En muchas áreas corporativas, la interpretación de grandes cantidades de datos ha otorgado durante mucho tiempo un cimiento para decisiones bien fundamentadas y con un valor añadido para la victoria organizacional. El análisis propio de los datos de la organización (people analytics) para la mejora del trabajo de la gestión de personas ha evolucionado en diferentes grados de madurez.
¿Puede una lista de su propio nivel de desarrollo dar orientación, permitir la entrada y expansión de la función de análisis de personas?
Ya sea la parte financiera, análisis de clientes, suministro etc: el uso de datos se ha vuelto imprescindible en muchos sectores se ha vuelto vital. Pero para algunas organizaciones todavía surge la pregunta de cómo comenzar este procedimiento para que el rol de RRHH se pueda convertir en socio estratégico para la victoria empresarial.
Aunque parece que esto ha empezado ahora no es nada nuevo el pionero en el año 1984 fue Jac Fitz-Enc que publico un libro titulado «Cómo medir la gestión de RRHH». Las tecnologías digitales, la ciencia de datos y los macrodatos han incrementado el potencial de desenvolver habilidades analíticas de personas concretas de forma exponencial. Ya se están usando en todo el proceso de contratación y en la planificación y gestión de personal incluyendo adquisión, desarrollo y retención de talento. Está muy unido a la parte de Inteligencia Articipal (IA) que es una fuerza totalmente disruptiva.
La aplicación de la IA en RRHH incluye escenarios que van desde el pronóstico de fluctuaciones, búsqueda de candidatos hasta análisis de estados de ánimo y adquisición de datos por extracción inteligente de información y autoservicio para empleados.
Estado de desarrollo interno de la analítica de personas.
Cientificamente la analítica de personas en el sentido estricto generalmente se describe como una manera de gestión basada en evidencias. Huff en el año 2018 dijo que era una ciencia conductual empírica. Según él las personas deben ser analizadas como individuos o en grupos como equipos o departamentos y su comportamiento dentro de la organización.
Sobre esta base se describen situaciones reales, se evalúan contextos, se hacen pronósticos de cara al futuro y se derivan implicaciones para la acción.
El modelo de madurez tecnológica usado en una organización tiene lugar en tres etapas lo que permite la diferenciación y ante esto niveles de madurez en la analítica de personas en parámetros como nivel de dificultad, inteligencia y valores.
Análisis descriptivo: utiliza los primeros datos y realiza optimizaciones.
La analítica descriptiva define en análisis de datos de organizaciones internas y externas orientadas al pasado (evaluación comparativa) así como información de gestión de personal. Número de empleados, tasas de contratación,franja de edad, porcentaje de empleados a tiempo completo o parcial etc. En contraposición no analiza por que se ocasiono ese desarrollo ni cómo contrarrestar y así sólo tiene un uso estratégico limitado a RRHH.
Análisis predictivo: una mirada al futuro
Responde a las cuestiones de qué ocurrirá en el futuro y por qué , por ejemplo si la retribución variable afectará al desempeño laboral de los trabajadores. Se trata de conseguir datos y tomar decisiones basándose en predicciones. Se integran minería de datos, procedimientos estadísticos y algoritmos avanzados que puedan analizar flujos de trabajo.
En este punto ya se pueden identificar puntos de ajuste efectivos para influir en las metas de los recursos humanos y en la victoria de la organización.
Análisis prescriptivo: identificación de acciones específicas para conseguir metas.
Rediseño completo del proceso de toma de decisiones basados en evaluaciones de datos. Los acontecimientos y desarrollos del futuro se hacen visibles y son vinculados a consecuencias que puedan ocurrir en la organización.
Los prónosticos estratégicos como la probabilidad de fluctuación de los trabajadores sobre la base de impulsores de fluctuación identificados se vuelven transparentes. Además de la estadística básica se usa el aprendizaje automático que es un subárea de inteligencia artificial y aquí debemos citar a F.Piazza.
El futuro del trabajo de RRHH se basa en datos
La inversión en análisis de personas y sus desarrollo de madurez es vital para la victoria empresarial, porque a través de decisiones basadas en datos algoritmos inteligentes y modelos predictivos contratación y gestión del talento, planificación del trabajo pueden hacer justicia al valor estratégico que yo siempre he defendido y incrementar objetividad y transparencia.
Para terminar una base de datos objetiva es clave para evaluar necesidades de clientes y trabajadores y diseñar procesos de RRHH con la mayor experiencia posible de los empleados.
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OBSERVATORIO DE EMPLEO 
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