Ayer participé de un seminario de People Analytics dictado por Luis María Cravino, en el marco de la Diplomatura en Desarrollo Organizacional que él dirige y dicta en el ITBA, que me ayudó a reafirmar algunas ideas.

La primera de las reafirmaciones es que se nos acabaron las excusas en Recursos Humanos para no medir nuestra gestión y nuestro aporte al negocio.

¿Por qué es importante medir? Primero y principal porque no sabremos qué es necesario mejorar. Segundo, porque sin métricas claras y confiables, podríamos estar implementando “soluciones” que resuelven un problema que no es el que realmente tenemos que atender.

El aporte al Negocio

Hay dos quejas recurrentes sobre nosotros, los Profesionales de Recursos Humanos. La primera, que mencionó Cravino ayer, es que no hacemos nada con nuestros datos. La segunda, es que no somos socios del negocio.

Ambas son síntomas que tratamos en un post previo, relacionados con las decisiones de carrera y con carencias en la formación universitaria.

También es muy cierto que desde RRHH generamos acciones, tenemos información sobre la vida y obra de las personas que integran la empresa, sus familias, formación, trabajos anteriores y rara vez explotamos esos datos en búsqueda de marcadores que nos señalen cuáles son las claves a tener en cuenta para tomar decisiones o definir acciones.

Para ser socios del negocio, unas de las claves es crear sociedades. Cito nuevamente a Ximena Dávila con su frase “las conversaciones hacen aparecer mundos” y acá lo importante es justamente hablar con la línea, con operaciones, con ventas, y con otras áreas que necesiten nuestra ayuda, porque si bien es cierto que ellos pueden contar con datos y conocimiento del negocio hay algo que les falta para alcanzar sus resultados, de lo contrario, no reclamarían tanto que RH sea un socio estratégico.

Y acá tomo una sugerencia de Greta Roberts que dice que nos reunamos con el Jefe de Ventas, por ejemplo, y hablemos de la performance de los vendedores, pero no en el idioma de nuestro sistema de desempeño, competencias, etc., sino en un lenguaje coloquial (hagamos que al menos un mundo aparezca!) y escuchemos sus anécdotas, las historias detrás de cada venta, de cada cliente, de cada provincia, etc..

¿Por qué es tan importante la anécdota en el análisis de los datos? Por que les va a dar sentido, contexto. Nos va a brindar pistas sobre qué es necesario investigar y qué no, cuáles son los prejuicios de los jefes (y de nosotros) sobre ciertos temas como compromiso, ausentismo, accidentes de trabajo, etc..

Recuerdo que un profesor, una vez me contó que un alumno le pidió ayuda con un trabajo analizando extracciones bancarias de un banco “X”. Y contaba que el alumno había encontrado “una pepita de oro” en la que había detectado que los clientes del banco no hacían extracciones en los propios cajeros después de las 22 hs.. Después le mostró al profesor hipótesis, análisis, gráficos, planes de mejora, etc., pero había un problema. Faltaba contexto.

Resulta que este banco “X”, a las 10 de la noche, cerraba con llave las puertas de sus cajeros. Imagínense si ese análisis en vez de haberlo desarrollado como parte de un trabajo de la universidad se lo hubiera presentado a la Junta Directiva del Banco.

También es importante poner a prueba los prejuicios. Un cliente me contaba que el Gerente General le dijo una vez que “tenían que hacer algo con los falsos accidentes de trabajo que se denuncian los lunes, que son la mayoría de las denuncias que tenemos”. ¿Qué hizo mi cliente? Fue a los datos y corroboró que el porcentaje de denuncias por cada día de la semana era prácticamente de un 20% por cada día, con lo cual el prejuicio no tenía sustento en los datos.

Analytics es la ciencia de analizar datos

People Analytics es una disciplina que está tomando un impulso que no se va a detener con nada. Y en RH mientras antes la adoptemos, más rápido vamos a poder ayudar a la empresa a diferenciarse de la competencia.

Y lo importante no es saber cuál es el mejor programa para hacer analytics. Esto no se trata de software, se trata de analizar información para tomar decisiones. Tan simple como eso.

