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HR Analytics

  • HR Analytics: No se trata de ser un super nerd

    No para de sorprendernos las expectativas y suposiciones que tienen los profesionales de Gestión Humana respecto a People Analytics / HR Analytics.

    ¿Qué hay que saber? ¿Cuánto hay que saber? ¿Cómo son las herramientas utilizadas? Vemos esto en cada proyecto de consultoría, capacitación o conversaciones que tenemos sobre la disciplina.

    Es por eso que te compartimos algunas breves reflexiones sobre lo que requiere hacer HR Analytics / People Analytics.

    ¿Necesitás ayuda en estos temas? ¡Consultanos! Utilizamos las mejores prácticas y técnicas diversas 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: Pilares Descriptivos - Capacitación

    HR PIlares Descriptivos Julio 2019

     Lo que en su momento titulamos "Datos, Métricas, Tableros y Visualizaciones" fue evolucionando para que ahora la llamemos "HR Analytics: Pilares Descriptivos". 

    Esta actividad, en formato de taller, tiene como objetivo adentrarnos en la parte descriptiva del Analytics en HR.

    A lo largo de la jornada trabajamos diversos asuntos claves. Comenzamos con problemas de calidad de datos, trabajando con un dataset real, para enfrentar la vida real de trabajo. Luego conocemos la metodología del CEB, que nos lleva desde definir las preguntas estratégicas de la Gestión Humana para así generar indicadores para monitorearlas. De esta sección te llevas material para poder continuar trabajando en tu organización con este asunto. Luego revisamos temas claves del Balance Scorecard para finalizar el día trabajando en Visualización de Información.

    Este último tema el protagonista de la agenda de Analytics, porque finalmente no se trata de contar con datos, sino encontrar maneras de visualizarlos y poder así comprender de manera práctica qué ocurre, y compartir nuestros hallazgos en un formato que toda persona entienda.

    ¡Haz click aquí 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.

     

  • HR Analytics: Proyectos, Equipo y Cultura

    Uno de los temas que más nos consultan es cómo implementar la práctica de People Analytics / HR Analytics en una organización

    A continuación compartimos algunas ideas simples pero prácticas para pensar tus acciones.

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  • Identificando las auténticas necesidades del cliente de HR

    ¿Sabemos qué es lo que realmente quiere nuestro cliente de HR? ¿Cuáles son los productos y servicios que necesita que Gestión Humana le ofrezca?

    Compartimos aquí unas breves reflexiones y herramienta para comprender qué es lo que necesita nuestro cliente. Esta es una técnica que frecuentemente utilizamos para comprender qué es lo que HR Analytics debe ofrecer, pero aplica a cualquier proceso de HR o de otras áreas.

    Ideas claves para convertirnos en auténticos socios estratégicos del negocio. Pensemos caminos para ser HRBP con auténtico impacto (desde People Analytics o cualquier otro proceso)

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  • Implementar HR Analytics no es Magia - Cómo implementar la práctica

    ¿Es un software?

    Esa es quizás la pregunta más frecuente que recibimos cuando algún colega nos pregunta por HR Analytics / People Analytics. Detrás de esa pregunta se esconde algo que nos preocupa: creer que trabajar en HR Analytics es simplemente a utilizar un simple programa que resuelve todos los problemas y responde todas las preguntas, como algunos productos del mercado dicen poder hacer, generando expectativas erróneas.Reunidos Implementación HR Analytics People Analytics

    Tampoco se trata de que People Analytics sea un trabajo que requiera Ciencia de Alta Complejidad, pero si hay algunos puntos que son claves reconocer, entender y aceptar para poder lograr una práctica de Analytics que sea de alto impacto, resultados y genere un valor diferencial de la Gestión de Personas de la Organización.

    Malos Datos: ninguna organización que conocemos tiene todos los datos en sus sistemas sin error alguno. Incluso las buenas prácticas indican que siempre se debe suponer que hay errores para corregir. El problema es cuando se cree que todo el trabajo debe ser dedicado a corregir errores antes de avanzar en el proceso de implementación. Y así se permanecen durante un tiempo prolongado intentando lograr lo imposible: bases de datos sin errores. En el interín, ningún avance y aprendizaje se alcanzado, porque ni siquiera  pruebas, aunque sean simple fueron realizadas para poder avanzar en el proceso.

