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Indicadores

  • 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. 

     

  • 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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  •  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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  • 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.

     

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

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  • 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

    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 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.

     

  • 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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  • ¿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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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 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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  • ¡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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