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Innovacion

  •  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.

     

  • 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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  • 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)

     

  • 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.

  • 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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  • 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.

    ¿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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  • 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 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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.

     

  • En esta oportunidad te queremos compartir uno de los libros que más usamos para pensar nuestras capacitaciones: Presentation Zen de Garr Reynolds.  Este autor nos permite pensar distintos conceptos para la realización de presentaciones efectivas.

    La propuesta de Reynolds no se centra en la oratoria, sino inicialmente en saber qué es lo que se quiere presentar. Si se entiende cuál es el mensaje que se quiere dejar, se podrá tener un foco claro sobre el cual trabajar. También destaca las diferencias entre ayuda visual, presentador y entregable/informe. Es importante identificar cada concepto para no caer en el error más común: hacer slides agotadoras de ver, similares a una enciclopedia.

    Las ayudas visuales no son un documento para entregar, ni el sustituto de quien realiza la presentación. Si las diseñamos correctamente, evitaremos el efecto teleprompter, y tendremos imágenes que acompañan el mensaje del presentador. Una ayuda visual no debe robar el lugar de la persona que hace la presentación.

    Otras características que desarrolla Reynolds son la simpleza y el minimalismo. Recomienda que las ayudas visuales no se deben recargar demasiado, incluso propone dejar espacios en blanco pues pueden facilitar la transmisión del mensaje.

    Este modelo es una buena herramienta de referencia para entender las presentaciones. Es una propuesta diferente pero efectiva que focaliza en el mensaje claro, en el diseño simple pero justo, y en la función de la ayuda visual como acompañante del discurso.

    ¿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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  • Se trata de medir... Pero no tanto.

    Ya ha pasado cierto tiempo desde que comenzamos con esta aventura de un mundo nuevo como lo es el de HR Analytics. El comienzo fue la inquietud de cómo aprovechar todos esos datos que nadie sabía utilizar -o que muchos no sabían que estaban disponibles- para entender qué estaba ocurriendo y qué decisiones tomar en áreas vinculadas a la Gestión Humana.puzzle 1243091 1920

    Comenzamos en su momento con el "sesgo" del Data Mining, disciplina que nos permite encontrar patrones no evidentes en grandes conjuntos de datos. Hablábamos del Data Mining en Recursos Humanos. Pero no es casual que con el tiempo hayamos cambiado el término a simplemente a (HR o People) Analytics.

    Y comenzamos con diversos cambios. Antes nuestra biblioteca se llenaba de libros sobre algoritmos complejos. Hoy los libros que sumamos y estudiamos incluyen temas diversos como Estadística, Psicología Organizacional, Metodología de la Investigación, Ciencias Sociales. Bases de datos académicas como por ej. EBSCO son parte de nuestro trabajo.

    El "veamos qué hay estudiado" sobre un tema es una idea y frase frecuente, o tutorear, evaluar o trabajar en tesis cuantitativas o de metodología mixta -combinación de métodos cuanti y cualitativos- un camino necesario para conocer el estado del arte de múltiples temas o abordajes necesarios, como a su vez seguir revisando el sinfín de técnicas estadísticas que escapan al Data Mining.

    Ya no entendemos Analytics como antes. No creemos que se trate solo de medir. No entendemos que se trate de que te gusten los números. No es medir por medir.

    Entendemos Analytics como el trabajo para mejorar la toma de las decisiones utilizando evidencias (datos), pero no signifique estos sean solo números, porque como nos mostraron muchos proyectos exitosos es necesario aprovechar e integrar métodos cualitativos. O valorar lo irracionalmente que tomamos decisiones: a pesar de tener la evidencia enfrente nuestro, la negamos, ignoramos o rechazamos.

    Es por eso que hemos se debe abrir el campo de trabajo: pensar cómo comunicar, como involucrar y cómo visualizar son temas a su vez relevantes. Esto es un camino con múltiples herramientas que no necesariamente sean grandes y complejos algoritmos. Simplemente es muchas veces ingenio de cómo aprovechar pocos datos para encontrar nuevas ideas, utilizando inteligentemente las herramientas disponibles.
    Analytics no es solo medir. Es siempre tener presente las preguntas que nos importan, y saber elegir y combinar las herramientas y métodos para responderlas: y eso involucra el desafío de saber combinar y exceder la estadística o el data mining, involucrando la ciencia -sea psicología, sociología u otros-, sus métodos -sean cuali o cuantitativos-, y pensar cómo finalmente se tratará de que las personas escuchan nuestros hallazgos, y los confronten con sus prejuicios.

     

    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.

     

  • 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! 

    ¿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.

     

  • ¡Tantas excusas escuchamos o vemos de por qué las empresas o profesionales de Gestión Humana no hacen nada de People Analytics! Siempre hay una nueva.

    Así que decidimos hacer un "compilado" de algunas de las tantas "razones" de por qué no hacen nada en el mundo de HR Analytics.

    ¡Esperamos te guste el video!

     

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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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