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Datos

  • ¿Qué es BI (Business Intelligence)? Te lo explicamos en 1 minuto

    Ya hace años se nombra el concepto e BI (Business Intelligence), uno de los abordajes / tecnologías posibles en el mundo de los datos / Analytics.

    ¿Qué es y para qué sirve? Eso es lo que compartimos en este video.

    Si te interesa el mundo de la Data, Big Data, Información y aprovechamiento de la misma, este video es para vos. No importa en qué área trabajes, este es un concepto que tienes que conocer. 

    ¿Necesitás ayuda en estos temas? ¡Consultanos! Utilizamos las mejores prácticas y técnicas diversas de HR Analytics / People Analytics para responder de manera efectiva a los desafíos de la Gestión de Personas. Consultanos haciendo click aquí. Te ofrecemos capacitación y consultoría en estas disciplinas. 

     

  • ¿Qué estamos leyendo? Storytelling with Data - Cole Nussbaumber Knaflic

    Una imagen vale más que mil palabras (o mil análisis). Y eso es lo que claramente esté comprendiendo el mundo de Analytics. Muchos necesitan imágenes para entender de qué se trata y qué se está diciendo. No es causal ver que una importante parte de las publicaciones (y herramientas) que van apareciendo en el mercado de Analytics estan vinculadas a la Visualización de Información. Storytelling with Data

    Los datos esconden mucho, y se los puede hacer hablar, no solo con complejas y sofisticadas herramientas de análisis y algoritmos, sino también sabiendo encontrar las formas y métodos más apropiados para mostrarlos de manera visual. Estos temas son parte importante de nuestra agenda de estudio y trabajo (y así lo hemos hecho parte de nuestra nueva actividad abierta titulada "De Datos, Métricas, Tableros y Visualizaciones), y será parte de nuestros desarrollos futuros. En nuestra agenda de lectura y profundización encontramos en el camino el "Storytelling with Data", de Cole Nussbaumber Knaflic, que entre los libros que tenemos y leemos sobre el tema, ha sido diferente. Cole, de formación de base matemática, ha luego transitado un camino por el ámbito empresario, teniendo a su vez un MBA, y experiencia en finanzas. Y especialmente interesante para nosotros, profesionales vinculados a la Gestión de Personas, Cole ha sido parte del quizás ya "mítico" equipo de People Analytics de Google, ya famoso por trabajos como el Proyecto Oxígeno o el actual Proyecto Aristóteles. La autora era responsable de temas de visualización de información, como también fue entrenanado personas de la compañía en esta disciplina.

    Storytelling Opciones GráficosEl libro presenta un enfoque interesante para el practicioner, ya que puede presentar temas técnicos, como lo son la elección de las visualizaciones más adecuadas para cada situación, incluyendo buenas prácticas de manera sencilla y pragmática, sino que también lo enfoca desde el Storytelling, ofreciendo un camino de visualización reflexivo pensando en el público que tendrá nuestro trabajo, nuestros objetivos, y cómo trabajar para que nuestras visualizaciones cuenten sus historias de la manera más apropiada, y los destinatarios no tengan dificultades en poder aprovecharlas. 

    La autora es especialmente generosa en citar sus referencias y fuentes conceptuales, como por ej. el trabajo de Nancy Duarte (de quien recomendamos Slidedology, el cual usamos como soporte conceptual para nuestras capacitaciones en Presentaciones Efectivas), además de brindar recursos diversos que pueden ser útiles para seguir profundizando o trabajar en la preparación de visualizaciones.

     

    Creemos que el trabajo de Cole puede ser una buena opción para comenzar a estudiar y trabajar en cómo hacer que nuestros datos sean compartidos visualmente de la manera más efectiva posible.

     

    Si necesitás saber más sobre estos asuntos, buscás recomendaciones o formación y/o consultoría, consultanos haciendo click aquí.

     

  • ¿Todavía no implementaste Machine Learning en HR? (¿importa si comprendemos o no qué significa?)

     En la ironía del subtítulo queríamos ejemplificar un fenómeno que podemos observar a diario. Tantos términos que se convirtieron parte de la vida cotidiana, aunque la mayoría de quienes lo nombran no comprenden qué significa e implican.