    Comprender la agenda: esto significa, entre otras cosas, identificar los temas claves de agenda que se deberán trabajar con Analytics. Es un proceso que parece rápido, pero requiere "mapear" todos los asuntos relevantes que se quieren resolver/responder, y así identificar cómo se organizan las prioridades, según lo posible, prioritario y relevante. En este camino se comienza a identificar qué datos son necesario. Eso incluye analizar los procesos actuales, y eventualmente realizar cambios para que se recolecten datos claves que hasta ese momento no eran considerados.

    ¿Dónde están los datos? Los profesionales de Recursos Humanos deben comenzar un cambio conceptual: se trata de trabajar con datos, sin importar si ellos están almacenados en los HRIS (Sistemas de Información de Recursos Humanos) o en otros sistemas del negocio. ¿Cómo poder evaluar la relación entre Gestión Humana y el negocio si no sabemos qué y dónde están los datos del negocio. Todo esto requiere de creatividad para identificar información muchas veces ignorada, o comenzar a incluir en la agenda de Gestión de Personas la Gestión de los Datos (qué capturar, cómo capturarlo, y cómo mantenerlo).

    Desarrollar una nueva mirada: No se trata de que todos aprendan estadística, matemática o ciencias de la computación. Pero si que todos los miembros del área, según su tarea y rol, comiencen a comprender la nueva visión que implica o requiere una Práctica Analítica, y así generar un circulo virtuoso de trabajo. Esto permitirá que por ej. se identifiquen posibilidades de aprovechar datos que uno genera y gestiona. O entender que hay información almcenada por otros que puede ser de valor para tomar una decisión El desafío es generar y construir una visión (como también comunicarla) como lo indican la metodología de Gestión del Cambio de Kotter.

    Capacitar: Analytics no es parte de la formación de quienes trabajan en el área de Gestión Humana. Es por eso es mandatorio brindar formación. Analytics implica otra forma de pensar y hacer, y es fundamental dar conocimientos (y actitudes) para sumarse a la nueva visión.

    Pensar en grande pero hacer en chico: Suena rara la redacción, pero quizás es la mejor forma de comprenderlo. El impulso automático es querer hacer grandes proyectos, pero el camino inicial es hacer proyectos pequeños, de alta aplicabilidad (pero baja sofisticación). No se deben olvidar los grandes proyectos, ya que ellos son la visión que debe ser construída en cada acción pequeña, que acelera el aprendizaje y la experiencia para luego ser exitosos en los desafíos complejos.

    Construir Alianzas: Puede ser un experto externo, un referente interno, o ambos. Analytics implica diversos conocimientos que deben ser integrados para lograr grandes resultados. Si no sabés matemática o estadística, buscá quien pueda hacer las cuentas.

    Identificá herramientas: Hay un sinfín de herramientas en el mercado de Analytics. Algunas gratuitas y otras pagas. Los diversos proyectos requieren cosas diferentes. Pero no necesariamente grandes inversiones. Averiguá qué cosas ya tiene tu empresa para aprovecharlas, como también a quienes saben hacer buen uso de las mismas.

     

    Esperamos estas ideas te sirvan. Hay mucho bueno por venir con HR Analytics - People Analytics. Pero no descuides estos puntos, para así hacer un camino de implementación de la práctica (y ojalá construcción del área y equipo) que genere un camino ascedente de proyectos con alto impacto y grandes resultados.

     

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  • Juan Bodenheimer, Indicadores y HRBPs en Universidad de San Andrés

    El 12 de Agosto Juan Bodenheimer fue invitado a dictar un módulo sobre Indicadores en el nuevo programa para HRBPs que ofrece la Universidad de San Andrés. A pesar de ser un tema que los profesionales de Gestión Humana miran con algo de distancia, a la veces les debe ser cercano, y siempre están deseoso de saber más para que con mejores conocimientos los indicadores puedan tomar un rol central en la gestión.

    JB UDESA

    Durante la actividad se fueron realizando diversas actividades para poder profundizar en las complejidades del diseño, uso (gestión e interpretación) de los indicadores en áreas de Recursos Humanos, como también revisión de algunas metodologías contemporáneas, su relación con la estrategia y la propuesta de valor del negocio y de la Gestión Humana de cada organización, para finalmente mostrar las tendencias y los nuevos temas de agenda que gracias al continuo desarrollo de HR Analytics y People Analytics, está teniendo desarrollo de gran relevancia (por ej. prácticas de Visualización de Información para una mejor comunicación).Para nosotros cada actividad que dictamos es un momento para seguir desarrollando e integrando los conceptos con los nuevos avances, como también para seguir construyendo una pedagogía de un tema que para muchos profesionales requiere un especial esfuerzo en su trabajo diario.

