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HR Analytics

  • 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 para oficinas más felices

    HR Analytics es un mundo de oportunidades que todavía no terminamos de entender o imaginar. Personas Felices

    Y en un mundo donde la felicidad es tema clave (no solo en la investigación académica gracias al desarrollo de la Psicología Positiva), sino en la agenda de la Gestión Humana, Analytics puede ofrecer nuevas soluciones para tomar mejores decisiones, que permitirá que el trabajo sea un mejor lugar.

    Peeble, empresa fabricante de relojes inteligentes, se tomó el tema bien en serio, y es así como desarrolló una aplicación para registrar el estado de ánimo y niveles de energía a lo largo de la semana. 10.000 personas instalaron la aplicación y la utilizaron, lo que ha brindado un conjunto interesante de datos, que apoya estudios realizados previamente sobre estos temas. ¿Qué cosas encontraron?

    1. Reemplazá tus reuniones por reuniones almorzando: pensá contextos que generen formas de generar conversaciones más casuales en lugar de reuniones formales. Algunas empresas han creado días libres de reuniones. Los datos indicaron que las reuniones son indicadas como la peor parte del día y el almuerzo el mejor momento. ¿Cómo combinarlos?

    2. Incorporar algún tipo de ejercicio en la tarde: de las 13hs a las 16hs se presentan caídas importantes de los niveles de la energía. Actividades tienen mejor impacto en los niveles de energía que la costumbre de buscar la solución en la cafeína. El yoga tiene resultados mejores que el ejercicio con estos fines (además de que aumenta el nivel de felicidad).

    3. Creá "citas de café" para impulsar las relaciones: los datos de Peeble fueron claros acerca de cómo aumenta la felicidad cuando se interactúa con personas que son del agrado de uno. Las relaciones son un impulsor de la feclidad. Si la cultura no ayuda en generar vínculos entre los empleados, hay que tomar acciones para ello. ¿Qué solución diseñó Peeble, con buenos resultados? Una aplicación que coordinaba reuniones al azar entre personas de su equipo para ir a tomar un café. 

    La nota da más datos y otros puntos. Si te interesa, podés acceder a la nota original en Fast Company haciendo click aquí

     

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  • Datos que transforman aeropuertos (y mucho más)

    Quienes frecuentemente viajan seguramente se quejan frecuentemente de la experiencia de transitar aeropuertos: y especialmente cuando deben tomar vuelos en horarios concurridos, en los cuales se espera para el check in, security check, abordaje y muchas más gestiones que son necesarias. Incluso comprar alguna bebida para la espera a veces es molesto e incómodo. 

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    Pero como comenta un artículo de la revista Wired, el mundo del uso de datos ya está cambiando esto, dando la esperanza de aeropuertos más eficientes al comenzar a aprovechar las técnicas de modelos predictivos y forecasting, pudiendo así estimar la cantidad de pasajeros que llegarán en cada momento, y la conducta de ellos, para así poder coordinar la cantidad de personal, procesos y métodos apropiados en cada momento para así poder ofrecer una experiencia ágil y breve. Ya el JFK en New York está haciendo uso de estas tecnologías, ganando así en eficiencia, pero a su vez experienciara los pasajeros y todas las partes involucradas.

    Beontra, nombre del sistema utilizado, utiliza los datos de la operación de vuelos y demoras de los sistemas de datos aeroportuarios, que incluye los datos de pasajeros. Muchas aerolíneas aportan más datos, pero si no lo hacen, el sistema puede igualmente aprovechar información publicada en la web para poder ofrecer mejores conclusiones y sugerencias.

    Se utilliza el conocimeitno que existe acerca de la conducta de los pasajeros (por ej. horarios de llegada), tiempos de tránsito en el aeropuerto, como a su vez la demora en cada fase del proceso que deben seguir hasta seguir estar sentados esperando el vuelo. 

    Sistemas así son implementados para poder planificar los recursos, que no solo gestiona estos aspectos del proceso, sino los otros vinculados (por ej. carga de trabajo requerida para procesar el equipaje), pudiendo dar actualizaciones en tiempo real según lo que vaya variando.

    Según Wired, ya más de 30 aeropuertos están utilizando el sistema, que cambia la forma de gestionar datos y utilizar la información de cómo se hacía anteriormente en la industria. Ya no se trata de cuadros, gráficos e indicadores estáticos de lo que se espera normalmente para un día, sino ahora se puede contar con información en tiempo real que es actualizada de forma automática, pudiendo así tomar decisiones continuas de manera eficiente para responder a los cambios que ocurran.

