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Innovacion

  • ¿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! 

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

     

  • Caminar antes de correr: ¿Por qué no hablamos de Big Data en HR y preferimos HR Analytics?

    Big Data es atractivo. Es seductor. Es fascinante. Es el futuro. Pero todavía no para la Gestión Humana. Error

    Continuamente insistimos en que el término, y más importante aún, el concepto, todavía no es tema de agenda de la agenda del área. Si lo es HR Analytics, que es una disciplina clave del presente y futuro de nuestra profesión.

    En publicaciones anteriores explicábamos que Big Data implica las 4 V (Volume, Veracity, Variety, Velocity). El primer punto ya da la razón de nuestra postura (que comparten otros también, como por ej. el de este artículo reciente de Harvard Business Review

    En los HRIS (Human Resources Information Systems) almacenamos mucha información -y nadie puede decir que no tiene muchos más datos de lo que imagina-. Pero a lo sumo, tenemos decenas de miles de empleados, no millones o billones, lo que si estaría vinculado a Big Data, ya que implica una cantidad másiva de información. Esto marca la clara diferencia y por qué Big Data todavía no es el tema clave de agenda. No significa que no vamos a generar esa cantidad de datos, a la velocidad que lo hace el negocio, ya que el mundo de IoT (Internet of Things, que implica la conexión a la red de todo tipo de dispotivos) está cada vez más presente, y no faltará mucho en que podramos generar en tiempo real datos sobre la conducta y trabajar de loe empleados). Pero hoy todavía no.

    Es por eso que todavía no necesitamos la complejidad de tecnologías que requiere Big Data (sistemas de almacenamiento y procesamiento distribuido/en paralelo), porque además del volumen, todavía no está en juego usar datos heterogéneos (video, imágenes, audio, texto), como lo hace Big Data. 

    Pero HR Analytics si es clave. Es una disciplina que ya no podemos seguir postergando o demorando, y las excusas ya van agotando:

    • Hay datos en Gestión Humana
    • El área podría tomar un enfoque mucho más analítico y tomar decisiones basadas en evidencias (como lo están exigiendo otras áreas)
    • Lo blando, también puede ser cuantificado, o genera datos que pueden ser utilizados (o en la jerga "explotados")
    • Se puede mostrar el impacto de los procesos y el trabajo diario de los profesionales del área, utillizando los datos disponibles
    • Muchas veces con preguntas inteligentes y saber aprovechar los datos, se pueden resolver temas importantes, generando impacto inmediato
    • Analytics es también usar lo que ya la ciencia sabe, y no saltar automáticamente a analizar datos

    Sabemos que hay asuntos que generan ciertas complejidades:

    • Legislación vigente vinculada a privacidad y uso de datos
    • Calidad de los datos almacenados
    • Falta de tiempo (y la necesidad de generar "hábito" de análisis"

    Pero estos pueden ser obstáculos para los que mediante creatividad se puede dejar de lado, o buenas herramientas para seguir postergando lo inevitable.

     

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  • Capacitación HR Analytics en Verano

    Data Mining, HR Analytics, Talent Analytics, Workforce Analytics, Modelos Predictive, Predictive Analytics, Visualización, BI, Big Data, y muchos otros términos vinculados son palabras frecuentes en ámbitos de negocio, y de a poco comienzan a formar parte de la agenda de Gestión Humana, pero es frecuente que los profesionales del área desconozcan qué significan en profundidad, las aplicaciones y las implicancias que tendrán.

    Compartiendo

    Es por eso que, aprovechando la tranquilidad del verano, hemos decidido ofrecer por primera vez como actividad abierta en Buenos Aires nuestra "Introducción a HR Analytics"

    En un grupo pequeño de entre 6 y 8 participantes, veremos temas claves, para así poder comprender las posibilidades y complejidades de este tema clave de la agenda de Gestión Humana.

    ¡Ofrecemos en esta oportunidad una tarifa única!

    Si querés saber más, consultanos escribiendo a Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo., para así aprovechar el precio especial por inscripción anticipada (válida hasta el 11 de Enero)

     

  • 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. 

