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Indicadores

  • ¿Cómo medirlo todo?

    Cada vez medimos más. Cada vez aparecen más temas intangibles que se quieren medir. Y con ellos comienzan los problemas de cómo hacer para medirlos.

    En este camino hemos encontrado que muchos nos comenzaron a consultar de cómo hacer para poder medirlo todo. Y encontramos así que todo puede ser medido, si uno comprende el camino para poder hacerlo. Compartimos aquí algunas breves reflexiones sobre estos temas. 

    ¿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. 

     

  • ¿Por qué nuestros análisis no siempre son correctos? Emoción vs. Razonamiento

    Con el mundo de Analytics nos obsesionamos con la tecnología, con los datos, métodos, herramientas, software, información y otros temas técnicos. Pero ingresar al mundo de Analytics implica también comprender los aspectos cognitivos que forman parte de los proceso de toma de decisión, sin olvidar procesos claves como lo son memoria y percepción.

    Te invitamos a ver nuestras observaciones e ideas sobre estos temas. 

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  • ¿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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  • Algunas ideas para mejorar el trabajo con métricas

    Vemos en forma diaria como las empresas tienen dificultades en poder definir buenos tableros para temas de Gestión Humana o Talento.

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    Según relevamientos, por ej., el 87% de las empresas utilizan "El time to fill" (Tiempo requerido en cubrir una búsqueda) como un KPI (Indicador de desempeño clave). Pero a su vez, la mitad de las empresas estarían disconformes, planteando que no tienen indicadores claros para poder evaluar si mejora la calidad de el pool de candidatos que participan en sus procesos de selección.

    Parte del mundo de HR Analytics es definir indicadores útiles para la gestión y toma de decisiones adecuadas (lo que es considerado en el modelo de Bersin como el nivel 1 de madurez de una organización en los aspectos de Analytics), pero es necesario un trabajo que considere diversos aspectos para que los indicadores utilizados sean realmente útiles.

    Algunas recomendaciones para que las métricas sirvan:

    1. Contar con claro entendimiento de cómo Recursos Humanos se alínea con los objetivos del negocio, para así definir las métricas adecuadas (es llamativo ver lo poco frecuente que se hace ese análisis, para el cual hay diversas herramientas estadísticas útiles).
    2. Abordaje sistemático: ¿Por qué lo mido? ¿Qué valor povee? ¿Cuánta relevancia se le debe dar a ese número? Son preguntas que siempre deberían ser respondidas.
    3. Crear un sistema único integrado de información: las múltiples fuentes de información deberían poder integrarse en una plataforma única (problema frecuente al contar con múltiples sistemas inconexos, pero cada vez hay mejores soluciones tecnológicas para facilitar este punto).
    4. Innovación y mejora continua: no sirve medir sino se lo utiliza de manera continua para mejorar.
    5. Confianza: compartir y analizar información sensible entre las partes para poder generar auténticas decisiones con impacto.

    Si querés conversar acerca de cómo aprovechar los datos para tomar mejores decisiones en Gestión Humana, o temas vinculados, consultanos haciendo click aquí.

     

  • Conoce el primer libro publicado en español sobre HR Analytics

    ¿No conocés nuestro libro sobre HR Analytics? ¡Te lo presentamos! El primerr libro sobre HR Analytics publicado en castellano

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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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  • 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 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: 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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  • 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.

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    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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  • 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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  • 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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  • Que los indicadores no te coman a la estrategia

    Insistimos constantemente en esto: Cuando pensamos en indicadores no se trata solo de medir. Entre otras cosas, y especialmente, el indicador es una decisión de conductas que queremos promover, ya que si lo medimos, y se sabe que se mide (y más importante aún, se premia en función de ello), estaremos incentivando que las personas de la organización actúen para que ese indicador de "bien".

    Pero a su vez, como también lo señala el último artículo de la HBR (para ver el mismo haz clic aquí), no estar atento a qué indicadores uno selecciona, puede tener riesgos a nivel de estrategia. ¿Medimos para promover el desarrollo o cumplimiento de la estrategia? ¿O nuestros indicadores son un desvío de la misma?

    Compartimos aquí algunas observaciones para definir indicadores con sabiduría. 

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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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  • Una Mente que decide. Una mente que piensa. Resultado: Malas Decisiones

    Una de nuestras principales preocupaciones en el trabajo en ayudar que las empresas tomen mejores decisiones es cómo se toman las decisiones. Y no se trata solo de tener mejores datos.

    En esto siempre nos gusta insistir que los datos son objetivos, pero las personas no.

    Es por eso que constantemente estudiamos diversos asuntos vinculados a las Neurociencias y la Toma de Decisiones. Es por eso que en esta oportunidad te presentamos lo que propone Kahneman: entender la mente como un sistema de 2 sistemas: El Sistema y y Sistema 2.

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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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