    ¿Por qué nos parece esto interesante para la comunidad de la Gestión Humana? Porque ilustra de manera sencilla los cambios que se vienen en nuestras prácticas tradicionales gracias al uso de tecnologías, métodos y sistemas de HR Analytics (o People Analytics, si preferís este segundo término). ¿Imaginen sistemas que ofrezcan sugerencias en tiempo real, anticipando qué ocurrirá con empleados o candidatos, entre tantos asuntos que se podrían trabajar? 

    Si el negocio ya lo utiliza... ¿Por qué no sumarnos?

    Si querés conversar acerca de cómo aprovechar los datos para tomar mejores decisiones en tu organización ,sea en Recursos Humanos, o temas vinculados, consultanos haciendo click aquí.

  • 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.

    ¿Necesitás ayuda en estos temas? ¡Consultanos! Utilizamos las mejores prácticas y técnicas. Consultanos haciendo click aquí. Te ofrecemos capacitación y consultoría en estas disciplinas. 

     

  • 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.

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  • El primer libro sobre HR Analytics publicado en español

    Tenemos la alegrìa de contarles que desde hace dos meses el primer libro sobre HR Analytics publicado en español ya está disponible para la compra.

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    A la fecha, el libro ya está disponible para su compra en Argentina, España y México en las principales librerías de cada uno de estos países. Estamos trabajando con la Editorial para ampliar su distribución a otros países de Iberoamérica. Esperamos tener pronto más novedades.

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  • En Gestión Humana nos importan las personas Y los números. El perfil del profesional de HR cambió.

    El uso de indicadores es una práctica habitual en distintas organizaciones para describir situaciones o eventos. ¿Cual es su limitación? Con ese número no podemos entender por qué está ocurriendo. ¿La solución?: HR Analytics o People Analytics. Como prefieras llamarlo.

     

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  • Encuentros Asunción - HR Analytics - Comunidad RH

    Compartimos en esta oportunidad la entrevista realizada a Juan M. Bodenheimer por el canal Pro, en el marco del desayuno de la Comunidad RH sobre HR People Analytics ("Hacia una Gestión Científica del Talento")

     

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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 - Con Un Analista No Alcanza

    Comparto algunas reflexiones sobre cómo lograr una implementación exitosa de HR Analytics / People Analytics: finalmente no se trata solo de que alguien se ocupe de analizar datos. Es un proceso de cambio de cómo trabajamos en Gestión de Personas. 

    ¡Esperamos te guste el video!

     

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  • HR Analytics - People Analytics - Un método para organizar su avance e implementación

    La aplicación de Analytics a Gestión Humana es una temática que ya tiene unos cuantos años de trabajo y desarrollo teórico. Actualmente son más y más las empresas que deciden sumarse a esta práctica, mientras que otras que ya habían empezado el recorrido de HR Analytics van avanzando hacia el Analytics Predictivo.

    A pesar de que la importancia de implementar HR Analytics ha ido aumentando, su progreso ha sido lento. Para intentar acelerar el uso de métricas y prácticas analíticas en  Gestión Humana y su consecuente uso para la toma de decisiones, Boudreau y Cascio identifican algunas acciones que los líderes de Gestión Humana pueden implementar.

    Los autores proponen el enfoque LAMP (Lógica, Analytics, Métricas y Procesos):

    • Lógica: determinar los principios y las condiciones que predicen el comportamiento individual y organizacional. Implica explorar las relaciones entre distintos aspectos para comprender fenómenos individuales y organizacionales.
    • Analytics: usar las herramientas y tecnologías adecuadas para transformar los datos en insights relevantes. Desarrollar habilidades de análisis estadístico y de metodología de investigación son algunas de las alternativas para avanzar sobre el uso de datos y su interpretación.
    • Métricas: usar los sistemas de datos disponibles en la organización para crear indicadores precisos y útiles. El riguroso control de la calidad de los datos debe ser un compromiso de toda la organización.
    • Procesos: optimizar el uso de canales de comunicación y de las técnicas de difusión para motivar a la línea para tomar decisiones basadas en datos. La forma en la que se presentan los resultados de los análisis resulta clave en este punto, pues se debe procurar que el mensaje sea relevante y perceptible.

