Hoy en día, no se puede hablar de RR. HH. sin hablar de analítica. Desde el primer correo electrónico de contratación hasta la entrevista de salida, los macrodatos están cambiando nuestra forma de abordar y llevar a cabo la gestión del talento. Aunque la base del éxito en RR. HH. —tener don de gentes y una fuerte intuición— sigue siendo relevante, tener una trayectoria profesional en el sector requiere cada vez más una mentalidad "moneyball", en la que la estadística cobra un gran protagonismo.
No es de extrañar que este cambio de una trayectoria profesional impulsada principalmente por el hemisferio derecho del cerebro a otra dirigida por el hemisferio izquierdo haya llevado a un déficit de habilidades en el sector. No faltan herramientas ni soluciones de big data que ayuden a los profesionales de RR. HH., pero sus conocimientos sobre cómo abordar el actual contexto de análisis del personal son limitados. ¿Y cuál es la solución? Según Michael Arena, director de Talento de General Motors, RR. HH. necesita un aliado: el departamento de IT.
Arena, que fue ponente el año pasado en la Wharton People Analytics Conference, es conocido por estar entre los primeros en adoptar la analítica en RR. HH. y ser un firme defensor de la misma. Su dilatada experiencia en este campo es una excepción entre los responsables de RR. HH. —es ingeniero de formación, fue investigador visitante en el MIT Media Lab y tiene un doctorado en Dinámica Organizativa—, por lo que es muy consciente de la necesidad de contar con más competencias en big data en el sector.
Hablamos con Arena para que nos contara su experiencia de colaborar con el equipo de IT de GM, por qué cree que es crucial que los departamentos de RR. HH. e IT unan fuerzas, y qué espera del futuro del análisis del personal.
¿Por qué debe trabajar RR. HH. con IT para llevar a cabo el análisis del personal?
El departamento de IT es un socio crucial porque su gente sabe cómo proteger la información, extraer series de datos e integrar soluciones en sistemas diversos. También es muy importante porque [RR. HH.] lo necesita para simplificar los sistemas y convertirlos en interfaces web o paneles de control que el personal pueda usar a diario. Una cosa es juntar a un grupo de expertos en datos, pero aplicar las conclusiones de manera que sean útiles para la empresa ya es otra cosa.
Por ejemplo, tenemos un panel de control que permite a los altos cargos ver los datos demográficos básicos de cada grupo. Esta solución la diseñó el departamento IT, y nos permite medir una gran variedad de datos.
Describa su proceso interno: ¿cómo colaboran los dos departamentos en el desarrollo de la analítica?
Es dinámico. No es un tira y afloja. Normalmente, colaboramos una vez identificada una necesidad concreta que queremos satisfacer.
Pero es frecuente que el departamento [de IT] proponga nuevas funciones y que hablemos de cómo aprovecharlas en nuestros análisis.
¿Qué espera que suceda a medida que va evolucionando la analítica del personal?
Me interesa el análisis de las redes sociales: ver cómo se conectan las personas entre sí y cómo [las redes] les ayudan a colaborar mejor. Hay muchos estudios académicos que afirman que la posición de un individuo en una red social influye hasta en un 40% sobre su rendimiento.
Podemos hacer estos estudios usando encuestas sencillas y, después, el departamento de IT nos ayuda a construir los modelos. Lo difícil es visualizar los resultados. Nos fijamos en cuestiones como las redes de asesoramiento profesional o las redes sobre innovación. A veces, el mero hecho de saber quiénes son los interlocutores o cómo se componen las redes informales puede resultar extremadamente útil.
¿Cuáles son los principales retos a los que se enfrentan usted y otros responsables de RR. HH. a la hora de analizar las habilidades del personal?
Los datos incompletos. Sé que faltan datos, pero es difícil saber cuáles. Evaluamos a las personas, lo que supone un reto único, ya que el comportamiento de las personas no es predecible.
Además, siempre hay algo más que quiero analizar. Ahí es donde hace falta ser pragmáticos; hay que saber darse cuenta de cuándo se dispone de suficientes datos de calidad para tomar una decisión. Mientras que, otras veces, tenemos que encontrar la manera de tomar decisiones a partir de los datos que tenemos.
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