    Entre tantos, hoy nos queremos centrar en dos que todos quieren nombrar como herramientas que usan en sus áreas de Gestión Humana: Machine Learning y Data Mining.
    ¿Son lo mismo? ¿Qué "hacen"?

    Podríamos decir que en primera instancia son primos hermanos. Ambos utilizan los mismos algoritmos (secuencias de pasos) para poder "aprender" patrones en conjuntos de datos.

    Por una parte, podríamos definir el Data Mining como el análisis de grandes conjuntos de datos para encontrar patrones no evidentes, pero relevantes. Esto es una herramienta que nos permite aprovechar a las computadoras, trabajadoras incansables, para que prueben combinaciones de variables hasta encontrar -sin hacer pausas- algún patrón que nosotros no podríamos nunca encontrar en un sinfín de datos.
    Machine Learning también busca comprender (o aprender) patrones, pero a diferencia del Data Mining, en el cual se analiza el conjunto de datos para concluir en patrones identificados, en el Machine Learning el algoritmo "continua" aprendiendo de manera autónoma a medida que es alimentado con nuevos datos. Es una pequeña, pero gran diferencia.

    Utilizando ejemplos de Gestión de Personas: con Data Mining podríamos analizar el sinfín de datos recolectados en los últimos años para identificar la combinación de factores que diferencian a los empleados de alto desempeño de los otros, para así optimizar nuestro proceso de selección de personal. Una vez construido ese “modelo”, lo aplicamos para decidir si avanzar con un candidato o no. Machine Learning en cambio no solo genera un modelo, sino que continúa mejorando a medida que se generan nuevos datos. Esto es claramente más atractivo, ya que el aprendizaje es continúo y más “autónomo”, pero esto requiere más desarrollo.

    En otras ediciones,continuaremos revisando otros conceptos. 

    ¡Esperamos te guste! 

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  • Conversando en ADRHA sobre People Analytics

    Estamos muy contentos de estar conversando con Gabriel Pereyra en ADRHA sobre People Analytics el 7 de julio.

    Una oportunidad de compartir nuestra experiencia, conocimiento y perspectivas sobre la temática con colegas de Gestión Humana.

     

     

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  • Data Driven Leadership

    ¿Suena atractivo, no? En un mundo donde todo es "Liderazgo" y Big Data, encontrar un concepto que integra ambos, no puede ser ignorado. compass 390054 1920

    El concepto no es nuestro, sino de un colega chileno, que viene pensándolo y conceptualizándolo. Cuando nos lo "cruzamos" no paró de resonarnos, ya que encontramos en él varias de las inquietudes que tenemos acerca de los frecuentes abordajes que se hacen del concepto de Indicador y Dashboard en las áreas tradicionales de Recursos Humanos.

    People Analytics / HR Analytics nos obliga a pensar la gestión de los datos de manera diferente. Nos invita a una actitud escéptica acerca de qué se hace de la misma y qué cosas se concluyen. Y Data Driven Leadership es un buen ejemplo del nuevo abordaje que implica Analytics.

    ¿Qué entiende nuestro colega por Data Driven Leadership? Ayudar a definir qué indicadores deben seguir los líderes, para así poder generar un Liderazgo basado en la gestión de los números que efectivamente importan. ¿Cómo se hace eso? Haciendo un proceso que ya indicaban los "clásicos" del Balance Scorecard. ¿Qué decían? Que inicialmente uno supone una serie de relaciones causales en las 4 dimensiones del "Scorecard" (Aprendizaje y Desarrollo, Procesos, Perspectiva del Cliente y Resultados Financieros), y que luego,al tener datos se debe "validar" el modelo. La utilización del abordaje del Scorecard se convirtió en un eje central del Management de toda organización, Pero no el trabajo de "validar". ¿Qué significa e implica? Mediante diversas técnicas estadísticas y matemáticas uno puede analizar si efectivamente existen relaciones causales según se supone (y en qué medida). Este enfoque no es menos importante, ya que permite concluir qué indicadores son efectivamente importantes para tener los resultados que se esperan.