    Además de seguir y aplicar el enfoque LAMP, los líderes de Gestión Humana deberían guiar a la línea para que entienda la utilidad de las métricas y análisis que ofrece la implementación de HR Analytics. En este sentido, parte de las responsabilidades de los líderes de GH son ayudar al Cliente a entender qué información está recibiendo, qué significan esos datos y cómo podría actuar en consecuencia a la información que recibe. En definitiva, debemos pensar en términos de la Experiencia del Usuario de nuestro trabajo para intentar ofrecerle un camino de entendimiento y comprensión acerca de lo que le ofrecemos. 

    Te interesa leer más: Te invitamos a acceder a un artículo de HBR haciendo click aquí

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  • HR Analytics - Reflexiones luego de unos días por Montevideo, Uruguay

    Ya pasaron unos días de mi viaje a Montevideo Uruguay para dar una charla en el marco de Comunidad RH. La misma fue titulada "HR People Analytics: Hacia una Gestión Científica del Talento", y fue dictada en el Centro de Capacitación de Jacksonville. 

    No dejé de aprovechar el viaje para reunirme con empresas en Montevideo y conversar sobre temas de HR Analytics / People Analytics.

    Hice un breve video compartiendo algunas reflexiones sobre lo aprendido en esas conversaciones. 

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  • HR Analytics en ADRIL - Rosario 12 de Noviembre 2015

    Pronto estaremos en las Jornadas Anuales de ADRIL compartiendo sobre HR Analytics.

    Si querés saber más, hacé click sobre la imagen

     

    Jornadas 2015 ADRIL

     

    Desde Instare estamos para ayudarte con nuestras herramientas y servicios en estos temas. ¿O querés saber más sobre estos asuntos? Ponete en contacto con nosotros haciendo click aquí para conversar acerca de tus necesidades.

  • HR Analytics en Iberoamérica – algunas percepciones

    Después de viajar a México, Perú y al interior de Argentina reflexionamos sobre el estado de situación de Analytics en Recursos Humanos. A pesar de las diferencias geográficas y los distintos tamaños de las organizaciones, la realidad es que la mayoría de las empresas se encuentran en escenarios muy similares.

    Hemos identificado que la idea que tienen los profesionales sobre el rechazo a los números y datos contribuye a que se deje de lado la posibilidad de aprovechar toda la información que tenemos disponible (no sólo la de Recursos Humanos), y se vuelve un problema para poder implementar trabajos con una mirada analítica y estratégica.  

    Otro punto crítico es la falta de conocimientos técnicos en matemática, estadística y un enfoque curioso y analítico. La formación en estas herramientas es fundamental para desarrollar las habilidades que nos permitan desarrollar trabajos interesantes. Se suma a esto la necesidad de conocer las distintas tecnologías que hay en el mercado que nos permiten hacer análisis antes impensables o incluso, automatizar procesos.

    Es necesario entonces un cambio en la valoración de las habilidades y un cambio cultural que nos permita darle el lugar que les corresponde a los datos en la toma de decisiones. Para lograr esto, hay que dedicarle tiempo, esfuerzo, práctica y ejercicio al desarrollo de las habilidades y competencias necesarias para acercarnos al verdadero trabajo de Analytics

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  • HR Analytics es un tema de todos

    Equipo

    Luego de dos semanas de viajes dictando capacitación en HR Analytics, y con reuniones con colegas de Gestión Humana, me obliga a reflexionar de algunos asuntos que deben ser subrayados de esta disciplina.


    HR Analytics:
    •    Implica análisis de datos, pero es mucho más que ello.
    •    Es uso y gestión de la información, pero el que sea información y no solo datos se basa debe a un recorte basado frecuentemente en supuestos que muchas veces se olvidan o no se identifican.
    •    No es un asunto que debe se resuelva asignándolo a expertos de datos, sino que requiere confirmar equipos interdisciplinarios para así contar con miradas complejas que integran lo que sabe la ciencia (psicología, sociología, etc.) con lo que dicen los datos (internos y externos a la organización).
    •    No todos tendrán que ser expertos en análisis, pero tampoco se trata de dejarle el tema a expertos que tengan un perfil "duro" (Sistemas de Información de HR, Compensaciones, Beneficios, Administración).
    •    Gestión de Talento no puede quedar fuera de HR Analytics y esperar que profesionales ajenos a la temática sean los responsables de analizar los datos: Talento es parte de toda iniciativa de Analytics, trabajando en conjunto. Esa es la única manera de que se realicen análisis que generen auténtico valor, proponiendo insights relevantes y “accionables”.
    HR Analytics es un asunto de todos: sean “duros” o “blandos”.