¿Qué información se puede analizar? La que nos brindan los indicadores por ejemplo. ¿Y con eso sólo estoy haciendo Analytics? No, pero ya es un paso adelante.

Empezamos a hacer Analytics cuando empezamos a relacionar los indicadores entre sí, y empezamos a encontrar historias con los datos. Y entonces pueden pasar cosas como por ejemplo que las personas de determinado sector no rotan porque los reclutadores no dan con el perfil, sino que el denominador común es un gerente conflictivo; o que la relación del ausentismo no es la edad de los colaboradores sino un conflicto laboral de años atrás.

Analytics se trata de pedir más y más a los datos. ¿Hasta qué punto? Hasta que:

  • la relación entre el costo/beneficio de profundizar el análisis ya no sea favorable.
  • tenemos conclusiones accionables.

Si bien la precisión de los modelos siempre va a ser una meta a tener en cuenta, en negocios, especialmente en People Analytics, lo importante es la acción: Cuántas conclusiones pudiste accionar; cuántos cambios provocaste; cuántas decisiones ahora se sustentan en datos y no sólo en la experiencia (que siempre va a ser clave). Y no es algo que diga yo, sino que lo dicen Provost y Fawcett (2013), o DJ Patil y Hilary Manson (2015). ¿Qué modelo es mejor, un modelo con una precisión del 85% pero que no genera acciones o un modelo con una precisión del 65% pero accionable?

En este punto las sociedades se vuelven nuevamente muy importantes. No es necesario que nosotros aprendamos a hacer los análisis, y pasemos uno o dos años aprendiendo modelos y algoritmos, y ver qué software comprar o no. Haciendo preguntas, pidiendo ayuda a alguien que sepa, o contratando a alguien que nos de una mano con el Excel que tenemos ya es más que suficiente para hacer muchas cosas (Excel not dead!).

¿Cómo empezar?

Primero que nada, mirando los datos que tenemos en la empresa. No hay nada mejor que eso. Si necesitas ayuda, hacele caso al VP de RRHH de Google, Prasad Setty, y acercate a la academia, no a los consultores porque siempre te vamos a tratar de vender algo.

Un buen punto de inicio es el libro de Cravino “Medir lo importante“. Por dos grandes razones: está muy bueno, y está en español. Otra referencia ineludible es “ROI of Human Capital” de Jac Fitz-Enz sobre todo porque pone a los clientes dentro de la perspectiva de RRHH.

En Buenos Aires vamos a tener un Congreso de People Analytics en Septiembre, que lo interesante es que van a ser todos casos de empresas de Argentina (multinacionales y nacionales), con lo cual el foco va estar en los problemas y en las soluciones y no tanto en productos y servicios. Lo va a estar organizando la empresa Forum.

Ya había anunciado que este va a ser un año interesante en términos de Data Mining en general y en RRHH en particular porque la oferta académica formal e informal está creciendo continuamente y eso es buenísimo para todos, y va a seguir creciendo. El Congreso de People Analytics es una expresión de ello.

Próximamente tendremos también una Diplomatura específica del tema.

Finalmente: algo que aprendí de los “nerds” en la Maestría de Data Mining es a compartir. Yo no gano ni un peso con Cravino, ni con las ventas de su libro, ni con el ITBA, ni con el Congreso. Yo vivo de los cursos y de los servicios que hacemos en Data 4HR en Buenos Aires y en el interior del país. Pero como dijo Luis ayer en su seminario: A diferencia de lo que ocurre con un alfajor Jorgito, el conocimiento, cuando lo compartís, crece.

Por eso les digo: ANÍMENSE a meter mano en los datos que tienen, a relacionarlos, y compartir cómo llegaron a ese dato con sus compañeros de otras áreas, amigos de la facultad, etc.. Esa es la forma de contribuir con la empresa y de ser el socio estratégico que las empresas necesitan.

Y por supuesto, compartan este artículo 😉

En Data 4HR nos dedicamos a brindar servicios de People Analytics. Además brindamos capacitaciones en Indicadores y Analytics. Escribinos a sergio@d4hr.com para recibir más información.

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