    Agracedemos a Luis Karpf y a los colegas del Centro de Educación Ejecutiva de la Universidad de San Andrés por la invitación.

     

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  • La Cara Oculta de Analytics

    Al trabajar con proyectos de Analytics, hay algunas cuestiones que se dejan de lado o que se menosprecian y que deben ser consideradas. Esa cara oculta de Analytics es la que te invitamos a conocer para que entiendas que Analytics es más que datos.

    Tomamos algunos ejemplos del libro Correlaciones Espureas de Tyler Vigen para ilustrar correlaciones estadísticas extrañas. Con ellas te mostramos que la correlación no implica causalidad o explicación de lo que estamos estudiando. Este caso es un claro ejemplo del uso incorrecto de la estadística, por lo que debemos tener cuidado y estar atentos a cómo usamos las herramientas con las que trabajamos para no llegar a conclusiones incorrectas.

    Una práctica recomendable para no caer en este error es trabajar de a dos personas cuando se trabaja con datos. Así nos aseguramos de que la otra persona entienda cómo estamos utilizando e interpretando la información. Justamente, la interpretación y distinción entre lo que dice y lo que no dice un dato es otro tema con el que se debe estar atento al trabajar con Analytics.

    También debemos cuestionar el supuesto generalizado sobre la distribución normal que siguen los datos en Gestión Humana. La realidad es que gran parte de los datos de Psicología Organizacional y de Recursos Humanos no siguen la distribución normal, entonces ¿estamos usando las herramientas adecuadas para medir/evaluar nuestros procesos? ¿sabemos sobre qué supuestos están elaborados los tests que implementamos?

    Otro tipo de supuestos con los que hay que tener son los prejuicios o sesgos de la empresa relacionados con la cultura, el desempeño, el potencial, la edad, el modelo de competencias, entre otros. Si consideramos estos sesgos, podemos entender con qué ojos la gente va a ver los datos y las conclusiones a las que lleguemos.

    El 90% de los datos que tenemos son basura. Muchas veces nos preocupamos por juntar datos, pero no podemos responder si lo que guardamos realmente nos van a servir para responder las preguntas que nos preocupan.

    Analytics entonces implica saber usar de forma correcta las herramientas estadísticas y conocer sus supuestos, así como saber cómo interpretar de forma acertada los datos y reconocer los prejuicios que pueden teñir nuestras interpretaciones sobre ellos.

    ¿Necesitás ayuda en estos temas? ¡Consultanos! Utilizamos las mejores prácticas y técnicas para responder de manera efectiva a tus desafíos. Consultanos haciendo click aquí.

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  • La Tierra Prometida de HR y cómo HR Analytics / People Analytics te permite alcanzarla

    “Queremos mostrar el impacto de Recursos Humanos en el negocio”. Esta es la frase que siempre nos dicen los profesionales que nos consultan por HR Analytics. Para enfrentar este desafío, debemos empezar por lo simple: trabajar con datos del negocio y no solo con los datos de HR, estableciendo correlaciones entre ellos para mejorar nuestros análisis. Es por eso que People Analytics te puede hacer llegar a la tierra prometida. 

    ¡Esperamos te guste el video!

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  • Los indicadores de Gestión Humana son importantes, pero no lo son todo

    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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  • 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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  • Malas Decisiones: El Sesgo de Disconformidad

    Los sesgos cognitivos afectan constantemente las decisiones que tomamos. No es un capricho de nuestra mente, sino una consecuencia del sistema que nos permite ir por la vida actuando y respondiendo a las situaciones que debemos enfrentar y resolver.

    Es por eso que es aprender los sesgos para tener mayor capacidad de identificar situaciones en las que pudiesemos estar concluyendo de manera incorrecta.

    Hoy te presentamos el Sesgo de Disconformidad. 

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  • Mitos del Managment y la Gestión Humana

    Aprendizajes de Analytics y la investigación

    En nuestro trabajo diario hemo observado distintos mitos o supuestos comunes que guían la toma de decisiones del Management y la Gestión Humana en las distintas empresas con las que hemos trabajado. También hemos observado que a pesar de que hay investigaciones que trabajan sobre estas ideas, no son conocidas y consecuentemente no aprovechadas. Entonces, ¿qué nos han permitido aprender la Investigación y Analytics sobre algunas prácticas del Management y la Gestión Humana?

