People analytics: ¿de verdad las personas son lo primero?

Vivimos una época de cambio constante, en el que las empresas se ven obligadas a reinventarse continuamente; a mejorar sus procesos, su infraestructura, su modelo de negocio,… Una de las principales palancas de transformación que se postula para los próximos años es la inteligencia artificial; y dentro de ésta, la analítica avanzada de datos.

Las personas en posiciones directivas de las organizaciones, en ese afán por mejorar la cuenta de resultados, buscan soluciones para incrementar las ventas o reducir los costes. En ese sentido, identificar los parámetros que más afectan a la calidad del producto final, personalizar campañas de marketing, realizar mantenimiento predictivo de las máquinas, predecir la demanda de productos/servicios, etc. se convierten en el talón de Aquiles de dichas organizaciones.

Y ahora viene lo mejor… ¿y las personas? Lamentablemente, y a pesar de los eslóganes habituales (“people first”, “lo importante son las personas”, “las personas son la clave del éxito”, etc.), las áreas de recursos humanos no son las principales destinatarias del presupuesto asignado para aprovechar las posibilidades que ofrece la analítica avanzada.

Si los empleados de las organizaciones son la clave del éxito, ¿por qué no impulsar iniciativas encaminadas a captar y retener al mejor talento, a identificar aquello que maximiza el rendimiento de nuestros empleados, a predecir la demanda de recursos para planificar las necesidades de plantilla, etc. etc. etc.?

People analytics al rescate! People analytics es una disciplina que trata de aprovechar los datos relacionados con nuestros empleados y candidatos para, a través de modelos analíticos avanzados, poder mejorar políticas de retención, procesos de selección, planes de formación, planificaciones de plantilla, distribución de puestos de trabajo y un larguísimo etc.

Como cualquier iniciativa de analítica avanzada, la gasolina son los datos. Un histórico de datos en el que buscar patrones de comportamiento que relacionen las variables que intervienen en el mismo.

Pongamos algunos ejemplos. Productividad: Tener un histórico de datos donde se recojan características de las personas de la organización (edad, años de experiencia, posición, etc.), del centro de trabajo (ubicación, número de empleados, etc.), y de su rendimiento (evaluación), permitiría desarrollar un modelo analítico que podría predecir el rendimiento esperado para una persona con unas determinadas características en un puesto que se pretende cubrir. ¡Y no sólo eso! También identificaría cuáles, de todas las variables, son las que más afectan al rendimiento de los empleados.

Con una herramienta de People analytics se podrían abordar iniciativas de recolocación de empleados, así como mejorar las condiciones que impiden obtener el mayor rendimiento de los mismos (clima, jefes, etc).

Absentismo: ¿No sería una revolución conocer los parámetros que provocan el absentismo para poder actuar sobre ellos? ¿Gestionar la satisfacción y la motivación de los empleados, analizar la idoneidad de las personas-puesto, analizar los modelos de liderazgo que en tantas ocasiones generan bajas prolongadas y rotaciones indeseadas en nuestras organizaciones, etc?.

Recordemos que ésta es una de las mayores causas de la falta de competitividad de nuestras empresas y servicios públicos; competitividad como base para atraer inversión y generar empleo de calidad que redunde en un incremento de la capacidad de atraer y retener talento. ¡Un talento que “nos lo están quitando de las manos”!

Contratación: Acertar con los candidatos a contratar en un proceso de selección es una de las claves para contar con empleados que den el máximo de su rendimiento, estén motivados y satisfechos, se reduzca el absentismo, y un largo etc. Las grandes organizaciones y las empresas de selección de personal, en un mercado global tan competitivo como el actual, necesitan mejorar sus procesos cambiando el enfoque tradicional de “filtros básicos”.

Eliminar candidatos por años de experiencia, porque no aparece una determinada palabra clave en su CV, etc. son métodos ciertamente cartesianos para las posibilidades que hay disponibles en la actualidad. ¿No sería más acertado, además de tener algunos filtros “básicos”, seleccionar a aquel candidato del que mejor rendimiento se espere obtenido a partir de un modelo analítico que tenga en cuenta las demandas competenciales del sector y el perfil de la persona?. ¿Un modelo analítico que establezca un patrón y que, al igual que en los casos anteriores, identifique incluso cuáles son los aspectos clave que han pesado más en el rendimiento pasado?

La inteligencia artificial puede aportar mucho valor al área de personas y lograr organizaciones más competitivas

Estos casos son sólo la punta del iceberg de lo que la inteligencia artificial puede aportar al área de Personas en las organizaciones: análisis de competencias, planificación de la plantilla, análisis de la rotación, formación, etc. son otros ámbitos en los que se les pueden “sacar chispas” a los datos.

Si queremos organizaciones alejadas de la mediocridad, que sean competitivas, que sirvan de polo de atracción de talento, que sean inspiradoras, debemos empezar por la base.

La cuenta de resultados no es sino el fruto del esfuerzo de nuestros empleados, desde la base hasta la dirección; busquemos a aquellos que nos hagan mejores, que se apasionen por el proyecto y por los valores de la organización, que no tengan miedo al trabajo, que les guste aprender y trabajar en equipo.

La inteligencia artificial no deja de ser una herramienta que nos permite mejorar en múltiples ámbitos, ahora bien, ¿hasta qué punto estamos dispuestos a ponerla al servicio de aquello que nos hace ser lo que somos?.