Transformar la alfabetización en datos en una capacidad organizacional dentro de RR.HH. no es solo una iniciativa formativa, sino una intervención estructural para reposicionar la función como motor estratégico del negocio. Tener un departamento de People Analytics es el primer paso, pero para elevar el valor estratégico del Área de Personas es necesario democratizar el acceso y entendimiento de los datos dentro de toda la ella a través de un upskilling en habilidades analíticas escalable por colectivos.
Cuando hablamos de alfabetizar en datos automáticamente pensamos en una alfabetización técnica, esto es, matemática y estadística, y no en una alfabetización operativa o funcional, o lo que es lo mismo, la que va más allá del equipo de analítica y que habilita a todos los niveles de RR.HH. para interactuar con los datos de forma crítica y estratégica. La realidad es que People Analytics ha sido un avance significativo en la evolución de RR.HH. como socio estratégico del negocio, pero insuficiente si solo se concentra en equipos especializados. Para lograr un impacto organizacional real, la alfabetización en datos debe ser:
- Transversal: alcanzando a todos los niveles y roles de RR.HH.
- Escalable: utilizando herramientas, metodologías y tecnología para llegar a toda la función.
- Sostenible: integrada en la cultura y los procesos, no como una iniciativa aislada.
Esto implica mover la responsabilidad del análisis de unos pocos expertos a un ecosistema colaborativo, donde todos puedan interactuar con datos con autonomía crítica. Hablamos de construir un modelo de alfabetización en datos a escala que capacite en habilidades aplicadas y en mentalidad analítica, utilizando para ello un enfoque multidimensional que combine pedagogía moderna, tecnología y cultura organizacional, y que
La alfabetización en datos permite a RR.HH. traducir preguntas de negocio en hipótesis de talento medibles, proporcionar insights basados en datos para influir en la toma de decisiones de liderazgo, identificar correlaciones y patrones (por ejemplo, entre compromiso, rotación y desempeño) y evaluar el impacto de iniciativas de personas (p. ej., programas de diversidad, formaciones, políticas de bienestar) con métricas claras.
Lograrlo supone enfrentarse, en primer lugar, a los prejuicios instalados en los propios departamentos de Gestión de Personas y a los paradigmas organizacionales de sobra conocidos:
- Falta de claridad sobre lo que significa “alfabetización en datos” en RR.HH.
- Uso excesivo de jerga técnica o estadística que genera resistencia.
- Desconexión entre el aprendizaje ofrecido y el contexto real del trabajo de RR.HH.
- Cultura organizacional que no premia la curiosidad analítica ni la toma de decisiones basada en datos.
El informe “Upskilling the HR Profession. Building Data Literacy at Scale», elaborado por Insights222 a partir de un trabajo del World Economic Forum en colaboración con Unilever, propone un modelo de capacitación escalable que permita desarrollar esas capacidades en datos a escala dentro de RR.HH para:
- comprender y utilizar datos en la toma de decisiones,
- formular preguntas relevantes a partir de datos,
- interpretar dashboards, análisis, métricas, tendencias e inferencias estadísticas sin ser expertos técnicos,
- evaluar la calidad y relevancia de los datos usados en su función,
- conectar el análisis con decisiones estratégicas de personas.
- y comunicar hallazgos a partes interesadas de forma efectiva.
Y todo ello sin necesidad de una formación técnica avanzada, que es lo que genera rechazo entre el colectivo RR.HH. Formación en herramientas, sí, acompañada del desarrollo de una mentalidad crítica y analítica en el conjunto de la función.
La alfabetización en datos no busca convertir a todos los profesionales de RR.HH. en científicos de datos, sino dotarlos de los fundamentos necesarios para participar activamente en el ecosistema analítico de la organización.
¿Cómo diseñar un proyecto de alfabetización en datos a escala?
