¿Cómo potencia "People Analytics" al área de Capital Humano?

Los ejecutivos de RRHH están viendo que, en los EE.UU., muchas empresas ya están usando la tecnología como herramienta para conocer más a sus colaboradores, de manera similar a como lo hace el área de Marketing para conocer más a sus clientes o consumidores. Para explicar rápidamente lo que se entiende por “People Analytics”, podemos decir que es la utilización de técnicas informáticas de “Big Data”, “Business Intelligence” e incluso “Artificial Intelligence” en el área de los RRHH con el objetivo de conocer mejor a sus colaboradores y así aumentar su grado de satisfacción y productividad dentro de la empresa.

La principal innovación respecto a un enfoque más convencional es el uso intensivo de datos para el diagnóstico y la toma de decisiones por la dirección del “Capital Humano”, de modo de contar con más información “dura” respecto de a quién contratar, a quién promocionar, cuál debería ser la estructura organizacional ideal de la compañía, etc.
Algunas de estas empresas de EE.UU. incluso ya están incorporando a sus estructuras un People Analytics Manager, un “Data Engineer de HR”, un “HR Business Intelligence Engineer” o un “Data Scientist”. Claramente estas tecnologías están siendo una realidad y no sólo las utilizan actualmente Google y Facebook.

Pero, ¿qué hay detrás de esta tendencia? ¿Por qué empieza a ser útil y hasta dónde debe llegar su uso?
El Ejecutivo de RR.HH., o CPO (Chief People Officer), tiene una misión que va más allá de la administración de “los empleados”, o de velar por que estén bien remunerados, o que sean bien contratados y evaluados correctamente. Es quien debe ayudar a cuidar el “activo o capital humano” al igual que lo hace un CFO con los “activos físicos/bienes” de la empresa.

Con el avance de la tecnología, las empresas dependerán cada vez más del talento humano y del liderazgo de los gerentes para lograr crecer (y mantener) sus marcas y negocios. Los robots, la automatización y la tecnología reemplazarán a muchos de los “recursos humanos” que están en la línea de producción o en las áreas de atención a clientes. Sin embargo, el capital humano que sí será clave es aquel que permita “usar y gobernar” a estas tecnologías para que se pueda hacer un mejor uso de la información que surge de los datos disponibles en cualquier función en la empresa.

Estamos más acostumbrados a que el área de Marketing use datos de los consumidores y clientes para tomar decisiones en base a comportamientos. Sin embargo, estos datos también se pueden usar hacia adentro de la empresa en el análisis de los comportamientos y características personales de los colaboradores. Ello implica que debe haber especialistas como un “data scientist de RR.HH.” que analizarán e interpretarán los datos y huellas que se van “dejando” los colaboradores en su accionar interno para saber más de sus comportamientos y competencias para luego visualizar y diseñar sus carreras y las nuevas estructuras organizacionales.

Esto se suma a que las empresas de la actualidad están dejando de ser jerárquicas para ser más horizontales e incluso organizándose y definiéndose como redes en función de las necesidades y el entorno del negocio. Esto hace que cada vez sea más importante el equipo y no el individuo. Los datos y el análisis no van a tener como objetivo medir los logros individuales de las personas sino su capacidad de cumplirlos en equipo. Es un paradigma de RRHH que hay que ir cambiando. Cada vez es más valioso el colaborador que incrementa el rendimiento de los que trabajan con él y, más valioso aún, si éste es su líder circunstancial. La tarea fundamental del manager y líder es conducir a su equipo para que haya un buen clima de colaboración, generación de innovación, que prueben y tomen riesgos. Esta tarea de cuidar y aprovechar el talento y capital humano es fundamental y la métrica por la que debe valorarse el desempeño de esos líderes.

El uso del People Analytics será para todos porque servirá para las empresas, pero también para las ONG o asociaciones sin fines de lucro ya que podría optimizar sus procesos de contratación y fidelización de los colaboradores o voluntarios. Los algoritmos probablemente sean más efectivos que las personas a la hora de elegir al mejor candidato, sobre todo en posiciones de menor nivel como lo hace McDonalds que está usando estas tecnologías para tomar los colaboradores de atención en los locales. Como ya se hace en muchas disciplinas (por ejemplo en finanzas), la tecnología es más efectiva que el cerebro humano que comete errores a la hora de tomar algunas decisiones, ya sea debido a sesgos o al “ruido” o al estado de ánimo o a lo rutinario, siendo estos errores muy frecuentes, por ejemplo, en procesos de selección.
Probablemente también mejore la consideración de la diversidad ya que no hay paradigmas ni se hará la selección sólo vía el análisis frío de un CVs. La falta de diversidad es un problema general a todas las industrias donde muchas personas no son elegidas porque tienen un CV que “no vende” o una apariencia “inapropiada”. Un modelo de contratación basado en tecnología y datos podrá seleccionar considerando la capacidad para desarrollar el trabajo que se solicita lo que puede ser la clave de integración de diversos colectivos.

Por último, habrá que ver como este uso de tecnología y datos no sobrepasa el límite de la privacidad. De todas maneras es ya una temática que hay que enfrentar y cuidar cuando los colaboradores ponen datos en Facebook u otras redes sociales. Será otro desafío y una de las grandes tareas por resolver por el área de Capital Humano.

Eduardo Suárez Battán

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Socio