     

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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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  • HR Analytics y People Analytics: datos y estadística no es suficiente

    Este verano hemos tenido mucha actividad y movimiento. Colegas han pasado por nuestras oficinas para comenzar a conocer el mundo de HR Analytics. Clientes nos han pedidos proyectos. Avanzamos en el desarrollo de otros procesos e implementaciones. Hemos comenzado con la conceptualización de nuevos productos en áreas de Capacitación, Desarrollo y Evaluación Psicológica.

    Y es así como en estos meses de conversaciones y estudio hemos prestado especial atención a qué se entiende por HR Analytics (o People Analytics, como muchos lo llaman), y cómo se trabaja en Gestión Humana.

    No dejamos de sorprendernos de las posibilidades de estas nuevas herramientas, en tanto permiten implementar una gestión basada en datos -que podemos entender como “evidencias”- como también predecir, entender y anticipar conductas, entre tantas alternativas. Pero detrás ello hay un aspecto que no puede descuidarse: HR Analytics es mucho más que usar y analizar datos.

    El fundamento metodológico y conceptual es el Data Science, y el comprender qué es ello nos remite inevitablemente al diagrama de Venn, propuesto por Drew Conway.

    Éste propone 3 dimensiones: el mundo de la matemática y estadística, que siempre es asociado a este ámbito (y muchos en Gestión Humana innecesariamente temen). Pero a su vez hay otras dos dimensiones que no pueden ser ignoradas:

    Diagrama Venn Data Science

    “Hacking Skills”, que remite a lo actitudinal: dudar, insistir, persevera, repensar y tantos otros aspectos propios de los hackers.
    “Substantive expertise”: el conocimiento “fundamentado” y validado: El estado del arte del tema en cuestión. Aquello que la ciencia ha podido entender y descubrir sobre el asunto que se desea estudiar.

    Solo combinando estos 3 aspectos podemos hablar de Data Science. Y consecuentemente hablar de HR Analytics es integrar esas 3 dimensiones. Entender esto implica comprender que esta área de trabajo requiere no solo datos, matemática y estadística, sino también una actitud escéptica, novedosa, creativa y perseverante, aspectos que deben ser combinados con conocimiento y estudio de los temas que involucren a cada situación.

    HR Analytics, en tanto Data Science aplicado, requiere tratar con cuidado los manuales de Gestión Humana, y centrarnos en las publicaciones académicas, evitando lo que “nos parece” o “creemos”, para orientarse en lo que la ciencia y los datos explican. Descuidar lo investigado (y “descubierto”) a la fecha sobre el tema que se está desarrollando es ignorar lo que significa HR Analytics. Esta disciplina nos obliga a ir a lo que se ha aprendido con la Psicometría, Metodología Cuantitativa, Psicología, Sociología, entre tantos posibles ámbitos.

    Piaget decía que el problema de la Psicología es que todos se sienten habilitados para hablar de ella. Entender la esencia y fundamentos de HR Analytics es discernir que el espíritu, actitud y parte de esta nueva disciplina combina la rigurosidad, el profundo análisis de los datos y una metodología de trabajo que debe saber integrar el conocimiento serio, validado y estudiado de múltiples áreas del conocimiento científico, sin olvidar que finalmente se trata de lograr mejores resultados para organizaciones y personas.

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  • HR Analytics y Tentaciones: hacia una ética de la disciplina

    El mundo de HR Analytics es un mundo de tentaciones. De soluciones rápidas. De programas mágicos. De tirar datos y que salgan resultados. De sistemas automáticos que encuentran patrones. De aplicaciones en las que uno sin formación previa pueda hacer preguntas y que el programa de respuestas.doors 1767562 1920

    Pero HR Analytics (O People Analytics) tampoco es una disciplina que requiere que uno sea un Doctor en Física, Matemática, o un nuevo Einstein para poder tener avances y lograr resultados que mejoren la Gestión Humana, y consecuentemente los resultados del negocio y la vida de las personas (porque se trata de todo esto en simultáneo).

    Continuamente se desarrollan opciones en el mercado que ofrecen, bajo el nombre de Analytics, Inteligencia Artificial, Sistemas Cognitivos, Data Mining, Machine Learning, y muchos otros términos, que proponen soluciones antes imposibles. Pero la lectura debería ser saber, como uno debe aprender a leer en los números, encontrar las diferencias entre qué es posible y qué no.

    Trabajar en el mundo de HR Analytics requiere ser un curioso que debe aprender de todo, y especialmente saber aplicar el sentido común y entender lo particular de cada negocio, sabiendo así comprender qué datos son posibles obtener, y qué preguntas son necesarias responder.