    Privacidad para la Productividad

    Desde hace un tiempo, se puso de moda el concepto de oficinas abiertas con arquitecturas que permiten el intercambio entre compañeros de trabajo sin alguna restricción física. Se piensa que este tipo de oficinas son efectivas para incentivar la colaboración y que promueven la productividad. ¿Qué nos dice la investigación? Berstein (2012), quien con su paper ganó el premio de la Academy of Managment, habla de la Paradoja de la transparencia, porque encontró que cuando los empleados están siendo observados se reduce el desempeño: se deja de innovar para evitar dar explicaciones a los demás sobre ello. Para mantenernos productivos debemos conservar cierto grado de privacidad. No se trata de volver a trabajar en oficinas oscuras, cerradas y aisladas, sino de tener la posibilidad de estar por momentos en situaciones privadas.

    Talento y desempeño móvil

    Si contrato a alguien que en otra empresa tuvo alto desempeño, ¿realmente va a tener el mismo desempeño al ingresar a esta nueva compañía? Groysberg (2010) comparó el desempeño de los empleados que cambian de empresa y el de los que se quedan. Encontró que la probabilidad de ser mejores al año siguiente es considerablemente mayor para quienes se quedan en la compañía. Es decir que es poco probable que el desempeño de las personas que cambian de empresa se mantenga y/o aumente.

    Esta situación cambia cuando el cambio de empresa se da en grupo. Al cambiar en bloque o equipo se mitiga el impacto en el desempeño. Esto muestra que la evaluación individual del desempeño no es la más apropiada, sino que el entorno laboral y el equipo de trabajo son determinantes para evaluarlo.

    Herramientas para predecir desempeño en un proceso de selección

    En los procesos de selección se suelen tomar pruebas psicológicas, assessment centers, entrevistas y chequeo de referencias. Schmidt y Hunter (1998) y Schmidt (2013) investigaron cuáles son las mejores herramientas para predecir el desempeño en los procesos de Selección, y encontraron que la edad, la grafología, los intereses y los años de educación no son buenos predictores. Las herramientas que mejor funcionan son los tests de habilidades mentales generales o cognitivas (GMA - General Mental Ability), y las pruebas de trabajo que simulan la tarea que va a realizar la persona.  También reconocen que las entrevistas estructuradas funcionan mejor que las entrevistas no estructuradas.

    Vemos entonces que hay una diferencia grande entre lo que la ciencia sabe y lo que el Management hace. Te invito a que revises tus prácticas y te preguntes si lo que pensás que sirve realmente es útil, o si es momento de sumarle ciencia a tu trabajo.

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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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  • No Insistas con el ROI de la Capacitación

    Hay muchos temas pendientes en la Gestión Humana. Como también hay temas que todos quieren resolver: y en esos siempre hay algunos que dicen tener un camino para llegar a destino, pero finalmente cuando vemos en detalle, su factibilidad entra en duda. Y en el caso de la Capacitación, no hay dudas de cuál es el gran asunto que todos quieren resolver: El ROI de la Capacitación.

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    En esto nuestra postura quizás es diferente a la de muchos. ¿Qué pensamos? No insistas con el ROI de la capacitación. ¿Por qué decimos eso (enunciado por el cual muchos nos pondrán como extraños profesionales de la disciplina)? A continuación te lo explicaremos.

    Sin duda alguna hay un antes y después de Donald Kirkpatrick. Este referente llegó en su momento con su modelo de los 4 niveles de la evaluación de la capacitación y de ahí todo fue diferente. ¿Qué planteó? Que la capacitación puede (y debe) ser evaluadad en 4 dimensiones. Atención. Porque a veces se le cambian los nombres por no haber leído la fuente original (El libro de Kirkpatrick fue publicado en español por Gestión 2000 bajo el nombre de Evaluación de Acciones Formativas) 

    1.  Evaluación de la Reacción
    2. Evaluación del Aprendizaje
    3. Evaluación de la Conducta
    4. Evaluación de los Resultados

     Después esto pasó a tener mayores complejidades  cuando Philips le sumó un quinto nivel: la evaluación del "Return of Investment" (ROI) de la capacitación, que implica evaluar la relación entre el beneficio que brinda la capacitación vs. el costo que tuvo.

