23 de noviembre de 2024
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¿Los datos para tomar buenas decisiones? Pocos, validados, accionables (y simples, para nuestros equipos)

¿Los datos para tomar buenas decisiones?  Pocos, validados, accionables  (y simples, para nuestros equipos)

Hace tan solo un par de años, las empresas no consideraban todavía prioritario activar proyectos de HR Analytics. Ahora, y más con todo lo que ha pasado en este 2020, se trata sin duda de una de las principales necesidades clave, estratégica y operativa, de nuestras compañías.  Sin embargo, tras varios años de experiencia en el mundo de HR Analytics he observado una tendencia, sobre todo en aquellas empresas que empiezan a lanzarse en el mundo de los datos, a querer medir cuantos más datos mejor.
Este es uno de los errores principales.

Incluso las recogidas de datos más sofisticadas y técnicas computacionales pueden volverse en nuestra contra, confundirnos, complicarnos o inducirnos a conclusiones erróneas si no sabemos elegir aquellos datos que realmente son importantes para lograr nuestros objetivos estratégicos.

La actual situación laboral donde encontramos un número de personas trabajando en remoto sin precedentes ha dado pie a nuevas necesidades y oportunidades. Los/las CEOs y directores/as de RRHH necesitan entender las dinámicas de sus equipos – distribuidos ahora en cientos y miles de hogares -, y apoyarles Para eso necesitan datos. Pero ¿cómo identificar los datos que nos permitan tomar las decisiones para mejorar el bienestar y la productividad de nuestros equipos?

Después de años de investigación, con mis socios hemos encontrado la respuesta en el principio de Pareto, el cual estipula que el 80% de las consecuencias proviene del 20% de las causas. Por lo que si identificamos y medimos aquellas variables de equipo que tienen mayor impacto en la motivación, productividad y creatividad de nuestros equipos, optimizaremos nuestro tiempo y recursos.  

Mi consejo a las empresas siempre es “Simplifica. Pregunta lo esencial, encuentra los datos clave y sobre todo mantenlos monitoreado en el tiempo. Que sea rápido y valioso para tu gente, que les permita actuar de inmediato”. Pocos datos, bien recogidos, anónimos, accionables y transparentes. 

La buena noticia es que para identificar estos datos no necesitamos convertirnos en expertas en habilidades analíticas. Hay expertos que los han seleccionado para nosotros. Te sorprenderá descubrir que habilidades como la escucha activa, el análisis en tiempo real y una actitud “humana” son más importantes que la tecnología en sí misma. 

A continuación comparto algunas reflexiones y sugerencias para aquellas personas que quieran iniciarse en el mundo de los datos y la toma de decisiones basadas en ellos. 

No caigas en la trampa de “querer medirlo todo”. Concéntrate en las variables clave que has identificado en tu empresa, las que pueden hacer la diferencia en la productividad de tus equipos. 

Para identificar estas variables clave, es importante comenzar haciéndonos la pregunta adecuada ¿Para qué quiero estos datos? ¿Cuál es mi objetivo? ¿Puedo transformar estos datos en decisiones?

Cuando nos centramos en lograr un impacto colectivo (y no solo individual) es cuando logramos los mejores resultados. Para ello, enfócate en medir no solo las situaciones individuales sino en el equipo y sus dinámicas.

A la hora de gestionar los equipos y su rendimiento, todos los estudios más prestigiosos indican que lo realmente importantes son las (en mi opinión mal llamadas) variables intangibles como la confianza, el bienestar, el compromiso, la calidad de comunicación, etc. Esto es lo que realmente afecta a la consecución de objetivos estratégicos.

Confía en los datos y no tengas miedo. Los datos a veces son “mágicos” y nos hablan: nos confrontan con lo que nosotras creíamos que era la realidad, transforman lo subjetivo en objetivo. Por ello recomiendo tener una mentalidad abierta y de escucha activa tanto a los datos que recopilamos como a lo que nos quieren comunicar.

Aprovéchate de la experiencia de otras personas y de las herramientas adecuadas que ya existen en el mercado.

Por ejemplo, en TeamEQ hemos aplicado este proceso a nuestra metodología.

Gracias a nuestra amplia experiencia en management sistémico, HR Analytics y gestión de equipos, hemos desarrollado un sistema único para mejorar la productividad y el bienestar de los equipos que une tecnología puntera, transparencia, liderazgo y desarrollo colectivo.

El centro de la metodología se llama TeamBeat®: se trata de unas preguntas avaladas científicamente y patentadas a través de las cuales medimos las variables que realmente impactan a la motivación, productividad y creatividad de los equipos, independientemente del tipo de empresa, tamaño del equipo o nacionalidad. Y lo más importante: gustan a los equipos porque son sencillas, útiles y se contestan en solamente dos minutos. 

Al mismo tiempo, es fundamental dotar a nuestros líderes y equipos de herramientas transparentes, para que las mejoras puedan “nacer desde dentro”: esta es la razón por la cual, los equipos tienen también a su disposición el Team Health Index® (Índice de Salud del Equipo), un algoritmo patentado que de una forma muy visual apoya a definir prioridades de actuación, tanto a nivel de equipo como a nivel de empresa.

De esta forma es posible mejorar incluso en dos dígitos el compromiso en pocos meses, gestionar reorganizaciones con éxito, apoyar una cultura de feedback continuo, reducir la tasa de rotación y absentismo, etc.

Cada vez más las empresas necesitan ayuda para definir su estrategia global de HR Analytics y mejorar la inteligencia colectiva de la organización. Hay que escoger bien el partner y el “cómo”.

La obtención de datos es solo el primer paso hacia una gestión más agile e inteligente de las personas en esta nueva era laboral. El siguiente paso es comprender los datos, aceptar la realidad y tomar acciones encaminadas a lograr nuestros objetivos. 

Y no hay duda: las empresas que logren integrar en sus procesos “datos con sentido”, con un foco claramente humano, serán aquellas que prosperen y logren dar el salto de era.

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