     

  • 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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  • Gestión de Personas y Trabajo Remoto

    Los equipos de trabajo con dispersión geográfica no son una novedad. Tener líderes de trabajo ubicados en una ciudad con sus reportes en otro lugar del mundo con un uso horario distinto y/o trabajando desde sus casas son escenarios comunes. No obstante, plantean desafíos en torno a temas como la supervisión/control, la comunicación, rutinas y el sentido de pertenencia al equipo de trabajo y a la organización.

    En su publicación para Harvard Business Review, Rebecca Knight sostiene que en principio no se necesitan habilidades de gestión distintas para los equipos de trabajo presencial y para los de trabajo remoto. En ambos casos se trata de personas trabajando en una organización en pro del cumplimiento de objetivos. Destaca la importancia de hacer un esfuerzo adicional para sostener una dinámica de trabajo positiva que permita que los trabajadores remotos se sientan conectados con sus colegas y visibles para el líder.

    Sus recomendaciones se pueden pensar como objetivos a cumplir:

    • Comunicar expectativas y establecer pautas de interacción desde el principio. Si se definen metas claras, puntos de éxito y estándares de medición comunes para equipos presenciales y remotos, se podrá asegurar un trato equitativo y alineado con los resultados del negocio.
    • Generar encuentros cara a cara de forma regular. En caso de ser posible, programar visitas presenciales es una estrategia útil para generar un clima de trabajo positivo y de confianza. También es importante saber que no sólo se debe dedicar tiempo a hablar sobre los temas laborales que los comenten, sino también incluir conversaciones sobre temas cotidianos y/o personales. Más allá de lograr varias reuniones de este tipo, se debe priorizar la regularidad con la que se tengan. Si el equipo sabe que en el año tienen 2 o 3 encuentros programados se está trabajando sobre la construcción de confianza entre pares y líderes.
    • Fomentar la comunicación. Este es sin duda uno de los aspectos más destacados para lograr buenos resultados con la modalidad de trabajo remoto. Contar con canales de comunicación abiertos, eficientes y que tengan en cuenta las diferencias horarias entre regiones son algunas estrategias útiles para fortalecer la comunicación. Para lograr esto la tecnología es la clave: sumar apps y plataformas de trabajo colaborativo son dos recursos que habilitan distintas posibilidades.
    • Promover intercambios informales entre pares y líderes a pesar de su dispersión geográfica. Contar con interacciones espontáneas como ver en vivo la forma en la que transcurre el día de trabajo en otro lugar del mundo, es una alternativa para avanzar hacia esta recomendación. Si bien puede resultar raro y un poco incómodo el primer día, con el paso del tiempo todos se irán habituando y viendo la ventaja que nos da el video: cercanía y fortalecimiento de las relaciones entre colegas.
    • Incentivar la “familiaridad” con tus reportes. La confianza y cercanía con las personas no sólo se puede lograr por compartir un mismo lugar físico de trabajo. Esto también se puede conseguir teniendo conversaciones más allá de los temas laborales. Preguntar con interés y respeto por la vida personal del trabajador es una forma de acercarse entre compañeros de trabajo.
    • Lograr que se sientan parte del equipo. Todas estas acciones definitivamente contribuirán a quebrar las barreras físicas y lingüísticas que se suelen imponer entre los equipos de trabajo presencial y los de trabajo remoto. No olvides reconocer en la misma medida las acciones y logros de quienes trabajan a distancia y quienes lo hacen de forma presencial.

    En conclusión, todo líder debe esmerarse por conocer a sus reportes sin importar la modalidad de trabajo que tengan, programar canales de comunicación y encuentros presenciales, además de apoyarse en la tecnología para acortar distancias y facilitar intercambios. Reconocer y evaluar a todos con el mismo criterio también es recomendable cuando también gestionas personas que trabajan a la distancia.

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

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  • Gestión del Cambio - Regreso a los clásicos del Change Management

    Cuando hablamos de HR Analytics y de su implementación en una organización, necesariamente hablamos de gestión del cambio. Uno de los autores clásicos en este tema es John Kotter quien habla de la dinámica y las ocho fases de la gestión del cambio en una organización. 

