El 2018 fue un año intenso en la difusión sobre la práctica del HR Analytics. Desde el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC), participamos en múltiples foros, tratando de compartir las lecciones que vamos aprendiendo en el camino de la práctica y el estudio de la analítica en Recursos Humanos. Y la disciplina va, progresivamente, avanzando.
Prueba de ello ha sido el primer curso desarrollado entre el IIC y la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) en el que, bajo el título HR Analytics: teoría y práctica, hemos acercado a los profesionales del ámbito de los RR. HH. los rudimentos y técnicas de la analítica HR.
El dinamismo de los profesionales se pone también de manifiesto en el Think Tank People Analytics Spain, a través del que se han difundido las prácticas HR Analytics de corporaciones como Nestlé, Naturgy, Banco Santander o Mondelez, entre otras.
Dicho esto, conviene no dormirse en los laureles y seguir avanzando en el estudio sobre el HR Analytics. Dos cuestiones creo que son a día de hoy relevantes en este sentido: por un lado, el análisis sobre qué características fundamentales distinguen a un proyecto HR Analytics de otras prácticas habituales en la organización, tema al que dedico este post, y por otro, una visión crítica de las oportunidades y riesgos asociados a la irrupción del Big Data en el campo de la analítica en RR. HH.
Características diferenciales de los proyectos HR Analytics
En un reciente artículo publicado por Marler & Boudreau (2017), dos de los referentes en el campo muestran los resultados obtenidos tras una revisión sistemática de la literatura científica publicada sobre HR Analytics y proponen cinco elementos diferenciales que permiten “definir” su ámbito de actuación.
HR Analytics no son solo métricas
Más allá de la construcción de KPI’s y de métricas que describan las prácticas, procesos y el estado de la fuerza de trabajo, HR Analytics implica el desarrollo de análisis estadísticos de cierta sofisticación. No es necesaria la utilización de modelos avanzados relacionados con el aprendizaje automático (Deep Learning, Machine Learning, etc.), pero tampoco la analítica descriptiva soportada en las medidas de tendencia central y los análisis correlacionales.
Otros datos fuera de RRHH
Una característica distintiva de la aproximación HR Analytics es integrar en los análisis datos provenientes de otras áreas funcionales diferentes a recursos humanos y/u otras fuentes de datos externas a la organización. Por ejemplo, en un proyecto típico de predicción del absentismo incluiríamos datos de otras fuentes externas como, por ejemplo, el calendario de festividades y acontecimientos deportivos o incluso la previsión meteorológica.
Tecnologías de la Información para recoger, manipular y reportar datos
Un proyecto de HR Analytics puede conllevar alguna complejidad en la recogida de los datos, en su manipulación o en la forma en la que se reportan los resultados o las evidencias obtenidas, que debe ser resuelta mediante el uso de tecnología. Bien sea por la dificultad de acceso a los datos, por su volumen – menos frecuente – o porque es necesario representar los insights obtenidos con herramientas de visualización, la tecnología media en la relación con los datos, más allá de las capacidades analíticas avanzadas que señalamos anteriormente.
HR Analytics se centra en las personas
El objetivo de los proyectos HR Analytics es soportar la toma de decisiones sobre los empleados. Hay diferentes negocios analíticos en la organización, pero también se caracteriza por tratar de optimizar exclusivamente las decisiones que se toman respecto a los profesionales que trabajan en ella.
Conexión de las decisiones sobre los empleados
HR Analytics conecta las decisiones sobre los empleados con la efectividad de la organización. Esta toma de decisiones se realiza con un objetivo muy concreto: mejorar la efectividad de la organización. No se trata, como hacía la tradicional auditoría de recursos humanos, de analizar lo bien o mal que se hace un proceso desde Recursos Humanos, sino de analizar cómo determinadas formas de hacer de la fuerza de trabajo se conectan con los diferentes criterios de efectividad organizacional. Además, es importante entender que este criterio de efectividad supera actualmente la tradicional visión exclusiva de rendimiento económico para incluir una aproximación más estratégica relacionada con la satisfacción de los diferentes grupos de interés que giran alrededor de la organización.
Estas características hacen del HR Analytics una disciplina única. No se trata de una análisis descriptivo, aislado y exclusivo para RR. HH., sino que el proceso puede incluir datos externos al área y tiene en cuenta y se extiende al resto de la organización.