HH + TIC: un trabajo de equipo

Aunque puedan estar intimidados ante la programación y la estadística, los profesionales de RR.HH. deben entender que People Analytics llega para que puedan ver más, pero también ver mejor, nuevo y diferente, con una visión que solamente ellos pueden aportar con un conocimiento de su organización y su estrategia que sólo ellos tienen. Cristóbal Rodríguez lo explica confrontando los «palabros» de los tipos de algoritmos con el lenguaje del proceso de RR.HH en el que se traducen:

  • Un algoritmo de segmentación de K-means nos permite descubrir tipologías de empleados para un determinado propósito, no partiendo de una imagen prototípica de un empleado ideal, sino de lo que realmente tengo en mi empresa, con lo que tengo que trabajar y a partir de ahí desarrollar el máximo potencial de lo que tengo.
  • Una regresión de Cox, en un análisis de supervivencia en el contexto de abandono, me permite conocer los efectos de diferentes variables sobre una problemática muy concreta y actuar en consecuencia.
  • Un árbol de decisión, en un contexto de selección de empleados, puede permitirme optimizar el proceso al mostrarme cuáles son las variables que más discriminan entre los candidatos seleccionados y no seleccionados.
  • Un análisis de redes organizativas puede mostrarme a personas de alto potencial aisladas en la organización o permitirme detectar perfiles de alto talento desconocidos, descubriendo dinámicas que no conocen ni los propios responsables del departamento.
  • Un análisis de sentimiento y contenidos sobre los textos de un formulario de evaluación puede dejarme detectar preocupaciones y problemas entre los empleados, permitiendo una acción temprana sobre ellos que mejore el clima en la empresa.
  • Una indexación y análisis documental puede permitirnos detectar talento oculto en la compañía y poner en valor la gestión de la información que tiene Recursos Humanos.

 

Catalogar la información

Pero, ¿qué tipo de datos puede manejar recurso humanos? Según los expertos en people analytics, se pueden catalogar en tres grandes bloques:

1.- La información estructurada, que normalmente viene de las nóminas.

2.- La información de texto, que se refiere a documentos con comentarios de los empleados y que pueden ser informes, curricula, certificaciones obtenidas, artículos publicados, etc. Toda esta información suele estar muy dispersa.

3.- La información relacional, con la que sabemos cómo se conecta cada empleado con el resto. Es decir, si trabaja sólo, en equipo, si comparte información… Si tenemos un sólo repositorio con toda esa información, es mucho más sencillo analizarla.

 

¿Quién debe supervisar ese análisis de información? Sin duda, el técnico de recursos humanos. Son estos profesionales los que saben seleccionar variables, validar el modelo e interpretar los resultados para desarrollar políticas y planificar acciones», sentencia Cristóbal Rodríguez.

Conocer el talento interno

El proceso de digitalización está transformando también los modelos organizativos. Cada vez es más interesante seleccionar y gestionar el talento en función de sus habilidades y no de roles. ¿Qué papel juega la IA en este proceso? La perspectiva laboral ya no es estar en una empresa para toda la vida. Tampoco desempeñar un mismo rol toda la vida o estar en un mismo sector o departamento. En este entorno, el people analytics ayuda a las empresas a conocer en profundidad el talento que tiene. Y mejor aún: a predecir qué nuevo talento va a necesitar.

«Todo está cambiando tanto, que seguramente a corto plazo las empresas necesitarán perfiles con competencias que hoy ni se imaginan, -señala Rodríguez-. Quizá esos perfiles estén ya en la organización, pero si no tienes la información bien recopilada y estructurada puede que el CV de esa persona está guardado en un cajón. La consecuencia es que habrá que invertir dinero en buscar ese talento fuera, e incorporarlo. Y por otro lado, esa persona que ya estaba en la organización quizá se vaya porque no se siente valorada. Doble coste para la organización. El people analytics es una herramienta que ayuda a RRHH a explotar muchísimo mejor el potencial de su talento interno.

La tecnología es imprescindible, no cabe ninguna duda. Pero no es lo más importante. Las personas son las que tienen que identificar los problemas y las áreas críticas. Pero sobre todo, son las que tiene que definir la estrategia y los resultados que quieren obtener. Sólo entonces es cuándo tendrán que invertir en la tecnología que necesiten para conseguirlo.

Gestionar a información se convierte, en la era de la digitalización, en un reto indiscutible para recursos humanos. Y esto no significa tener que aprender a programa algoritmos, sino dirigir el proceso de diseño y entrenamiento de las herramientas aplicadas a sus procesos y controlar el gobierno del dato.

 


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