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Tests

  • Uno de los temas más importantes desde el trabajo en Gestión Humana es qué herramientas se eligen para implementar en los procesos de evaluación. Una de las mejores guías para esto es recurrir a la checklist de la SIOP (Society for Industrial and Organizational Psychology), en donde se listan distintos aspectos para revisar sobre las herramientas.

    El primer punto es tener información acerca del desarrollo del test. ¿Sabemos qué teoría utilizó para su elaboración? ¿El proveedor nos da información sobre su metodología, población con la que se desarrolló, los baremos y las validaciones? Además, debemos revisar si el desarrollador tiene las credenciales que lo avalan para realizar esta tarea, en función de la formación técnica avanzada con la que debe contar.

    Otro punto por considerar es la confiabilidad de la herramienta, es decir si es precisa para evaluar lo que se quiere evaluar. También hay que considerar la validez, o si efectivamente el test sirve para medir lo que dice que mide. El cuarto punto por entender es la posible presencia de sesgos en la herramienta. Lo ideal es usar una que no tenga sesgos para no tomar malas decisiones que impacten en el negocio.

    Otros aspectos para analizar son, si se tiene toda la información sobre cómo administrar la herramienta, si se sabe el tiempo que se va a necesitar para su aplicación, y si se cuenta con lo necesario para saber cómo interpretar los resultados. También hay que evaluar si la herramienta está teniendo nuevos desarrollos que actualicen los contenidos iniciales. Siempre es recomendable contar con herramientas de evaluación con procesos continuos de mejora. Finalmente, un dato no menor es considerar el costo del producto, sabiendo que el modelo de negocio en donde los proveedores cobran por cada administración y no por los materiales.

    Es claro debemos revisar la información técnica de los productos con los que queremos evaluar algún proceso en Gestión Humana. Debemos decidirnos por una herramienta que nos sea útil para tomar buenas decisiones, más allá de contar con un informe bonito.

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

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