    Este abordaje no es de menor importancia. Permite evitar lo que ocurre frecuentemente: que los líderes deban monitorear un sinfín de indicadores (ya las dos cifras exceden la capacidad de gestión de cualquier persona), por lo que el lider asignará una especial relevancia a cada indicador en función de preferencias o sesgos cognitivos propios, descuidando lo que realmente importa.

    Un trabajo de "Data Driven Leadership" implica el análisis para identificar cuáles son efectivamente los indicadores que tienen impacto en lo que importa (ventas, satisfacción del cliente, etc.), orientando de esa manera la gestión a los reales "KPIs" (no aquellos que se cree que lo son). 

    People Analytics / HR Analytics nos dan las herramientas necesarias para este enfoque, facilitando el trabajo de los líderes, al simplificar su gestión, y a la vez efectivamente lograr resultados.

     

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  • Datos, Indicadores y HR Analytics en épocas de COVID-19

    Datos Indicadores y HR Analytics en tiempos de COVID

    No hay dudas de que mucho en el mundo cambió en estos meses.

    La agenda en la que cada uno trabajaba fue modificada de un día al otro y debimos revisar cuáles eran los temas claves y urgentes a resolver.

    En la conversación con colegas de HR / People Analytics de diversos países la pregunta pasó a ser… ¿cómo agregar valor ahora? Muchos estaban ocupados en temas de análisis de rotación, ausentismo, clima, beneficios. Ahora claramente las preocupaciones son otras.

    Dedicarse a Analytics es una vida de buscar cómo los datos nos permiten tomar mejores decisiones. Y de forma particular, en el mundo de HR Analytics – People Analytics, es cómo ayudar a decidir mejor en cuento a la Gestión de Personas. Y esto implica contribuir al negocio Y a las personas.

    Ya luego de varias semanas vemos el escenario de forma diferente y podemos pensar mejor cómo cambia nuestra agenda en esta época de COVID-19.

    Claramente habrá muchas diferencias entre países (incluso ciudades), industrias, empresas y procesos. De todas formas, podríamos clasificar las áreas de trabajo en 3 etapas distintas.

    1. La migración forzada:

    Hacemos referencia aquí al momento en el que repentinamente todos nos fuimos al mundo del “home office” (cuando la actividad lo permitía) o al cierre de oficina y plantas.

    Uno de los grandes temas de análisis que surgió a partir de ese momento fue la revisión de los presupuestos buscando cómo optimizarlos y para mantener los puestos de trabajo. Por otra parte, gran parte de la agenda de análisis de datos fue orientada a temas instrumentales: disponibilidad de recursos IT y no IT para poder continuar la operación de cada empresa.

    Un poco después comenzó a aparecer en agenda el análisis de situaciones personales de cada empleado. Se inició la evaluación de recursos, de su situación personal de trabajo y más interesante aún, en los aspectos “blandos”. Entre estos últimos se destacan aspectos emocionales, clima, engagement, etc. Una forma de sintetizar este punto es lo que nos compartía una empresa que desarrolló lo que ellos llamaron “termómetro de bienestar”: una encuesta que hacen quincenalmente para saber cómo está su gente.

    2. La salida:

    Hacemos referencia con esta fase el proceso de comenzar a regresar -o preparar el regreso- a una operatoria más “normal”.

    Uno de los puntos que se incluyen aquí es el análisis demográfico. Se hace para comprender quiénes pertenecen a grupos de riesgo, con quiénes hay que tener consideraciones especiales o quienes tendrán que esperar algo más para regresar al trabajo. También otros aspectos adicionales a considerar son aquellos empleados con hijos en edad escolar que sigan requiriendo atención y que les impida el regreso “normal” a su lugar de trabajo.

    Otro ejemplo de análisis posible es comprender la distancia que hay entre el trabajo y la residencia de cada empleado y cómo viajan hasta allí (transporte público, bicicletas, caminando, auto particular, etc.). ¿Qué posiciones requieren volver a un trabajo presencial? ¿Cuáles se pueden seguir teletrabajando?

