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Learning Analytics

  • Compartimos en esta oportunidad la entrevista realizada a Juan M. Bodenheimer por el canal Pro, en el marco del desayuno de la Comunidad RH sobre HR People Analytics ("Hacia una Gestión Científica del Talento")

     

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  • Después de viajar a México, Perú y al interior de Argentina reflexionamos sobre el estado de situación de Analytics en Recursos Humanos. A pesar de las diferencias geográficas y los distintos tamaños de las organizaciones, la realidad es que la mayoría de las empresas se encuentran en escenarios muy similares.

    Hemos identificado que la idea que tienen los profesionales sobre el rechazo a los números y datos contribuye a que se deje de lado la posibilidad de aprovechar toda la información que tenemos disponible (no sólo la de Recursos Humanos), y se vuelve un problema para poder implementar trabajos con una mirada analítica y estratégica.  

    Otro punto crítico es la falta de conocimientos técnicos en matemática, estadística y un enfoque curioso y analítico. La formación en estas herramientas es fundamental para desarrollar las habilidades que nos permitan desarrollar trabajos interesantes. Se suma a esto la necesidad de conocer las distintas tecnologías que hay en el mercado que nos permiten hacer análisis antes impensables o incluso, automatizar procesos.

    Es necesario entonces un cambio en la valoración de las habilidades y un cambio cultural que nos permita darle el lugar que les corresponde a los datos en la toma de decisiones. Para lograr esto, hay que dedicarle tiempo, esfuerzo, práctica y ejercicio al desarrollo de las habilidades y competencias necesarias para acercarnos al verdadero trabajo de Analytics

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

     

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  • Un webinar en el que nos dedicamos a responder todas tus dudas e inquietudes sobre HR Analytics / People Analytics

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