¿Y si democratizamos People Analytics? Una perspectiva sistémica para escalar capacidades a todo el departamento RR.HH. (II)

La escalabilidad de la cultura del dato en los departamentos de RR.HH. es un desafío de upskilling que hace a sus profesionales experimentar el viraje de las competencias a las habilidades. No se trata de convertirles en científicos de datos, sino de dotarles de los fundamentos de conocimiento práctico que les permitan participar activamente en el ecosistema analítico de la organización. En el primer artículo de esta serie de dos presentamos las recomendaciones del informe “Upskilling the HR Profession. Building Data Literacy at Scale” para diseñar un modelo de aprendizaje con perspectiva sistémica, y en este segundo compartimos cómo adaptarlo a los colectivos target dentro del área de Gestión de Personas.

Uno de los puntos más importantes para lograr una alfabetización en datos efectiva y duradera en RR.HH. es comprender que la cultura del dato no se crea manteniendo los departamentos como espacios estancos. La responsabilidad de entender los datos no es exclusiva del equipo de People Analytics, sino que debe ser compartida, estructurada y sostenida en toda la función de RR.HH. Esta premisa, traducida a sus roles, significa que:

• Líderes de RR.HH. (CHROs, HRBPs senior):
  • Definen el tono estratégico: posicionan la alfabetización en datos como una prioridad del negocio.
  • Aseguran el alineamiento con la estrategia general de la organización.
  • Actúan como role models y patrocinadores visibles del cambio (como se vio en el subapartado anterior). 

• Equipos de People Analytics:
  • Proveen el contenido técnico y los marcos analíticos.
  • Colaboran con L&D para diseñar rutas formativas pertinentes.
  • Facilitan el aprendizaje contextualizado, actuando como mentores o “consultores internos”. 

• L&D (Learning & Development):
  • Diseñan la experiencia de aprendizaje: formatos, plataformas, recursos, evaluación.
  • Adaptan los contenidos según el nivel de madurez de los profesionales y su función (reclutamiento, desarrollo, compensaciones, etc.).
  • Conectan la alfabetización en datos con otras competencias estratégicas (pensamiento crítico, agilidad, liderazgo). 

• Gestores de personas y profesionales de RR.HH.:
  • Asumen un rol activo como aprendices y aplicadores del conocimiento.
  • Llevan la alfabetización en datos “a tierra”, aplicándola en situaciones reales de negocio (por ejemplo: interpretar datos de clima, evaluar la eficacia de programas de onboarding, etc.).
  • Retroalimentan el sistema de aprendizaje con necesidades emergentes o barreras culturales.

La responsabilidad compartida entre liderazgo, analistas, diseñadores de aprendizaje y profesionales operativos es esencial para convertir la alfabetización en una competencia estratégica integrada, práctica y escalable en toda la función de RR.HH.

Cultura de corresponsabilidad

Para que la alfabetización en datos sea sostenible debe generarse una cultura donde:

• Aprender sobre datos no es opcional, ni periférico, sino parte del desarrollo profesional esperado.
• Todos los niveles asumen que entender, cuestionar y usar datos es parte del trabajo cotidiano.
• Se promueve una mentalidad de colaboración entre perfiles analíticos y generalistas.

Esto implica también revisar estructuras de reconocimiento y rendición de cuentas, de modo que el uso eficaz de datos se valore en promociones, evaluación de desempeño y liderazgo.

De la teoría a la práctica: competencias aplicadas para una efectiva alfabetización en datos

El enfoque de habilidades que propone el informe no se limita a conocimientos técnicos, sino que abarca capacidades cognitivas, interpretativas y comunicacionales, todas ellas esenciales para la aplicación efectiva de datos en contextos humanos y organizacionales.

