¿Qué es el People Analytics y cómo se integra la herramienta de datos en RRHH?

Con la velocidad de cambio a la que se han visto sometidas las empresas en los últimos años, la gestión de recursos humanos (RRHH) se ha convertido en un elemento crucial y es importante conocer que hace un recursos humanos y los cargos que forman este departamento. Los profesionales que trabajan en este campo son elementos estratégicos cuya función principal hoy es fomentar relaciones positivas con y entre los empleados. De hecho, sólo así las organizaciones pueden funcionar eficazmente a pesar de su complejidad creciente. En este contexto, el uso de People Analytics (PA) e Inteligencia Artificial (IA) revoluciona los procesos de gestión de personal.

¿Qué es el People Analytics?

En un reciente editorial Emilio J. Castilla, profesor de Management en el MIT Sloan School of Management, define al People Analytics como "un enfoque data-driven para mejorar las decisiones relativas a las personas, con el objetivo de promover el éxito no sólo de la organización sino también de los trabajadores”. Según Castilla, las organizaciones que invierten en la creación y desarrollo de un modelo de datos estratégico, centrado en las personas y orientado al largo plazo están más preparadas para afrontar el actual entorno económico y social. 

Hay tres categorías de People Analytics:

• Análisis descriptivo (HR Intelligence). Los datos se utilizan para analizar y describir lo que sucedió en el pasado, con el fin de definir la génesis de lo que está pasando ahora.
• Análisis de diagnóstico (HR Data Analytics). Esta investigación tiene como objetivo identificar las razones por las que ocurren ciertos eventos concretos, gracias a conocimientos específicos.
• Análisis predictivo (HR Advanced Analytics). Los datos recogidos se procesan para crear modelos predictivos capaces de definir qué podría suceder en el futuro y qué causas acotan a un determinado evento.

En este sentido, el informe HR Analytics Market de Allied Market Research confirma que el trabajo de datos en RRHH es uno de los mercados destinados a un rápido crecimiento: según los datos reportados, se espera que la industria global de analytics de recursos humanos alcance los 11 mil millones de dólares para 2031, con un crecimiento del 16,6% entre 2022 y 2031.

El trabajo de datos en RRHH

Las ventajas que se derivan del uso de People Analytics y la Inteligencia Artificial son múltiples y pueden mejorar diversos procesos de RRHH. Por ejemplo, el análisis de los datos de los empleados ayuda a descubrir tendencias y patrones en los niveles de satisfacción, rendimiento y productividad, lo que permite a RRHH desarrollar soluciones basadas en datos que mejoran la su experiencia y reducir las tasas de rotación.

Los modelos de datos pueden mejorar la selección de personal y predecir la probabilidad de éxito de un candidato en un puesto determinado. Esto reduce el tiempo y el esfuerzo dedicados a tareas simples y repetitivas, mientras que el análisis predictivo puede ofrecer información sobre tendencias y patrones futuros, ayudando a abordar los problemas de manera proactiva.

Estas son algunas formas en que People Analytics e IA pueden revolucionar recursos humanos:

• Innovación y Tendencias. Al adoptar estas innovaciones, RRHH puede mantenerse al tanto de las tendencias y mejores prácticas, garantizando una ventaja competitiva para su empresa.
• Planificación de la plantilla y gestión de talento. El análisis predictivo puede ayudar a predecir las necesidades de contratación, identificar empleados de alto rendimiento y agilizar la incorporación de nuevos recursos.
• Gestión del desempeño y compromiso de los empleados. Estas tecnologías ayudan a monitorear ciertas métricas de los empleados, como el desempeño y el engagement.
• Adquisición de talento. La IA puede automatizar algunos aspectos del proceso de selección, como programar reuniones, seleccionar candidatos e incluso proporcionar comentarios posteriores a la entrevista.
• Análisis de la fuerza laboral y desarrollo organizacional. Se pueden identificar áreas donde es necesario intervenir con capacitación y trabajar en el desarrollo de los empleados, permitiendo a RRHH elaborar planes de formación personalizados que mejoren las habilidades generales de la plantilla.

Cómo aplicar analytics en recursos humanos

Después de entender qué es People Analytics y su potencial, es necesario comprender cómo aplicarlo e implementarlo y ver cómo monitorearlo para la mejora y optimización de procesos.

Estas son algunas de las tareas necesarias para aplicar con éxito el People Analytics en un departamento de Recursos Humanos (RRHH) y las cuales se pueden aprender en un Máster en Recursos Humanos: 

• Recopilar y analizar datos de los empleados periódicamente para identificar tendencias o problemas emergentes. Se pueden utilizar estos datos para tomar decisiones informadas sobre la gestión de recursos humanos.
• Mejorar la calidad de los datos, por ejemplo, monitoreando errores o discrepancias y corrigiéndolos rápidamente. Esto permite obtener información más precisa y útil para la organización.
• Privacidad de los datos: respetar la privacidad de los empleados y cumplir con las normas marcadas por el RGPD. Esto incluye limitar el acceso a los datos solo a quienes los necesitan para hacer su trabajo y protegerlos contra filtraciones.
• Capacitar a los empleados y gerentes sobre el uso del People Analytics y los conocimientos que pueden obtener de los datos. Esto les ayudará a comprender cómo pueden utilizar esta información para tomar decisiones estratégicas.
• Supervisar los resultados para asegurarse de que estén en línea con los objetivos. De esta forma, es posible realizar cualquier cambio o mejora para maximizar la efectividad del uso de analytics en recursos humanos.

Integración de un modelo de datos en RRHH

Existen numerosos casos concretos que demuestran la eficacia de integrar un modelo de datos en RRHH. Por ejemplo, la empresa de tecnología de la información Cisco ha utilizado el análisis predictivo para predecir las tasas de ausentismo, identificar factores que contribuyen a la insatisfacción de los empleados y desarrollar programas para mejorar la situación. Gracias al análisis de datos, Cisco pudo aumentar la tasa de retención en un 3% y ahorrar 300 millones de dólares en costes de formación.

Google también ha implementado un sistema de People Analytics llamado Project Oxygen. El proyecto analizó datos relacionados con el desempeño de los empleados, identificando los comportamientos y habilidades más importantes para la empresa. Estas habilidades se utilizaron luego para crear un modelo de liderazgo exitoso, que permitió identificar y desarrollar el talento interno.

Por su parte, Hilton utiliza un sistema de People Analytics llamado OnQ, que analiza los datos de los empleados para identificar problemas y oportunidades de gestión de la fuerza laboral. Por ejemplo, OnQ ayudó a identificar a los empleados con alto riesgo de rotación y permitió a la empresa intervenir antes de que dimitieran.

Finalmente, Procter & Gamble ha implementado un sistema de People Analytics llamado TalentWorks, que analiza los datos de los empleados para identificar los rasgos que caracterizan a los más exitosos. Luego, estos datos se utilizan para desarrollar modelos predictivos para la selección de personal e identificar áreas donde los empleados pueden necesitar apoyo para mejorar su desempeño.