¿Bomberos apagafuegos o estrategas capaces de inferir consecuencias y actuar con previsión? Recursos Humanos tiene la difícil tarea de asumir gorros distintos para llegar a todo lo que le cae encima de la mesa en modo “on fire”. Los retos se multiplican y priorizarlos es, quizá, la primera tarea estratégica que deben acometer los profesionales de la función. Según explica Manpreet Randhawa en el portal My HR Future, “necesitan todo un cinturón de herramientas que les ayude a dar valor tanto a los empleados como al negocio”. Y ese kit de herramientas, en la era de la digitalización, no puede estar completo sin incorporar la inteligencia del dato. ¿Cómo puede ayudar a solventar problemas el HR analytics, el big data, la inteligencia artificial y, en definitiva, la tecnología, en los diferentes procesos de gestión del talento?
El porcentaje de empresas que están invirtiendo en el análisis de sus trabajadores ha crecido un 61 % respecto al año pasado.
Veamos ejemplos concretos en 5 de dichos procesos para los que se ha identificado, también, problemas específicos:
- Fidelización y retención de empleados.
Tras la pandemina, la permanencia promedio de los empleados en las compañías no supera los tres años. ¿Sabemos por qué se van? ¿Tomamos decisiones para evitarlo? ¿En qué puntos nuestra propuesta de valor al empleado decepciona a nuestro talento? El experto recomienda:
- Recopilar datos de diversas fuentes como entrevistas de salida, encuestas de pulso, encuestas de clima, etc.
- Realizar conversaciones one-to-one de los managers con cada uno de los miembros de su equipo, etc., para identificar qué momento del ciclo de vida del empleado es al que más atención hay que prestar o en cuál el colaborador se muestra menos comprometido y las razones de ello. La tecnología nos permitirá correlacionar datos y encontrar causas no evidentes que nos ayudarán a focalizar mucho más las decisiones.
- Experiencia de empleado.
De todos es conocido el boom que está viviendo la experiencia de empleado. Ciertamente, la vinculación emocional de los empleados genera en ellos una energía que positiva que, sin lugar a dudas, crea entornos de trabajo competitivos y productivos. Randhawa explica que la aplicación de encuestas “brinda a los CHRO, HRBP y líderes empresariales información sobre lo que funciona y lo que necesita mejoras”. El punto está en equilibrar las consultas para que no las preguntas no se solapen ni sean repetitivas y también en hacerlas con herramientas que permitan aplicar el data intelligence a la información.
- Teletrabajo o trabajo en remoto.
Los principales miedos sobre tener a las personas trabajando en remoto pasan por los problemas de productividad, comunicación, engagement y cultura. Dos años después de la pandemia ya hay numerosas herramientasque permiten monitorizar no sólo el tiempo de trabajo sino las tareas a las que se lo dedicamos, con quién, qué aplicaciones son más intensivas para nuestra tarea, etc. Todos estos datos aportan información que necesita ser Toda esta información brinda a los CHRO, a los HRBP y a los mánagers la oportunidad de conocer las bases de la productividad real de sus empleados, y no sólo con lecturas lineales sobre cuánto tiempo están conectados, cómo emplean su tiempo y con qué, sino sabiendo leer entre líneas para encontrar robatiempos, procesos tediosos o herramientas no especialmente ágiles ni adaptadas para entornos híbridos.
- Habilidades.
El upskilling & resklling está en el top ten se los retos de RR.HH ahora que el conocimiento se crea a la velocidad de la luz, se traslada a procesos empresariales absolutamente novedosos y aflora la necesidad de actualizar las habilidades de los empleados. En este ámbito del aprendizaje, el análisis de datos puede ayudar , por ejemplo, a identificar gaps y a crear estratégicamente una planificación de la fuerza laboral que aborde las necesidades actuales y futuras.
- Diversidad e inclusión.
El discurso oficial sitúa a la diversidad y la inclusión en el epicentro de las prioridades de los líderes porque, como todos sabemos, a más diversidad, más diversidad de ideas y más posibilidades de innovación. El quid de la cuestión es demostrarlo y la IA permite, por ejemplo, comparar el rendimiento de los equipos diversos con otros más homogéneos y correlacionarlo con indicadores de productividad, ventas, etc., así como la calidad y atributos innovadores de sus aportaciones.
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