    Sin duda alguna es algo que toda persona en el ámbito empresario le gustaría conocer. Pero cuando comenzamos con los aspectos metodológicos y prácticos para poder obtener ese número, vemos que no es tan sencillo, especialmente considerando gran parte de la oferta de capacitación de toda empresa, donde es difícil cuantificar adecuadamente y finalemente poder hacer las estimaciones deseadas. Comienzan a surgir un sinfín de variables, entre otras complicaciones, que influyen en el problema, y las buenas intenciones del ROI quedan olvidadas.

    No significa que esté todo perdido. Siguen habiendo referentes que están considerando abordajes para poder hacer la estimación (por ej. Holton, utilizando el modelo de "Utility Analysis", para el cual usa como referencia una publicación al respecto de J. Boudreau). 

    Pero más allá de la factibilidad de ese indicador, hay un punto que queda olvidado en tanta obsesión (y decepción) por obtenerlo... ¿Qué sentido tiene evaluar el ROI si la capacitación no fue "transferida"? ¿No debería ser nuestra primera preocupación el lograr que los participantes de cada acción de capacitación finalmente apliquen lo visto a su trabajo diario? Finalmente el problema de la transferencia ha sido olvidado en la práctica, a pesar de ser nombrada como un tema relevante por los practicioners.

    • En ese ámbito hay muchos estudios desconocidos por los profesionales de la Gestión Humana. El corpus de investigación en Learning Analytics, la parte específica de HR Analytics (o People Analytics, según cómo prefieras llamarlo) ha estudiado el tema, y hay mucha literatura científica que presenta interesantes conclusiones de cuáles son los factores claves para facilitar u obstaculizar que la capacitación sea utilizada. Algunas de las dimensiones relevantes para ello incluyen
    • Apoyo Organizacional (Según el trabajo, esto incluye pares y/o jefes)
    • Autoeficacia
    • Locus de Control
    • Satisfacción con la Capacitación
    • Posibilidad de Aplicación
    • Orientación a las Necesidades del Trabajo

     Sigueindo este enfoque, el trabajo académico también ha tenido otros avances, construyendo instrumentos para poder evaluar esas dimensiones, muchos de los cuales ya han sido validados, constituyendo así potentes herramientas para tomar mejores decisiones en el ámbito de la Capacitación (y más aún si es combinada con otras fuentes de datos). Esto nos permiten intervenir de manera inmediata para poder facilitar que los participantes utilicen sus aprendizajes, los cuales tanto costo tienen para las empresas (y personas, quienes deben esforzarse para aprender). La encuesta de satisfacción ya ha sido ampliamente superada, pero pocos han cambiado el enfoque, entendiendo que es solo una fuente adicional de información.

    HR Analytics / People Analytics tiene mucho para aportar a empresas y personas. A pesar de que no se lo sepa, ya hay mucho camino recorrido, el cual puede ser aprovechado. Se trata no solo de saber aplicar técnicas de análisis de datos, sino también saber encontrar que sabe la ciencia, y la Gestión Humana / Recursos Humanos, todavía no ha aplicado.

     

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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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  • People Analytics - HR Analytics - Particularidades a considerar

    Compartimos algunas ideas a comprender de las particularidades del mundo de People Analytics / HR Analytics

     

     

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  • Pequeño Glosario para HR Analytics

    Compartimos algunos términos claves en el mundo de People AnalyticsGlosario

    1. Data Mining: Proceso de encontrar patrones en grandes conjuntos de datos, para así generar información y conocimiento.

    2. Machine Learning: Técnica vinculada al Data mining. Algoritmos que al leer datos van encontrando patrones. El proceso, a diferencia del Data Mining, es continuo. 

    3. Arbol de Decisión: Técnica de Data Minign que visualmente parece un arbol, y consiste de un conjunto de reglas de tomas de decisión con múltiples variables que explican patrones. Trabaja prediciendo datos categóricos y puede trabajar con variables continuas y categóricas también.

    4. R: El software más autilizado actualmente en el ámbito de Analytics. Es gratuito, open source, tiene una gran comunidad de usuarios y desarrollos y diversos complementos que le da mucha flexibilidad para trabajar en todo tipo de proyectos analíticos.

