Una de las grandes promesas de la revolución digital en el ámbito de los Recursos Humanos es, sin lugar a dudas, la introducción de una dimensión analítica llevando a un enfoque más objetivo, más riguroso, y hasta predictivo en materia de gestión de personas.
Las tendencias a nivel global confirman esas evoluciones, siendo hoy en día la puesta en marcha de proyecto de HR Analytics unos de los ejes prioritarios de actuación para los departamentos de Recursos Humanos, como los confirman numerosas encuestas recientes. Al frente de esa tendencia se sitúan como es lógico grandes corporaciones, particularmente multinacionales nortes americanas, que han lanzado su revolución analítica en materia de gestión del talento hace años.
Pero si el HR Big Data está muy de moda, la realidad es más bien distinta para la mayoría de los profesionales de RRHH porque se enfrentan todavía a diario a problemas muy sencillos y concretos, que les impiden ir avanzado hacía una utilización más sistemática de métricas para monitorizar su actividad, reportar resultados, o anticipar sobre tendencias.
Las principales dificultades en sitúan, de nuestra experiencia, en los puntos siguientes:
– Una alta dispersión de los datos entre sistemas múltiples y que en general no se comunican. Esa dificultad es bastante común entre los propios sistemas del área de Recursos Humanos (soluciones de nómina por una parte y de gestión del talento por otra parte); se suman más problemas cuando la empresa opera en varios países, o cuando es el fruto de adquisiciones de entidades con sistemas diferentes. Por no si fuera suficiente, la integración de los sistemas de información RR. HH. con los de negocio (ERP, CRM…) suele ser reducida o nula.
– Mala calidad de los datos, que es por parte consecuencia del punto anterior. La no comunicación entre sistemas o bases de datos implica que muchos datos se tengan que introducir varias veces, o que la consolidación se haga de forma manual a través la manipulación de tablas Excel. Por último, la mala calidad de los datos es también precisamente consecuencia de su falta de interpretación: no se le presta atención a la calidad del dato hasta que se empieza a mirar para llevar a cabo análisis y tomar decisiones.
– La falta de tiempo, consecuencia directa de los 2 puntos anteriores, es claramente uno de los frenos a la puesta en marcha de políticas de HR analytics más consistentes: el tiempo perdido en el tratamiento manual de datos, consumiendo muchos recursos, impide avanzar hacia análisis más detenidos y la toma de decisión asociada.
– Por último, identificamos una barrera cultural: en efecto, en muchas organizaciones, la intuición sigue siendo el factor más valorado a la hora de tomar una decisión en materia de gestión de personas. Incluso en los propios departamentos de Recursos Humanos, un cambio cultural es necesario, y de hecho ya está en marcha.
Evidentemente, la función RRHH tiene mucho que ganar en estructurar sus acciones en base a analíticas, fundamentalmente por dos razones:
– En primer lugar y a corto plazo, para poder reportar de manera sencilla al Comité de Dirección o de varios órganos (Comités de empresa, Comités encargados de la RSC, …) sobre la situación de la plantilla y sobre el impacto de sus políticas y procesos en materia de captación y retención de talento, pero también de inclusión, seguridad laboral, ausentismo…
– En segundo lugar y a medio largo plazo, para poder actuar y tomar decisiones anticipando sobre determinados riesgos, en base a un trabajo predictivo sobre los datos que se hayan podido consolidar. Si a nivel de reporting la fiabilidad de los datos es una exigencia máxima desde el principio, la existencia de “imprecisiones” cuando se trata de previsiones no es tan problemática.
Para poder avanzar es estas 2 líneas y levantar los obstáculos comentados anteriormente, compartimos a continuación 5 consejos para que su organización pueda dar pasos en materia de HR Analytics:
- Para lanzar el proyecto, reunir competencias más allá del departamento de Recursos Humanos, asociando por ejemplo personas de Negocio, Sistemas o Control de gestión.
- Pensar en el negocio desde el principio: no se trata de mejorar los datos del área de RR.HH. por si mismos, sino para medir e incrementar la eficiencia de la función RR. HH. para la organización.
- Buscar una mayor integración o comunicación entre los sistemas de información y bases de datos que contienen datos relevantes de gestión de personas, para sentar las bases necesarias a la elaboración de sus cuadros de mandos. Los criterios prioritarios aquí tienen que ser los siguientes: “reciclaje” en la medida de lo posible de los sistemas existentes, agilidad de la plataforma para cubrir sus necesidades actuales y futuras, y altos estándares de seguridad y privacidad de los datos
- Empezar de forma sencilla y efectiva, centrándose en un número reducido de problemáticas e indicadores para buscar unos “quick wins” que contribuyan a reforzar la credibilidad de la función RR. HH.
- Comunicar sobre los logros, y también sobre la importancia de tener datos fiables para poder seguir construyendo esas métricas. Esa comunicación debería ir dirigida no sólo a Negocio sino a los empleados en general, la transparencia y confianza siendo la condición imprescindible para tener datos de calidad.
En conclusión, dotar sus políticas de Recursos Humanos de un componente analítico es imprescindible y no requiere necesariamente una inversión en medios o tiempo muy alta. Llevada a cabo de forma progresiva y centrada en objetivos contados, le permitirá a su departamento RRHH ganar en eficiencia y credibilidad en pocos meses.
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