Para transformar la alfabetización en datos en una capacidad organizativa no basta con ofrecer formaciones puntuales o cursos técnicos. Es necesario diseñar un enfoque escalable, personalizado y alineado con el trabajo real de los profesionales de RR.HH., esto es, con perspectiva sistémica:
- Definiendo claramente qué se entiende por “alfabetización en datos”. Alfabetizar en datos no implica saber programar o modelar estadísticamente sino:
- Comprender conceptos y métricas básicas relacionadas con personas.
- Leer, interpretar y cuestionar datos con sentido crítico.
- Aplicar insights de datos en la toma de decisiones diaria.
- Colaborar con equipos técnicos (analistas, científicos de datos, IT) desde una posición informada.
La clave reside en que esta alfabetización sea contextualizada a RR.HH., no genérica.
2. Delimitando el marco de capacidades: la “Curva de Datos”. El programa propuesto por el informe parte de un marco de capacidades en cuatro niveles, alineados con la “Curva de Datos” (Data Curve) experimentada por Unilever:
- Curious: Capacidad analítica básica. Conciencia básica sobre datos, familiaridad con métricas clave de RR.HH. y voluntad de aprender más.
- Capable: Capacidad para usar dashboards, leer, analizar y aplicar datos en el trabajo diario e identificar tendencias básicas, así como para utilizar datos en conversaciones con líderes o equipos.
- Critical: Capacidad analítica avanzada. Comprensión de causalidad, formulación de hipótesis, cuestionamiento de supuestos, visualización efectiva e interpretación de correlaciones y nivel de interlocución con científicos de datos.
- Creative: Liderazgo basado en datos. Influencia en decisiones estratégicas, promoción de la innovación con analítica, transformación de datos en acciones e impulso de la cultura del dato.
Este marco permite diseñar rutas de aprendizaje modulares, adaptables y personalizadas según el nivel inicial, el rol del profesional y su evolución. Y todo ello con un enfoque metodológico que combina:
- El aprendizaje en el flujo de trabajo, integrando el aprendizaje en las tareas cotidianas para reforzar la transferencia al contexto real.
- El microlearning y los recursos just-in-time, dando acceso a contenidos breves, prácticos y aplicables al momento de necesidad.
- El coaching y las comunidades de práctica, que fomentan el aprendizaje colaborativo mediante redes internas.
- El aprendizaje adaptativo, con el uso de plataformas tecnológicas que permitan adecuar los contenidos al nivel del usuario.
El uso de lenguaje cotidiano, de un storytelling explicativo y ejemplos reales en el contexto de los procesos de decisión en recursos humanos permitirán contextualizar los conceptos técnicos y familiarizarse con ellos. Algunas ideas para encauzar todo ello podrían ser:
- Establecer un lenguaje común en torno a datos dentro de RR.HH.
- Co-crear el contenido formativo con usuarios finales para asegurar relevancia.
- Medir continuamente la progresión en habilidades de datos.
- Incorporar la alfabetización en datos como una competencia central en los roles de RR.HH.
- Apalancar tecnología (LMS, dashboards, AI) para escalar el aprendizaje.
3. Estableciendo los principios de escala y eficiencia del programa desde su diseño:
- Aprendizaje en el flujo de trabajo: Integrar el desarrollo de capacidades con situaciones laborales reales (por ejemplo, al analizar tasas de rotación o engagement).
- Microlearning y recursos accesibles: Contenidos breves, aplicables y disponibles on-demand.
- Contextualización a RR.HH.: Uso de casos y métricas reales del área (e.g., diversidad, desempeño, movilidad interna).
- Coaching y comunidades de práctica: Aprendizaje social y acompañamiento entre pares para reforzar la transferencia.
- Lenguaje accesible: Evitar tecnicismos innecesarios y promover claridad en la comunicación de datos.
- Asignar patrocinadores ejecutivos que legitimen la iniciativa desde su práctica.
- Evaluar el nivel de partida mediante diagnósticos y autoevaluaciones.
- Hacer equipo entre RR.HH. y los analistas de datos para diseñar el contenido formativo.
- Vincular el aprendizaje a casos de negocio reales, no a teoría abstracta.
