El 'data analytics' consolida la gestión de personas en la empresa

La progresiva integración del data analytics con el resto de las áreas de negocio está contribuyendo a que los departamentos de gestión de personas ganen peso en el conjunto de la organización. Se trata de un área incipiente y prometedora y es fundamental evaluar su papel en la toma de decisiones y el análisis de riesgos empresariales, según han constatado expertos en HR data analytics para la gestión de personas reunidos en el Foro EY-Expansión La aplicación del data analytics al mundo de los recursos humanos.

Pere Torrens, Global Head of HR Strategy and People Insigths de Santander, cree que sin duda "ya aporta valor tanto al manager como al empleado. No es necesario un nivel muy alto de sofisticación", señala. "A veces basta con aplicar analítica descriptiva; por ejemplo, en entorno Covid hemos hecho encuestas para conocer su estado de ánimo y los principales inconvenientes de trabajar en casa durante los periodos de confinamiento. Gracias a esta información hemos podido aplicar soluciones rápidamente para contribuir a su bienestar, facilitando mobiliario ergonómico y tomando medidas orientadas a una mejor conciliación y desconexión digital". Torrens agrega que en marzo lanzarán un nuevo modelo de medición del compromiso que lleva implantado un motor de procesamiento de lenguaje natural (en inglés, natural language processing, NLP) "a través del cual podemos obtener en tiempo real una extracción de los principales aspectos que preocupan a nuestros empleados".

Fernando Cubo, socio de 'Change & Transformation Competence Center' de Endesa, resalta la importancia de la calidad y la democratización de los datos: que cada empleado pueda tener acceso a la información que necesita y que sea única y la misma para todos. Además, quieren poner en valor el conocimiento y las habilidades de las personas. Para ello en Enel cuentan con una Talent Blooming tool, la cual, a partir de la información que ofrece el propio empleado en su eprofile, le propone acciones de desarrollo personal y de mejora de competencias.

Diversas experiencias muestran cómo estas herramientas están contribuyendo a reposicionar la función de los departamentos de RRHH en el comité de dirección y en la organización en general.

Carlos Pelegrín Fernández, socio de Corporate Learning Solutions de Esade, pone en valor modelos predictivos y descriptivos, con los que se puede predecir y medir la integración cultural, como hacen empresas como Netflix. "Otro caso que hemos conocido es el de una firma de seguridad, de las más grandes de España, con una rotación de personal del 100%. Con un algoritmo sencillo y una inversión muy baja, de en torno a 50.000 o 60.000 euros, han conseguido reducir la rotación en un 25%. "Porcentaje que da idea de lo que supone en ahorro de costes empresariales en procesos de selección, gastos en uniformes, etcétera", asegura.

Carla Martínez, Global Head of People Analytics de Telefónica, apunta por su parte la importancia de poder personalizar. "En Telefónica no ofrecemos lo mismo a todos los empleados, individualizamos la oferta formativa en función de intereses y habilidades, lo que repercute en su mayor motivación y grado de compromiso". Por eso "los analistas piden a la compañía datos no financieros, entre los que la información sobre talento y sostenibilidad es cada vez más relevante".

Jaime Sol, socio responsable de People Advisory Services de EY, aventura que "en los próximos meses vamos a ver una alternativa clara de la aplicación de analytics. En un periodo de transformación digital es fundamental conseguir esta calidad del dato". También Jorge Aguirre, socio de people advisory services de EY, ha añadido que "las conversaciones han vuelto a lo básico, a la arquitectura de datos, las capacidades del equipo... hasta el momento la gestión del dato estaba más descentralizada y ahora está más a cargo de RRHH. Cada vez disponemos de más tecnología que genera datos de alto valor y que permite embeber decisiones e interacciones inteligentes en tiempo real, que ayudan a los empleados en la gestión de su día a día y de su carrera profesional".

En este contexto en el que se mezcla el data empresarial y el personal, y teniendo en cuenta que los datos son una materia prima muy sensible, la ética de la inteligencia artificial es fundamental, así como los análisis llevados a cabo para discernir los resultados respecto a los sesgos propios del dato, como el género o la edad, entre otros, que pueden condicionarlos. Por ello, los expertos apuestan por auditorías periódicas y por entrenar a los algoritmos con el objetivo final de diseñar productos digitales transparentes, justos, robustos y claros.