    Tener una fascinación por el análisis de los datos, -o tener profunda formación en estadística o matemática- no es suficiente. Es necesario saber y aprender sobre psicología -que incluye psicología organizacional, como también psicometría, entre otras especialidades-, gestión humana, y muchos otros procesos.

    Es poder comprender que People Analytics no es repetir continuamente el concepto de que estamos ofreciendo un abordaje “científico” en cada oportunidad que se tenga. Científico es - como muchos de los proyectos de HR Analytics más famosos lo han demostrado- saber investigar, y eso incluye métodos mixtos de investigación, en los que se combina abordajes cualitativos con cuantitativos, como saber diferenciar (y aprovechar) lo que frecuentemente se denomina -erróneamente- investigar, cuando en realidad se quiere decir “revisar el estado del arte” (o sea, ver lo que la ciencia sabe sobre un tema en particular, para así no tener que reinventar la rueda).

    Es por eso que creemos que desarrollarse y ofrecer servicios en People Analytics, o HR Analytics, según prefieras llamarlo, requiere mucho más que solo tener habilidades en análisis de datos, o contar con modernos e innovadores programas de análisis.

    Es saber aplicar el sentido común, identificando las preguntas que necesitan ser respondidas, aprovechando el conocimiento que la ciencia ya tiene sobre el asunto, aplicando las herramientas analíticas que correspondan a cada situación en particular a los datos que el negocio le hace sentido tener (y gestionar), interpretando luego con cuidado y responsabilidad las conclusiones, para traducirlas en términos que cada uno de los involucrado comprenda, y comunicarles ello de una manera atenta y efectiva.

     

    Si querés conversar acerca de cómo aprovechar los datos para tomar mejores decisiones en tu organización ,sea en Recursos Humanos, o temas vinculados, consultanos haciendo click aquí.

     

  • HR Analytics: De la Pseudociencia y Gestión Humana, a los hechos

    Compartimos en esta oportunidad el video que grabamos en el Headquarter de Telefónica en Madrid ("Ciudad Telefónica") para diversos temas vinculados a las prácticas de Gestión Humana, los datos utilizados, y cómo HR Analytics ayuda en los desafíos de la Gestión de Personas. Revisaremos también muchas suposiciones de la práctica de HR que deben ser revisadas (y la ciencia ya lo ha hecho).

    Internamente nos gusta llamarla "Basta de blah, blah, blah: Pseudociencia y Gestión Humana".

    Es hora de revisar los supuestos en los que operamos en áreas de Recursos Humanos, para así, mediante HR Analytics / People Analytics, pasar una auténtica gestión "Data-Driven", donde los datos hagan la diferencia.

    ¡Esperamos te guste el video!

    ¿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. 

     

  • HR Analytics: Fundamentos e Implementación - Capacitación

    HR Analytics Fundamentos e Implementación Julio 2019

     Ciudad a ciudad, colega a colega, nos fuimos dando cuenta que era necesario ofrecer un seminario para comenzar a entender de qué se trata el mundo de Analytics aplicado a la Gestión Humana.

    Constantemente se publican notas sobre el tema, pero en cada texto publicado se ve la clara falta de formación de ciertos conceptos claves para entender qué es Analytics, qué permite, y cómo se trabaja. ¿Qué es? ¿Cón qué herramientas se lo hace? ¿Qué es Big Data? ¿Cómo puedo implementarlo en la empresa?

    Algunas de las preguntas anteriores son los temas que respondemos con esta actividad, que es nuestra capacitación "viajera", con la cual recorremos cada vez más ciudades tanto de América, como de Europa, para permitir que cada vez más profesionales puedan comenzar a pensar una gestión basada en datos.

    Es así que lo que empezó como una capacitación introductoria a People Analytics / HR Analytics fue evolucionando. Ahora la titulamos "HR Analytics: Fundamentos e Implementación", en la cual como su título indica, presentamos los fundamentos de la disciplina y te acompañamos a ir pensando el roadmap para la implementación de la práctica. 16hs horas intensas de formación, en las que transmitimos más de 10 años de experiencia estudiando, implementando y desarrolando HR Analytics, asunto en el que somos pioneros en toda habla hispana. 

    ¡¡Haz click aquí para consultarnos para consultarnos por fechas en tu ciudad, como también contenidos y costos! ¿O buscás alguna solución in-company? Con gusto podemos ver la mejor opción. para consultarnos por fechas en tu ciudad, como también contenidos y costos! ¿O buscás alguna solución in-company? Con gusto podemos ver la mejor opción.