La cultura del dato en Recursos Humanos tiene un reto mucho mayor que la que afrontan otros departamentos corporativos. Dado que es una función transversal a toda la organización, sus indicadores, sus kpi’s, afloran no sólo en su gestión directa con el capital humano sino en los procesos de negocio en los que éstos ejecutan su actividad. En el Webinar “¿Qué KPI medir en RR.HH. y cómo presentar los datos a la Dirección?”, organizado por Lucca y Dathum, el CEO de esta compañía, Roberto Rodríguez, abordará la casuística práctica que rodea a la identificación, medición y presentación de los datos más relevantes desde RR.HH. para el ejercicio 2025.
Recursos Humanos ha de salir de los indicadores descriptivos e introducirse en el mundo del dato predictivo y prescriptivo. Los modelos de business intelligence y, más allá de ellos, los enriquecidos con inteligencia artificial, facilitan esta transición no sólo para identificar esos nuevos kpi’s, sino para encontrar nuevas correlaciones entre ellos dentro del contexto empresarial. Conversamos en esta entrevista con Roberto Rodríguez, CEO en DATHUM, sobre los aprendizajes que compartirá a lo largo de su intervención.
ORH) Mucho se habla de nuevos kpi’s en RRHH pero ¿los hay? ¿Puedes poner algún ejemplo llamativo y realmente innovador?
R.R.- En el mundo de los kpi’s debe haber un principio rector que es el para qué. Tenemos muchas métricas tradicionales que justifican nuestra existencia desde una perspectiva descriptiva: masas salariales, NPS, número de empleados, formaciones…, pero el primer enfoque que hay que darle al kpi es ponerlo en el negocio: ¿Es significativo para él? Hemos de ser capaces de generar nuevos kpi’s que ayuden a explicar por qué suceden cosas en negocio: ¿Por qué es más productiva una unidad que otra? ¿Por qué vende más? ¿Por qué tiene más absentismo?
Por ejemplo, nosotros trabajamos mucho con indicadores de salud del empleado con mapas de regresión sobre la salud mental del departamento en cuestión. Estos mapas nos permiten relacionar los kpis de salud con los del negocio. Otro ámbito de actuación es utilizar los kpis para explicar, en términos de costes de oportunidad, por qué hacer y/o invertir en determinadas cosas, proyectos o iniciativas.
ORH) Ponte en la situación de un departamento de RR.HH. que necesita “poner en orden” los datos de la plantilla. ¿Qué ruta ha de seguir para etiquetarlos correctamente? ¿Qué requisitos debe cumplir un dato para considerarse de calidad?
R.R.- Hay que tener datos de kpi’ porque sin datos nop puedes tener nada. Los datos deben cumplir una serie de características:
- Tener un propietario que se preocupe por su calidad en tiempo y forma, y por tener criterios únicos.
- Que el dato se mida de una misma manera (y eso es responsabilidad del propietario/responsable). En RR.HH. tendemos a mezclar los criterios cuantitativos con los cualitativos y eso nos hace no tener esa orientación hacia la calidad del dato necesaria. No tenemos líneas temporales lo suficientemente sólidas como para generar patrones.
- Que sea relevante para el negocio. Si el dato sólo le importa a RR.HH y no a negocio tiene corto recorrido, porque nadie nos lo va a pedir y no vamos a tener la necesidad ni la urgencia de trabajar en él.
- Que el dato tenga trazabilidad en el tiempo, con históricos que nos den patrones que nos permitan mejorar la operación con conocimiento objetivo. Hemos de asegurar el dato más objetivo posible y en este sentido lo cualitativo envejece bastante mal en el tiempo.
- El dato debe ser ético, esto es, ha de servir para hacer cosas que permitan mejorar la vida de cuatro actores: el empleado, el manager, la empresa y la sociedad.
ORH) ¿Qué requisitos recomiendas chequear en una propuesta de herramienta para gestionar el dato en RH?
R.R.- Los concreto en cuatro:
- Más allá de poder trabajar en cualquier escenario y online y offline, ha de ser sencilla, de implantación ágil y fácil de adoptar por quienes tienen que utilizarla.
- Escalable: las compañías cambian y las soluciones ha de poderlo hacerlo contigo, en vertical y en horizontal. Si la empresa crece o necesita incorporar soluciones nuevas nuestra herramienta ha de permitir la integración.
- Amplificable, que se pueda conectar con soluciones de terceros.
- Tener la posibilidad de capas de análisis para explotar el datos, trabajando con hiopotesis y buscando relaciones entre los datos por con inteligencia artifical.
ORH) ¿Cómo podemos incorporar los criterios éticos a la gestión del dato?
R.R.- Lo más importante es que generemos un comité ético que esté integrado por personas ajenas a la compañía y que su objeto sea el de velar por los principios éticos en la gestión del dato y más allá, alcanzando a las soluciones y servicios que ofrece ese dato.
Nosotros utilizamos la parte de los utilitaristas de Jeremy Bentham y John Stuart Mills porque se adapta mejor que los postulados de Kant a la casuística empresarial. Partiendo de su modelo, el comité ético ha de asegurarse de cómo podemos maximizar el bienestar de los cuatro actores antes mencionados, y para ello han de ver, cada vez que se genera un nuevo dato, qué se va a hacer con él y cómo va a afectar a los empleados, los mánagers, la empresa y la sociedad. Si, por ejemplo, mejora la vida del empleado pero empeora la del manager, mal recorrido. su responsabilidad es la de maximizar los escenarios en equilibro y a la vez.