    La primera fase se refiere a generar una percepción de urgencia, es decir lograr que la gente perciba que hay algo que requiere una acción urgente e inmediata. Si esto no se logra, es muy difícil avanzar sobre algún cambio organizacional. Luego, debemos armar un equipo en el que se involucre la gente indicada para impulsar el proceso. Se debe desarrollar una visión/estrategia que marque el rumbo de trabajo del equipo, para posteriormente comunicar la visión a los demás y que realmente sea un objetivo en común.

    La quinta fase la llama quick wins o victorias rápidas, proponiendo que no debemos enfocarnos en lograr la meta mayor, sino en enfocarnos en pequeñas acciones que la gente perciba como pequeños logros cumplidos. Se deben consolidar estas victoriaspara generar un círculo virtuoso del cambioque permita su cristalización en la organización. La última fase tiene es consolidarlo como parte de la cultura organizacional con el objetivo de hacer que el proceso de gestión del cambio perdure.

    Entendiendo estas ocho fases vas a poder pensar y organizar las acciones a implementar para cada una de ellas, con la meta de procurar un cambio realmente efectivo en la organización. Como dato adicional, te invitamos a ver la película Money Ball para analizar el proceso de gestión del cambio implementado por Brad Pitt, teniendo en cuenta las fases de Kotter.

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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 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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  • Ideas para hacer buenas (o aún mejores) presentaciones

    En su artículo para HBR, Carmine Gallo se refiere a una conversación que tuvo con un importante CEO de Silicon Valley quien le comentó que siempre podría mejorar la forma en la que presentaba y exponía sus ideas, pues esto era determinante para el éxito financiero de su compañía. Con base en su experiencia y en este tipo de conversaciones, recopiló algunas técnicas y recomendaciones para hacer buenas (o aún mejores) presentaciones, independientemente de la temática que se desarrolle.

    1. Los grandes presentadores usan pocas diapositivas y pocas palabras. En este caso la regla de “menos es más” es la representación más clara de lo que se debe hacer al diseñar una presentación. Editar las presentaciones para reducir su contenido y evitar lo innecesario, mientras se conserva el sentido y el impacto de las ideas, es la clave.
    1. Evita el uso de bullet points o viñetas. Tener palabras o ideas sueltas no siempre es la mejor estrategia para mostrar información. Para asegurarte que la audiencia recuerde tus ideas, usa imágenes y videos junto al texto.
    1. No todo en las presentaciones se remite a lo visual. Claramente las habilidades de expresión oral cumplen un rol en la forma en la que comunicamos información a otros. Variar el ritmo, el tono y el volumen de la voz son estrategias para capturar la atención, persuadir y conectar con el público.
    1. Incluye en tus presentaciones el factor sorpresa o factor Esta es otra alternativa para tener la atención del público. El cerebro humano se aburre con facilidad. Introducir comentarios inesperados, imágenes o experiencias novedosas quiebra con lo esperable y hace que la audiencia esté atenta y recuerde lo que está viendo y escuchando.
    1. La práctica hace al maestro. Hacer (y dar) buenas presentaciones es una habilidad posible de ejercitar. Con la práctica no sólo se va ganando confianza, sino también flexibilidad para ajustar el speech de las presentaciones en función del ambiente, del público y del contexto.

    No reconocer la importancia de la habilidad de presentar datos es inaceptable en un mundo lleno de información. Estos tips son fundamentales para pensar cómo estamos acostumbrados a elaborar nuestras presentaciones y qué posibilidades de mejora tenemos.

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  • La continuación del estudio del Contrato Psicológico: Contratos Idiosincráticos

    Uno de los temas fundamentales que hacen a la dinámica de la relación con las personas en las organizaciones.  Para ello, retomamos a Denise Rousseau y el concepto de I-DEALS o contratos idiosincráticos.

    Partimos del concepto de contrato psicológico de Schein, definido como el conjunto de expectativas tácitas que se generan entre el empleado y la organización al momento del ingreso a la misma. Más allá de eso, los contratos idiosincráticos se refieren a cómo se van generando acuerdos específicos entre una persona y la organización. Estas particularidades con las que nos encontramos a diario en el mundo del trabajo son, por ejemplo, la posibilidad de entrar más tarde o de salir más temprano. En ocasiones, la misma organización puede estar promoviendo el contrato idiosincrático, y en otras, será la persona la que se encargue de desarrollarlo.