    3. El “¿nuevo?” normal

    ¿Cómo será la nueva vida normal de cada empresa? Muchas se están reconvirtiendo en función de la crisis y otras han descubiertos posibilidades antes impensadas. Lamentablemente muchas también enfrentan complejas situaciones financieras y/o económicas.

    Esto implica el análisis de la relación de las necesidades del negocio y las posiciones y perfiles actuales. ¿Qué hay que reconvertir? ¿Quiénes se podrían reconvertir? Las estructuras de cada empresa pasan a revisión.

    ¿Desandar el home office? Twitter apareció fuerte en los medios por la decisión del CEO de “que el home office se queda para siempre”. Muchas empresas también han decidido continuarlo por lo menos hasta fin de año. ¿Qué decisiones tomar al respecto? ¿Qué muestran los datos? ¿Cómo ha sido el trabajo en esta modalidad?

    Habrá seguramente muchas otras preguntas para responder y temas para analizar. Cada compañía enfrenta situaciones diferentes. Pero es claro que hay mucho para hacer desde Analytics. Entra en juego qué herramientas utilizamos, qué datos tenemos disponibles (y cuáles debemos conseguir) y cómo poder dedicarnos a entregar valor rápidamente.

    En eso hacemos algunas breves sugerencias.

    1. No tengan miedo a preguntar y conseguir nueva información.
    2. No se enamoren de los análisis complejos. Mejor entregar valor simple y pronto, que prometer grandes resultados futuros (que requieran mucho tiempo).
    3. No está mal utilizar herramientas simples y sencillas. Hay momentos para probar y aprender herramientas y soluciones complejas y otros donde lo pronto es mucho mejor que lo increíble y fantástico (futuro).
    4. No intenten repetir en este contexto lo de siempre. Presten mucha atención a lo que realmente se necesita.

    Hay mucho por hacer con HR Analytics / People Analytics. Simplemente se trata de comenzar con cosas pequeñas que agreguen valor.

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  • De Supuestos y Certezas

    Como venimos comentando en posts anteriores, HR Analytics fue un camino para comenzar a observar ciertas falencias y asuntos a mejorar en la Gestión Humana.

    Uno de estos puntos es la cantidad de supuestos presentes en la gestión diaria, que muchas veces son confundidos con verdades. “Las personas son…”, “porque si uno…”, y muchas más frases que podrían ser enumeradas, donde las creencias no son reconocidas como lo que son, a pesar del profundo impacto que tienen en la acción diaria.

    HR Analytics se fundamenta y se basa en el mundo del Data Science, “Ciencia de Datos”, esta nueva forma de ciencia en la cual se pueden aprovechar datos ya disponibles para generar nuevo conocimiento. Conway, un referente en el área, propone para explicar el mundo de Data Science un esquema simple, que tiene profunda relación con lo que comentábamos anteriormente.

    Ese autor entiende al Data Science como una combinación de 3 elementos:

    Diagrama Venn Data Science

    • Conocimientos de Matemática y Estadística: elemental para realizar saber cómo aprovechar los datos y llegar a conclusiones correctas acerca de los datos.
    • Hacking Skills: actitudes vinculadas a los hackers. Inventiva, esfuerzo, esceptisismo, perseverancia, creatividad, ingenio.
    • Substantive Expertise: conocimiento del dominio en el que que se está trabajando.

    Y en este último punto queremos centrarnos hoy.

    ¿Cuánto realmente sabemos? ¿Cuánto realmente estudiamos los temas que trabajamos? ¿Qué fuentes de conocimiento utilizamos? ¿Manuales? ¿Supuestos? ¿Opiniones?

    En nuestro trabajo formando en temas de HR Analytics y otros temas técnicos del área de Gestión Humana hemos encontrado que frecuentemente los profesionales desconocen conceptos como por ej. publicaciones con referato y sin referato, o lo que es un Journal, cómo identificarlos, y cómo tener acceso a ellos.