    5. Datos Estructurados y No Estructurados: La diferencia entre los datos que podrían ser fácilmente organizados en una hoja de cálculo o base de datos (estructurados), como lo son por ej. categorías o datos numéricos, vs. los datos no estructurados (emails, textos, imágenes, etc.)

    6. Aprendizaje Supervisado vs. No Supervisado: En el aprendizaje se tiene el valor a predecir en los datos que se usan para encontrar el patrón (modelo). Por ej. cuando se quiere predecir el puntaje requerido en un test para saber que la persona tendrá un buen desempeño en el puesto. En el no supervisado no se tiene esa variable. Por ej. encontrar grupos/segmentos de empleados. No se tiene una variable que se quiere estimar (Variable a predecir)

    7. Clustering: Algoritmo para encontrar agrupaciones de casos (datos). Es el utilizado para identificar segmentos en un conjunto de datos.

    8. Datos de Entrenamiento vs. Testeo: Cuando se ejecutan algoritmos de data mining, primero se usa un porcentaje del conjunto total de datos (Frecuentemente un 60%) para analizar y encontrar los patrones. Luego se usa el restante de datos para aplicar el modelo y verificar si predecía correctamente (se compara el valor que se predice vs. el valor real que había para la variable a predecir).

     

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  • Potencial, Desempeño, Desarrollo y Gestión de Talento: cada cosa a su lugar

    En nuestras últimas reuniones terminamos conversando sobre múltiples aspectos y conceptos de la Gestión del Talento: Potencial, Cuadros de Reemplazo, Planes de Sucesión, Desempeño / Performance, Competencias, Aspectos Cognitivos, Personalidad, Motivación y Aspiración.

    Vemos que se generan muchas confusiones y a veces el desconocimiento del estado del arte (lo que la ciencia ya ha aprendido, sin importar opiniones o posturas personales), tiene como resultados situaciones en las que se toman decisiones incorrectas. Más allá de invitarte a recorrer nuestro blog con conocimiento y aprendizaje sobre estos temas, te compartimos aquí algunas ideas simples pero relevantes. 

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  • Predecí Potencial y Carrera. Mapeá Talento a Largo Plazo

    ¿Querés saber el potencial de un empleado?
    ¿Saber hasta qué posición podría llegar en su carrera profesional?
    ¿Necesitás identificar problemas futuros de falta de empleados con potencial?
    ¿Comprender si hay problemas de estructura/niveles jerárquicos?
    ¿Están los empleados de tu compañía ocupando la silla/jerarquía correcta? ¿O están debajo de su capacidad o excedidos en la misma?

    Mediante la utilización de modelos de análisis individual y organizacional podemos responder a estas preguntas.

    La teoría de Elliot Jacques y su método, es quizás, fuera de las posibilidades de HR Analytics, quizás la única forma de responder a esas preguntas.

    Su "Teoría de la Organización Requerida" integra el análisis de las capacidades invididuales, la problemática del diseño organizacional efectivo (incluyendo por ej. jerarquías y diseño de puestos y tareas), ofreciendo así métodos que permite relacionar organizaciones, puestos y personas.

    Mediante el análisis de personas y puestos, haciendo foco en la complejidad de ambos -entendiendo esto en función de qué tipo de tareas pueden o requieren gestionar-, se puede llegar a conclusiones para tomar acciones de Desarrollo Organizacional efectivas.

    El trabajo de Jacques fue un desarrollo basado en investigación de décadas, y lamentablemente poco conocido en nuestro continente.

    Si querés saber más sobre su teoría, que combina el análisis de organizaciones, puestos y capacidades individuales, te sugerimos leer "La Organización Requerida", obra que sintetiza su trabajo de decadas.


    Te podemos acompañar utilizando estas herramientas en tu organización. ¡Contactanos!

     

  • Predecir Desempeño - Lo que la Ciencia sabe y HR no

    ¿Te aseguras de tener buenos datos para tomar las mejores decisiones en Selección y la predecir el Desempeño? Schmidt y Hunter revisaron en  1998 las herramientas que se han usado en los último 85 años para el proceso de Selección. Luego Schmidt amplió el estudio 2013, totalizando una revisión de 100 años de investigación. Y en este año Salgado actualiza todo el estudio previo. Te contamos los hallazgos más importantes de sus investigaciones y la relevancia de las habilidades cognitivas para predecir el desempeño de manera adecuada. Conocer lo que la Ciencia sabe nos lleva a pensar qué datos realmente son importantes para la implementación de HR Analytics en tu organización.

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