    ¿Por qué se formulan este tipo de contratos? Generalmente se propician porque la organización cree que la persona vale la pena, que tiene potencial o que posee un talento escaso. Por esto le empezamos a otorgar ciertos beneficios que hacen a su relación particular con la organización.

    El aporte de Rousseau nos conduce a no descuidar algo que cada día sucede más. El trabajo está cambiando de manera rotunda y la relación que tenemos las personas con la organización también.

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  • La habilidad de la que todos hablan y que todo líder debe conocer: Learning Agility

    El entorno actual exige que los líderes trabajen bajo incertidumbre, resuelvan problemas antes impensados, y se enfrenten al desafío de trabajar en áreas fuera de su conocimiento. Es por eso que entra en juego la capacidad de aprender en condiciones de cambio y la conocida Learning Agility: la habilidad de aprender cuando menos se lo espera.

    No hace falta estar en un contexto específico de aprendizaje para conocer nuevas formas de trabajar o de abordar un problema. En las experiencias del día a día puede encontrarse el espacio para aprender y sumar conocimientos que permitan asumir los desafíos propios de este contexto.

    Para saber si cuentas con la capacidad de poner en juego tu Learning Agility, considera las siguientes características:

    • Tienes la capacidad de reflexionar sobre experiencias pasadas para identificar aprendizajes que puedas usar en el futuro. Puedes entender qué hubieras hecho diferente y qué volverías a hacer para conseguir el resultado deseado.
    • Puedes encontrar personas con quienes puedes explorar nuevas y mejores formas de trabajar.Hablar con colegas y clientes acelera nuestro potencial de aprendizaje. Entre más diversa sea tu red, más posibilidades tendrás de explorar otras alternativas que no hubieras considerado antes.
    • Tienes la capacidad de anticiparte a necesidades futuras que te permitan adaptarte al cambio.Concentrarse intencionalmente en las situaciones que están por llegar amplía la flexibilidad cognitiva. Además, podemos aprovechar nuevas oportunidades para innovar y mejorar antes que los demás lo hagan.

    Si por el contrario constantemente te aferras a la expresión “así siempre se hicieron las cosas acá”, te inclinas por el curso de acción que consideras más sencillo y poco desafiante, e intentas evitar desafíos al responsabilizar a personas y al contexto por la exigencia de cambio, será baja tu Learning Agility. En estos escenarios es limitada la capacidad de innovar, de aprender de los errores y de sumarse al cambio.

    Anímate a evaluar tu Learning Agility como líder y no dejes que los viejos hábitos, el miedo al error y tus supuestos sobre el contexto te impidan aprovechar las posibilidades de aprendizaje que día a día se presentan en tu trabajo.

     

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  • La técnica del Secreto - Influencia y Persuasión

    El concepto de influencia y persuasión se ha ido investigando bastante en los últimos quince años en el marco de la psicología social. Robert Cialdini define seis principios que están en juego para influir y persuadir a otros.

    Uno de ellos es la reciprocidad, es decir cuando le entregamos algo a otro, esa persona se siente obligado a responder a lo que le dimos para mantener el balance. La validación socialtiene que ver con cómo queremos ser reconocidos por otros o incluso ser parte de la norma, mientras que la escasez alude al mensaje tradicional de “si no lo compras ahora o no lo usas ahora, después no va a estar”.  El compromiso/consistencia, la autoridady el atractivoson también principios claves para entender cómo persuadir a alguien.

    Hay varias técnicas que se usan para apresurar la toma de decisiones al intentar influir a alguien. Una de las que propone Cialdini es la Técnica del secreto, es decir contarle algo con detalles a una persona, afirmando que es la única que lo sabe. Al hacer esto, se genera un vínculo particular con esta persona, pues se siente obligado a responder a la exclusividad con la que se recibió el secreto.

    Vemos que lo que está en juego en la influencia son los vínculos que se generan entre las personas y el grupo. Esta y otras técnicas nos permiten pensar en cómo lograr que ideas, conceptos o proyectos que para nosotros son importantes puedan entrar en el juego del otro.