    Los papers son una fuente de conocimiento verificada y rigurosa que tienen profundo impacto en nuestro trabajo. No podemos desconocerlos, y es necesario que cada profesional identifique los journals apropiados para su área de trabajo profesional. ¿Cómo acceder a todas estas fuentes? Los lugares en los que nos hemos formado tienen múltiples recursos para ello generalmente poco utilizados, como lo son fuentes de bases de datos académicas, como por ej. EBSCO, que nos dan acceso a conocimiento científico para no reinventar la rueda aprovechando lo que ya se sabe de los temas que tenemos que resolver.

    Imaginá luego las posibilidades que ofrece aprovechar tanto conocimiento disponible, con herramientas analíticas para mejorarlo, ampliarlo, complejizarlo.

     

    HR Analytics nos recuerda la necesidad de volver a la rigurosidad de la ciencia, y las fuentes de información que nos ofrece, sin olvidar nunca la aplicación de cada iniciativa.

     

    Desde Instare nos dedicamos a ayudar a organizaciones con nuestras herramientas y servicios en Analytics, Capacitación y Desarrollo, entre otros temas.

    Ponete en contacto con nosotros haciendo click aquí para conversar acerca de tus necesidades.

     

  • Desafíos de la comunión entre Gestión Humana y la Inteligencia Artificial

    Desafíos de la comunión entre HR e IA (y el trabajo con datos)

    No es una novedad que la tecnología esté apoyando y apalancando nuestro trabajo diario. Sin embargo, cuando se habla de Inteligencia Artificial en el trabajo de Gestión Humana, es importante considerar algunos desafíos que se presentan al amalgamar estos conceptos en función de un trabajo analítico y una Gestión Humana basada en datos.

    Uno de los desafíos más importantes que se enfrenta es la complejidad de los fenómenos y resultados de HR. A veces nos es difícil operacionalizar o definir qué aspectos se tienen en cuenta para llegar a un resultado o a alguna valoración. Expresiones como “un buen empleado” o un “excelente colaborador” implican distinciones dadas por valoraciones subjetivas, sesgos y algún conocimiento tácito.

    Sin ir muy lejos, mediciones como el desempeño y el potencial están determinadas por múltiples variables o enunciados imprecisos, y que por ende ensucian los datos y los indicadores que se calculan con ellos. Este tipo de problemas en la calidad de las métricas conducen necesariamente a problemas en el entrenamiento de algoritmos de IA.

    Por otra parte, se debe considerar la generación de datos. Es frecuente que pequeñas, medianas y grandes empresas cuenten con sistemas que capturan y almacenan datos. A pesar de esto, sigue habiendo una gran cantidad de datos que no tienen huella digital alguna, no se guardan y por ende no son tenidos en cuenta para la toma de decisiones. Por ejemplo, no todas las organizaciones guardan los CV’s de los candidatos que no fueron considerados dentro de las búsquedas, y si lo hacen, es poco frecuente que usen esos datos como input para la revisión de procesos de reclutamiento y selección.  Entre menos datos haya, menos se puede hacer con Analytics: Sea Machine Learning, Data Mining u otras tecnologías.

    Otro desafío está dado por el Gobierno de Datos. ¿Quién tiene la información ¿A quién se le da acceso? ¿En qué sistemas/tecnología está almacenada? ¿Las distintas aplicaciones o sistemas son compatibles entre sí? No es de extrañar que estos interrogantes conduzcan a que la mayoría siga trabajando en Excels para organizar, gestionar y analizar los datos, sin generar algún tipo de interrelación con los datos de otros procesos o áreas de la compañía.

    Finalmente, comienzan a surgir preocupaciones sobre las limitaciones éticas y legales asociadas al trabajo con datos y personas. ¿Qué información se consulta sobre un empleado en redes sociales? ¿Hasta qué punto está esto dentro de los márgenes de la ética para tomar decisiones dentro de la organización? ¿Cómo se protege la confidencialidad de los trabajadores? Estos interrogantes delimitan un territorio relativamente reciente y complejo sobre las condiciones para la captura de datos y la toma de decisiones que le sigue.

    Si bien consideramos hemos hablado de algunos de los desafíos de HR+IA, también los vemos como posibles puntos de quiebre para habilitar cambios en la forma en la que se definen los fenómenos de GH, en el seguimiento de los procesos de gestión de información y en las consideraciones éticas y legales a incorporar cuando se transita el camino de una Gestión Humana basada en datos.

