En una infografía publicada por Arsys, se señalaba que cada minuto de cada día de este 2021 se subirán más de 500 horas de video en YouTube; se gestionarán en Zoom más de 208.000 participaciones en reuniones; se harán más de 1.300.000 videollamadas; se añadirán 319 usuarios a Twitter; se enviarán 41.666.000 mensajes de Whatsapp; se insertarán más de 147.000 fotos en Facebook.
Además, con la llegada del Covid-19 se han introducido cambios en el consumo de datos, por ejemplo, 240.000 dólares por minuto se transfieren a través de plataformas de pago como PayPal; y herramientas colaborativas como Zoom o Microsoft Teams alojan a 203.000 y 58.083 usuarios por minuto, respectivamente.
De todos estos datos, el 90% tienen menos de dos años y el 99,5% nunca se han analizado ni se han usado.
Alrededor de esta información ha surgido una nueva cultura en la que el valor de los reportes analíticos de datos está en saber interpretarlos según su contexto; en poder transformarlos en información útil; y en extraer un aprendizaje, que permita decidir en base a tendencias y realidades contrastadas, y no sobre intuiciones o el azar mismo.
No acompañar a la estadística, de una certera interpretación, dará lugar a métricas que llevarán a conclusiones tan absurdas como reales, como la de presentar como válido un indicador en materia de Prevención de Riesgos Laborales según el cual el mayor número de accidentes laborales se producían en un día de la semana en concreto, proponiendo como solución dejar de trabajar ese día. Tan real como la vida misma.
Quien hace una interpretación, una transformación tan grosera como ésta, obtiene un aprendizaje infructuoso que le lleva a proponer medidas inconsistentes, ya que ha olvidado que generar toneladas de datos, métricas y paneles de información no es «analítica de datos».
Big Data y Bussiness Intelligence: primer paso para progresar en el uso de los datos
Los macrodatos son el inicio y la clave para usarlos, está en las soluciones que los recopilan, almacenan y analizan.
Por un lado, el Big Data, que permite tratar grandes volúmenes de datos, estructurados o no. Y, por otro lado, las herramientas de Bussines Intelligence (BI, en adelante), que permiten el tratamiento agregado de los datos recibidos de distintas fuentes para realizar análisis predictivos, que faciliten la toma de decisiones estratégicas reduciendo el umbral de error.
Es indudable que su empleo mejora la calidad de todas las predicciones, al basarlas en datos previamente recopilados y organizados, lo que facilita a cada área de una empresa enfocarse en aquellas acciones de valor añadido dirigidas a la consecución de los objetivos comunes.
People Analytics: La aplicación práctica del Big Data y el BI en RRHH
People Analytics, como dimensión del Big Data y el BI aplicada a la gestión de las personas, nos permite unir y cruzar aquellos datos procedentes de diferentes fuentes relacionadas con las personas, para obtener uno agregado e inteligente, con el que impactar en todos los procesos desarrollados en RRHH: selección; gestión del talento; experiencia del empleado; evaluación de los líderes; análisis de la formación; con el propósito de poner en marcha acciones más alineadas con las necesidades y líneas estratégicas de la compañía.
Esta estrategia convierte al profesional de RRHH en un valioso aliado para la organización, ya que al basar sus decisiones en un análisis más asertivo de los comportamientos tanto grupales como individuales; detecta con una mayor exactitud las probabilidades de éxito con que cuentan las personas para alcanzar los objetivos marcados, asignándoles aquellos cometidos que más se adecuen a sus habilidades y competencias; se identifican intereses e inquietudes que pueden influir en su motivación y satisfacción laboral; se divisan aquellos que brindan el mayor valor o que requieren de recursos o capacitación adicionales; y se puede llegar a predecir posibles conflictos, anticipándose sus soluciones.
Pero sólo aquellos departamentos de RRHH que cuentan con un determinado grado de madurez digital en sus procesos, podrán afrontar la implementación de estas estrategias. Por ello, el mayor reto está en incrementar el grado de madurez digital tanto en la vertiente de intensidad digital, como en la de intensidad en la gestión con visión digital.
Sólo si se actua sobre cada una de ellas, se asegurará una implementación exitosa de una política de People Analytics, ya que se precisa equilibrar las inversiones digitales a realizar, con el avance en un cambio cultural profundo de sus integrantes, que deben virar hacía una visión más digital de la función, para imprimir a su propia transformación el mismo ritmo de crecimiento y aceptación que en el resto de las áreas de la organización, con el objetivo de no quedar descolgados de un proceso de transformación digital cuyo impulso depende precisamente del área de RRHH.
Lo que es innegable es que una correcta política de People Analytics, dotará a RRHH de una ventana inmensa a través de la cual asomarse a toda aquella información clave para la toma de decisiones estratégicas; de un mecanismo de anticipación y resolución de conflictos; y de un repositorio organizado de datos, que incide directamente en su aprovechamiento.
El riesgo de la deshumanización
Pero, si toda esta información no se pone al servicio de las personas, se iniciará la cuenta atrás hacía la deshumanización de la función de RRHH, ya que el rol de especialista en la gestión de personas se sacrificará por el de proveedor de datos, renunciando a su posición de socio estratégico (“miopía estratégica”), y alejándose de los centros de decisión.
Por tanto, volcar los esfuerzos en ser facilitador e intérprete de datos, sólo ahondará más aún en su lejanía de la persona, lo que le incapacitará para proponer acciones eficaces y llevarlas a la práctica, ya que gestionar un conjunto de talentos tan dispares como son las generaciones que se dan cita en las organizaciones, no sólo requiere del Big Data y el BI, sino también de la capacidad para conectar con las personas.
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