En el curso del presente siglo diversas tendencias han interpelado el Rol de RRHH en las organizaciones, dentro de las cuales quizás la más disruptiva sea que hoy nadie puede desconocer que las estrategias en gestión de personas deben incorporar la consideración de los datos y su analítica en la comprensión de los fenómenos organizacionales y en sus dinámicas decisionales.
En el escenario de cambio acelerado que nos toca vivir, los profesionales de RRHH han visto revolucionado su quehacer en tanto cada vez más intensamente deben apoyarse en evidencia cuantitativa para tomar decisiones cualitativas y así hoy para nadie es futurismo pensar que una política de incentivos pueda estar sustentada en análisis estadísticos, que la Gestión del desempeño deba exponer correlaciones significativas con valor tangible; o que el Workforce Planning sea la base para guiar las decisiones estratégicas en materia organizacional.
No obstante, encontramos que en la realidad actual las organizaciones deben asumir importantes desafíos si quieren estar a la altura de los tiempos y aprovechar las ventajas competitivas que les otorga el llevar los datos a un sitial central en sus decisiones.
En nuestro trabajo de Consultoría constantemente debemos trabajar con información (data) de nuestros Clientes, ya sea, por ejemplo, para prospectar la movilidad de la fuerza laboral en el tiempo; ya sea para identificar variables que impactan en la dotación; o bien para correlacionar indicadores como “average time to hire” o “hard to fill” con determinadas políticas de atracción de una Compañía.
En este camino hemos podido constatar una serie de desafíos en la gestión de la información que creemos constituyen una línea base para poder pensar en hacer realmente People Analytics al interior de nuestras organizaciones.
Si tuviéramos que recorrer el ciclo de valor-calidad de un dato se podría plantear la siguiente secuencia:
- Identificación: Identificar los aspectos de la realidad que queremos comprender consiste fundamentalmente en traducir esa realidad en una representación constituida en base a datos interpretables que nos permitan caracterizarla.
- Registro: La realidad es dinámica y transcurre en un tiempo y un espacio, los datos dan cuenta de los cambios que ocurren en un tiempo y espacio determinado. Su registro debe ser oportuno y de acuerdo con las categorizaciones que nuestro marco de realidad y comprensión nos permiten.
- Sistematización: Una vez capturado el dato debemos disponibilizarlo para efectuar análisis y en esta labor el dato debe ser ordenado de acuerdo con las categorías de análisis que requerimos. Dicho de otra forma, en este nivel ya tenemos un sentido del uso que le queremos dar a ese dato, y esa definición implica ordenarlo, clasificarlo y caracterizarlo en función de un fin. Otra cosa que ocurre a este nivel es que el dato pasa por lo general a formar parte de colectivo de datos que puede ser de grandes dimensiones y se hace necesario el uso de métodos y herramientas que permitan el manejo de un gran volumen de información.
- Consolidación: Una vez sistematizado el dato hemos agregado valor para llevarlo a otro nivel de análisis. Acá estamos en el terreno en el cual los datos son presentados en términos didácticos y gráficos de modo que los datos “hablen” y faciliten la toma de decisiones.
A nivel de este ciclo de valor-calidad de la información identificamos los desafíos que las organizaciones deben plantearse en función de ingresar a una lógica que amplíe la comprensión de su realidad a partir de las posibilidades que la analítica de datos ofrece.
Es en este plano que creemos que las organizaciones deben efectuar un profundo análisis de la calidad de su información, de los hábitos organizacionales con que se genera y procesa la data y de los sistemas y herramientas que se disponen para capturar y agregar valor a partir de ésta.
Ahora bien, para que toda la mecánica detrás de la generación y análisis de datos cobre sentido, debemos tener una visión y una hipótesis de qué queremos pedirles a los datos. No se trata de que caigamos en una suerte de mecanicismo en el cual por el arte de la magia algorítmica los datos nos iluminen; más bien se trata de exigirle a los datos que nos den claves y que seamos capaces de interpretarlas adecuadamente.
Para esto resulta fundamental que contemos con un modelo desde el cual interpretamos los datos, lo que esperemos de éstos puede llegarnos desde la contrastación de una hipótesis o bien del hallazgo que hagamos a partir de una cierta correlación, lo importante será que podamos confiar en esos datos y que seamos capaces de sacar el potencial que nos puedan ofrecer, y para eso debemos entender que debe existir una disciplina en términos de su: identificación, registro, sistematización y consolidación.
En esta materia se presenta un importante desafío para todas las organizaciones que entienden que hoy la lucidez en la toma de decisiones organizacionales se potencia muy significativamente con la analítica de datos, y que por ende deben influir en toda la organización para generar una disciplina en torno al manejo de su información.
En nuestra labor de Consultoría siempre cuando llegamos a una organización, una de las primeras cosas que hacemos es diagnosticar el estado de la data. Esto nos permite inmediatamente saber las posibilidades de agregar más valor que la mera generación de productos que puede comprender un servicio. En cada proyecto existe la posibilidad de enriquecer su aporte de valor al Cliente si se incorpora una visión sistémica de la data y es en este punto que creemos que aún en Chile -en términos generales- las organizaciones están en deuda con respecto a asumir una disciplina en un ciclo de valor-calidad de la información que requiere dedicación constante y mejoramiento continuo. Es en este punto en donde creemos se ubica uno de los principales desafíos de cara a los próximos 5 años en Chile si realmente queremos avanzar a hacer People Analytics en nuestras organizaciones.