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  • El secreto para dar un buen feedback

    El secreto para dar un buen feedback

    Feedback seguramente será una de las palabras más escuchadas al hablar de liderazgo, de clima laboral y de satisfacción en el trabajo. Si bien su uso es frecuente, no siempre sabemos cómo iniciar la conversación, qué decir, cómo decirlo sin que pase por alto el mensaje o que genere un estado de alarma exagerado.

    De hecho, se ha demostrado que muchas personas dan feedback de una forma ineficiente. Hay quienes opta por una forma muy sutil e indirecta que no le da a entender a la persona que efectivamente se está recibiendo feedback. Otros por el contario son demasiado directos, conduciendo casi en automático a que a la otra persona esté a la defensiva, pues percibe el intercambio como una amenaza social.

    En este breve video LeeAnn Renninger comparte los resultados de su investigación sobre personas que dan buen feedback. Sus estudios fueron concluyentes en que todas las personas que dan un buen feedback lo hacen siguiendo una fórmula de 4 pasos:

    1. Empezar con un micro-sí: hacer una pregunta corta pero contundente orienta al cerebro de la otra persona para saber que está por empezar una conversación de feedback. Por ejemplo, ¿tienes unos minutos para conversar sobre nuestra última reunión? Iniciar de esta forma no sólo sitúa a la persona en el tipo de intercambio, sino que genera aceptación al permitirle responder con un sí o con un no.
    1. Usar datos y hechos específicos: en vez de expresarte con palabras difusas para exponer y argumentar tus ideas, remítete a los hechos objetivos -aquello que viste o escuchaste de forma directa-. Así se evitan discusiones alrededor de la interpretación de lo que se dice y se orienta la conversación hacia aquello que se debe revisar o reconocer.
    1. Declaración de impacto: informa cuáles fueron las consecuencias (positivas o negativas) de los hechos mencionados. Hablar sobre el impacto de lo que sucedió da cuenta de la secuencia lógica entre acciones o situaciones mencionadas y además fortalece los argumentos de quien da el feedback.
    1. Pregunta: cierra el feedback con una pregunta que involucre a la otra persona. Por ejemplo “Esta es la forma en la que yo lo veo. ¿Qué perspectiva tienes tu al respecto?”. Este tipo de preguntas transforma el monólogo en una verdadera conversación además de generar compromiso pues habilita a reconocer la perspectiva de quien recibe el feedback.

    Las personas que dan un buen feedback no sólo se destacan por ello, sino también por su interés en el feedback solicitado.  Al pedir activamente que evaluén su trabajo se posicionan como aprendices continuos y se amplían sus vías de acción y de mejora.

    Mira el video para conocer aún más detalles sobre la investigación de Renninger y anímate a practicar esta fórmula del feedback.

     

     

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  • Factores que atraen y retienen empleados en América Latina

    Atraer y retener empleados es un problema clave en casi cualquier organización. Pero a su vez conlleva la discusión y necesidad de comprender cuáles son los factores que hacen que los empleados se interesen por trabajar en una empresa, o por qué razones deciden quedarse.

    Piaget decía que el problema de la psicología es que todos se sienten habilitados para hablar de ella. Algo similar ocurre en el área de la Gestión de Personas. No se trata de qué cosas creemos, sino de qué cosas han sido estudiadas y de las cuales hay evidencias.

    Es por eso que nos parece no solo interesante, sino también útil, compartir uno de los aspectos que relevó el Benchmark de Métricas de Gestión Humana de América Latina del 2016 (publicado en noviembre) del CEB -institución de referencia en la recolección de datos y buenas prácticas del mercado. 

    En este gráfico podemos observar la relevancia para la atracción y retención de diversos elementos que pueden integrar la Propuesta del Valor del Empleado de una organización.

    Atracción y Retención CEB

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  • HR Analytics - ¿Cómo abordamos problemas de ausentismo o rotación?