• Pensamiento crítico:
  • Habilidad para evaluar objetivamente la calidad, relevancia y limitaciones de los datos.
  • Incluye cuestionar supuestos, identificar sesgos, y validar fuentes.
  • Fundamental para no aceptar métricas o visualizaciones al pie de la letra, sino interpretarlas con criterio.

• Comunicación basada en datos:
  • Capacidad para traducir información cuantitativa en historias claras, persuasivas y relevantes para distintos públicos (líderes, empleados, stakeholders).
  • Implica seleccionar los datos adecuados, diseñar visualizaciones comprensibles y adaptar el lenguaje según la audiencia.
  • Clave para generar influencia y toma de decisiones accionable. 

• Curiosidad con base en datos
  • Actitud proactiva hacia la exploración de datos como fuente de descubrimiento.
  • Impulsa la formulación de preguntas como: “¿Qué está pasando con el compromiso?”, “¿Qué patrones hay en la rotación?”.
  • Potencia una cultura de aprendizaje continuo y mejora informada.

• Toma de decisiones basada en evidencia
  • Capacidad para incorporar datos en el proceso de decisión, en lugar de actuar solo por intuición o precedentes.
  • Supone comparar alternativas, estimar impactos y justificar acciones con base en datos sólidos.
  • Promueve accountability y eficiencia estratégica en RR.HH.

• Ética en el uso de datos
  • Conciencia sobre la privacidad, el consentimiento, la equidad y el uso responsable de los datos de personas.
  • Considera los riesgos de sesgos algorítmicos, discriminación o malinterpretación.
  • Fundamental para construir confianza organizacional y legitimidad social en el uso de analítica de personas.

Estas cinco habilidades han de ser practicadas desde su aplicabilidad a los contextos cotidianos de RR.HH. y deben trabajarse con métodos activos como casos reales, análisis de dashboards, simulaciones y proyectos prácticos, en lugar de formaciones teóricas descontextualizadas.

Recomendaciones para escalar la alfabetización en datos en RR.HH.

• Enfoque estratégico: integrar, no aislar
  • Alinear la alfabetización en datos con la estrategia de RR.HH. y de negocio: no debe ser una iniciativa paralela, sino integrada en la transformación de la función.
  • Evitar que el aprendizaje se limite a un público nicho (por ejemplo, sólo el equipo de People Analytics).
  • Articular la alfabetización en datos como una capacidad organizacional clave, equivalente a liderazgo, agilidad o innovación.

Clave: Conectar las competencias en datos con prioridades reales de RR.HH. como DEI, retención, productividad o bienestar.

• Diseño estructural: escalar con propósito
  • Establecer una arquitectura de aprendizaje clara, con rutas formativas adaptadas a distintos perfiles (líderes, generalistas, especialistas, analistas).
  • Combinar formación formal, aprendizaje social y experiencias prácticas para reforzar la transferencia de habilidades.
  • Crear comunidades de práctica y redes internas para compartir experiencias, dudas y buenas prácticas.
  • Establecer indicadores de progreso y marcos de evaluación del impacto del aprendizaje en comportamientos y decisiones.

Clave: Invertir en plataformas accesibles, aprendizaje en el flujo del trabajo y coaching analítico, no solo en cursos masivos.

• Enfoque pedagógico: enseñar lo que importa
  • Priorizar el desarrollo de las cinco habilidades clave: pensamiento crítico, comunicación con datos, curiosidad, toma de decisiones basada en evidencia y ética.
  • Diseñar experiencias que sean:
    • Relevantes (contextualizadas en retos reales de RR.HH.).
    • Activadoras (interactivas, con práctica reflexiva).
    • Escalonadas (permitan progresión desde nivel básico hasta avanzado).
  • Evitar la sobrecarga técnica o estadística: el objetivo no es formar científicos de datos, sino profesionales que usen datos con criterio y propósito.

Clave: Utilizar narrativas, casos reales y análisis colaborativo para facilitar la apropiación de los conceptos.

Fuente: Insight222 Upskilling the HR Profession Report.