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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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  • Medir y predecir no combinan

    Cuando alguien habla sobre su interés en implementar o desarrollar algún proyecto de HR Analytics, por lo general comenta que quieren medir y revisar sus indicadores, para posteriormente predecir conductas o anticipar comportamientos. La verdad es que cuando hablamos de indicadores no podemos hablar de predicción.

    Por un lado, está el Analytics de índole descriptivo con el que podemos ver quiénes faltan, cuántas veces falta, qué días faltan o quiénes se van de la compañía, por ejemplo. Al describir trabajamos con indicadores que miden una variable en particular, y para ello recurrimos a la estadística univariada o bivariada.

    Otra parte del trabajo se refiere al Analytics predictivo, que nos permite anticipar comportamientos. En este nivel se trabaja con estadística multivariada para usar datos que nos lleven a encontrar modelos, es decir la combinación de variables que explican un problema.

    Por supuesto que HR Analytics implica tanto la medición como la predicción, pero cada acción se refiere a un nivel de complejidad distinto. Además, es importante reconocer que para estos proyectos es fundamental la calidad de los datos del negocio, pues son la fuente de nuestro 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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  • Potenciá tu Desarrollo Profesional: El Canvas. Revisá tu propuesta de valor personal y actuá.

    Nada mejor que una buena teoría decía Kurt Lewin (uno de los más importantes psicólogos de la historia) Te presentamos el CANVAS, una herramienta que nos encanta para utilizar en actividades de (auto) desarrollo personal/profesional.

     

    Personal Canvas

     

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  • Premios Nobel y Chocolate per Cápita

    Las tecnologías y HR Analytics nos permiten un sinfín de posibilidades de insights a encontrar, que revolucionarán la Gestión Humana sin duda alguna. Dá a día surgen nuevas tecnologías que hacen más sencillo implementar una práctica de People Analytics. Trabajar los datos pasa a ser un proceso más simple, lo que permite iniciar un círculo virtuoso de insights que hará que el Directorio nos escuche con atención e interés.

    Pero repetidas veces desde Instare debemos volver a insistir en reuniones y conversaciones con colegas y clientes que trabajar con Analytics no depende solo de las tecnologías. El obstáculo son  las capacidades de los profesionales del área. ¿Qué preguntamos en cada análisis? ¿Cómo interpretamos los datos? ¿Qué técnica de análisis corresponde? ¿Qué datos incluir en el análisis? Esas son solo algunas de las tantas preguntas que los especialistas en HR Analytics deben saber responder. Y los profesionales de Gestión Humana ya no pueden seguir ignorando. 

    Si no se desarrollan las capacidades necesarias pueden aparecer todo tipo de análisis e interpretaciones sin sentido. Un ejemplo convertido en "clásico" es el análisis de correlación  entre premios Nobel ganados por un país y el consumo per cápita del mismo. 

    Aunque no lo creas, hay una correlación más que interesante:

     Nobels y Chocolate

    Los datos dicen, eso, pero la pregunta y el análisis que se hace no tiene sentido. Uno de los tantos errores del ejemplo es creer que correlacíón implica causalidad.

    Ejemplos como estos hay muchos más (si te divierte el tema te invitamos a visitar este link, donde incluso encontrarás la correlación entre la cantidad de apariciones en películas de Nicholas Cage y personas que se ahogaron en piletas, entre otras tantas), pero lo más importante es volver a insistir que en la Analítica de Recursos Humanos...

    No se trata solo de comprar tecnología: HR Analytics (o People Analytics, como prefieras llamarlo) se trata principalmente de formar personas y equipos con las habilidades y actitudes necesarias. De brindar, además de las técnicas apropiadas, una metodología y actitud analítica y rigurosa.

    Este camino es clave para poder generar confianza y atención a esta nueva función,y así poder iniciar un camino en el que nos encontraremos con una nueva forma de pensar la Gestión de Personas.

     

    ¿Necesitás ayuda en estos temas? ¡Consultanos! Desde Instare ofrecemos consultoría y formación en HR Analytics, y prácticas vinculadas mediante diversas metodologías y abordajes. Consultanos haciendo click aquí.