    Dos temas que surgen con frecuencia al consultar por el trabajo con HR Analytics son el Ausentismo y la Rotación, pues son problemas que generan altos costos y múltiples complicaciones secundarias. Hay mucho por hacer desde Analytics, pero antes de ello debemos sortear un primer obstáculo: pensar que se trata solamente de medir. En realidad el problema no es monitorear cuántas personas renuncian o están ausentes, sino entender POR QUÉ faltan. Nuestro enfoque parte de la indagación de distintas variables o fuentes que se estudian para saber cuáles son realmente los factores que explican ambos problemas.

    También trabajamos sobre las creencias o supuestos que se tiene sobre el ausentismo. Por ejemplo, las mujeres faltan más, los hombres faltan más, los jóvenes se van, los mayores faltan… Indagar sobre estos supuestos permite reconocer por qué la gente cree que se dan esos problemas para después estudiar si realmente es así.

    Nos proponemos revisar Estado del Arte para no reinventar la rueda, es decir para no estudiar lo que ya está más que estudiado en publicaciones científicas. ¿Qué sabe la ciencia sobre la rotación y el ausentismo en cada región/país, en cada industria?

    Otro punto para trabajar es sobre las variables contextuales. Hay muchas variables del entorno que impactan sobre la rotación y/o sobre el ausentismo en tu compañía: jefes, compañeros, áreas, regiones, etc.

    Con todas las variables mencionadas, comenzamos a buscar qué datos hay disponibles en los sistemas para tener información sobre cada uno de los problemas. La idea es pensar qué combinación de estas múltiples variables permite explicar por qué la gente se ausenta, o por qué la gente falta.

    Nuestro trabajo se funda sobre la metodología de la investigación clásica y el uso de estadística multivariada, pero va más allá de eso. Nuestro trabajo es aplicado, pues nos interesa ofrecerte un plan de acción para resolver los problemas en tu compañía. 

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  • HR Analytics no es un software

    HR Analytics NO es un software

    Esa es una pregunta frecuente cuando nos consulta por capacitaciones en HR Analytics.

    Cada vez que la escucho veo que el obstáculo para el desarrollo de la práctica no es la estadística o matemática necesaria, sino qué se supone de la disciplina.

    Analytics no es un software, es la toma de decisiones utilizando datos. Como todo campo de acción, requiere herramientas. Más allá de que ciertos ERPs de Recursos Humanos pueden incluir diversas funcionalidades para aprovechar los datos que almacenan y gestionan, no son softwares de Analytics.

    Me gusta pensar que finalmente lo que uno tiene es una caja de herramientas, y para cada tarea, hay una herramienta adecuada. Por ej. si uno quiere sacar un tornillo, no utilizaría un martillo. Esto es lo que ocurre en este mismo ámbito. Por ej. si lo que uno quiere hacer es construir o desarrollar dashboards de Recursos Humanos, requerirá herramientas de Visualización de Información (Por ej. Tableau, Qlik, PowerBI, etc.). El Excel tiene ciertas funcionalidades para ello, pero no es la herramienta más apropiada.

    Si en cambio lo que quieres es desarrollar un modelo predictivo, necesitarás software para hacer Data Mining (r, Python, SAS, SPSS, Rapidminer, etc.)

    Más allá de la herramienta que prefieras, lo importante es entender qué es lo que uno quiere hacer, y cuál es la estrategia más adecuada.

    El uso de las mejores herramientas sin comprensión de lo que uno efectivamente necesita, o sin entender hacia dónde quiere ir, tampoco tiene sentido.

     

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  • Los que se quedan 2 años ganan 50% menos

    Múltiples estudios han mostrado la baja en el poder adquisitivo. Pero hay un estudio publicado recientemente por Forbes que muestra otro fenómeno digno de especial atención. money 2696228 1280

    Según los datos analizados, los empleados que permanecen dos años promedio como mínimo en la misma compañía terminan ganando al final de su vida 50% menos.

    50% incluso es un número conservador, basándose en una carrera profesional de 10 años, lo que es poco para el standard de cualquier persona. A más años de carrera, mayor será la diferencia.

    Es interesante pensar que finalmente los que "saltan" de empresa a empresa terminan siendo recompensados en términos de ingreso, cuando en cambio los leales, castigados por su dedicación.

    A pesar de que este estudio sale de datos del mercado norteamericano, replica situaciones similares en términos de diferencia entre aumentos salariales y el índice de inflación al contexto Argentino. 

    Los modelos de compensación salarial podrían ser en parte también culpados por ello, ya que es más efectivo cambiar de compañía y salir del esquema de la vigente en la que el aumento es porcentual según índices de actualización que no permiten saltos atractivos en términos de compensación. En cambio compañías interesadas en atraer se permiten incrementos significativos para poder "capturar" candidatos, mientras que permanecer en tu compañía implica esperar en la fila de quienes desean ser promovidos.

    Esta es quizás una nueva razón para pensar que es hora de repensar los modelos y políticas de promoción.

     

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  • Mostrar datos bonitos no es un capricho

    En los últimos dos años gran parte del tiempo de capacitación lo he dedicado a entrenar en presentar datos.

    No se trata de “la oratoria”, sino de mostrar las mejores prácticas para que los datos sean visualmente claros y atractivos. Y por eso me gusta decir que “mostrar datos bonitos no es un capricho”.

    Muchos se sorprenden, porque entre tantas otras cosas, me gusta dar el ejemplo de que los gráficos de torta (o pie) son quizás la peor herramienta del mundo de la Visualización de Información -nombre que lleva la disciplina-. ¿Por qué? ¿Si todos los seguimos utilizando? Ese tipo de gráficos no logra que entendamos de forma clara cuánto más es una porción que otra. Si tenemos que agregar los porcentajes, es que el gráfico no sirve.

    Inicialmente para algunos parece ser una exageración esto. Pero no lo es. Ahora, con la cantidad de información que recibimos y generamos, es fundamental que todo dato que se comparta sea de fácil y rápida lectura. Los formatos visuales de presentación de datos (gráficos de línea, barras, cascadas, etc.) son un canal mucho más ágil para la cognición que los formatos abstractos (por ej. leer números en una tabla). Es por esto que debemos saber generarlos para que tengan el mayor impacto y claridad posible.

    Si no lo ven, no lo entienden. Si no lo entienden, no lo “compran”.

    Por todo esto te invitamos a poner la presentación (o el “Storytelling”) de los datos como parte clave de tu agenda de trabajo y formación. Realmente hace diferencia.

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  • People Analytics - Hacking HR Buenos Aires - Junio 2020

    Que bueno conversar con colegas.

    Compartimos aquí el video de la sesión organizada por Hacking HR Buenos Aires acerca de People Analytics.

    En esta oportunidad Juan M. Bodenheimer compartió sus perspectivas acerca de la disciplina en una sesión junto a colegas de empresas líderes. Esperamos te guste el video. ¡Gracias Hacking HR por la invitación!

     

     

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  • Sigo insistiendo: HR Analytics no es indicadores. Es mucho más que eso.

    Te compartimos un tema que nos preocupa. Los profesionales de Gestión Humana siguen pensando que HR Analytics es Indicadores. ¡NO! ¡Es mucho más que eso!

    Ese es uno de los primeros límites y obstáculos de la disciplina, ya que corta la imaginación de cómo va a cambiar la práctica de la Gestión de Personas. En poco más de 5 minutos te contamos qué es lo que pensamos y que tenés que saber. 

    ¡Esperamos te guste! 

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  • Webinar - Dashboards Efectivos - Indicadores y Visualizaciones

    ¡Quizás te lo perdiste!  

    Te compartimos el Webinar de Juan Bodenheimer sobre tips para construir y desarrollar dashboards efectivos. 

    ¿Estás queriendo construir un dashboard con indicadores de HR? ¿Querés desarrollar un tablero que sea útil, práctico y realmente te ayude a tomar decisiones?

    Compartimos en este webinar algunas ideas que orienten tu trabajo, que no será solo de definir qué medir, sino también con qué plataforma y tecnología desarrollarlo (Por ej. Power BI, Tableau o Qlik) y qué considerar para presentar la información de manera visual adecuada. 

     ¡Esperamos te guste!

     

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