No es ya nada nuevo que todo proyecto de analítica o de Inteligencia Artificial empieza por los datos. Del estado y la calidad de los datos depende que obtengamos resultados fiables y útiles, y lo mismo ocurre en el área de RR. HH. El evento “La importancia de la calidad de los datos en RR. HH.” organizado por el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) quiso incidir en el arranque de los proyectos de HR Analytics: las preguntas de RR. HH., los datos disponibles y su tratamiento.
Más de 60 personas se interesaron presencialmente por la sesión, que contó además con una asistencia online de récord, con más de 365 inscritos. Además, fue una oportunidad para mostrar las capacidades del IIC y los proyectos en los que ha colaborado con empresas referentes. Para Alberto Barrientos, director general del IIC, la clave es que “conseguimos, por un lado, datos de calidad a través de herramientas de evaluación y, después, tenemos la capacidad de explotar esa información y analizarla a todos los niveles”.
Así el evento puso en la palestra variados proyectos de evaluación de competencias, predicción de la rotación o análisis de redes organizacionales, entre otros, así como sus implicaciones técnicas, legales y éticas. Pero, sobre todo, quiso mostrar proyectos de HR Analytics que están en marcha y que están obteniendo resultados y beneficios para las personas.
Evolución y desafíos de la analítica en RR. HH.
Para Beatriz Lucía, directora del área de Talent Analytics en el IIC, las preguntas que se hace RR. HH. y su rol, ahora más activo y estratégico, están cambiando junto a la tecnología. Mucho tiene también que ver con las demandas de managers y empleados, que piden anticipación y un trato más personalizado, lo cual se puede conseguir con datos.
En la ponencia inicial, la experta se centró en el estado y evolución del HR Analytics en las empresas y lo unió a la trayectoria del IIC en este sector. Y es que el área de Talent Analytics se creó en el IIC poco después de su inauguración y uno de los primeros objetivos fue apostar por otras formas de evaluar, desarrollando el primer test informatizado de España. En el año 2000, lanzaron su propio sistema de evaluación de competencias online: eValue y, como consecuencia, empezaron a analizar esos datos.
De esta forma, los hitos del IIC han ido muy en línea con los avances de la analítica en RR. HH. Actualmente eValue es un sistema vivo que se nutre de pruebas demandadas y de metodologías innovadoras, porque “aunque en HR Analytics no hay un proyecto igual a otro y nos adecuamos a los datos de cada cliente, tenemos herramientas que nos permiten hacerlo con agilidad”, comentaba Lucía. También se aplica ya en esta área el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), los modelos predictivos y la explicabilidad.
La transparencia de los modelos es precisamente uno de los desafíos del área de RR. HH. que destacó la experta y que también surgieron a lo largo de la jornada:
- Protección de datos y ética en el desarrollo de los proyectos.
- Explicabilidad, que además da más información a RR. HH. sobre variables y factores decisivos.
- Puesta en práctica de los modelos: quién lo utiliza y para qué, cómo actualizarlo, etc.
- Necesidad de equipos multidisciplinares y apuesta por proyectos estratégicos.
Por último, Beatriz Lucía incidió en dos mensajes: que el último paso de un proyecto de HR Analytics es actuar y que “los datos de RR. HH. hablan de personas, por lo que las decisiones que tomamos a partir de estos impactan en su vida”.
Casos de uso de HR Analytics
Donde hay datos de personas, también hay normas legales para su protección. En este sentido, Borja Adsuara, profesor, abogado y consultor experto en derecho, estrategia y comunicación digital, cree que “los departamentos jurídicos no están para decir que no a los proyectos de HR Analytics, sino para decir cómo hacer las cosas”, poniéndose de lado de las áreas de innovación como orientadores.
Según el experto, hay que estudiar cada caso concreto y actuar no solo desde una perspectiva jurídica, sino también ética. Todo se basa en una relación de confianza –“no hagas con los datos lo que no te gustaría que hicieran con los tuyos”– y en la transparencia en cuanto a cómo se va a utilizar la información y para qué.
Además de facilitar el apoyo del área legal, que se arranque con casos definidos y sencillos, con resultados más o menos rápidos, también deja ver los beneficios que pueden tener este tipo de proyectos. “No podemos perdernos los buenos usos de la tecnología por ser demasiado precavidos”, destacaba Adsuara.
Algunos de esos casos y beneficios fueron los protagonistas de la ponencia de Miguel Valdivieso, Head of IBM Talent & Transformation Consulting – SPGI. En IBM, se basan en el estudio de las skills y en el denominado “Talent Framework” para saber cuáles son las más demandadas y las que necesitan determinados perfiles.
Para Valdivieso, “el área de RR. HH. es posiblemente, dentro de la organización, la que más datos accionables tiene”, solo hay que estructurarlos y hacerse las preguntas adecuadas. Entre los casos de uso que explicó, encontramos de varios tipos:
- Inferir las capacidades de los profesionales y ver en qué puestos encajan.
- Asistencia a candidatos y profesionales, indicándole a que puestos puede optar o promocionar.
- Oferta formativa personalizada, sabiendo qué skills se asocian a un determinado perfil o puesto y las que tiene el profesional en concreto.
- Apoyo a las decisiones del manager, en cuanto a salario, por ejemplo. Se le da información y recomendaciones objetivas en base a determinados factores.
Una vez tenemos los datos, su análisis y las herramientas desarrolladas ayudan a “mejorar la experiencia de los managers y de los empleados”, además de reducir y optimizar costes, como los dedicados a formación.
Desarrollo de los proyectos de HR Analytics
Para Álvaro Barbero, Chief Data Scientist y director del área de Inteligencia Artificial del IIC, también hemos pasado de invertir en Big Data porque estaba de moda a “poner más el foco en casos de uso y aplicaciones concretas”. En la mesa que moderó se mostró el antes, durante y después de los proyectos de HR Analytics, en base a dos pilotos que son “una demostración de que trabajando los datos se puede hacer una predicción”, explicó.
De hecho, ambos proyectos partieron de explorar los datos disponibles en las compañías, y de estructurarlos para su análisis. En Redeia utilizaron la información contenida en su aplicación para gestionar la prevención de riesgos laborales. El objetivo, según explicaba Rafael Mesía, miembro del Servicio de Prevención Mancomunado, era “explorar la huella digital y si los datos tenían valor para desarrollar un modelo predictivo”. Y así fue: “ahora tenemos mucha más información sobre los factores de riesgo en accidentes e incidentes y así podemos ser más proactivos”, explicó.
En este caso, fue especialmente útil el PLN, al poder analizar los informes de investigación en los que se escribe y se describe lo ocurrido. “Supimos, por ejemplo, qué accidentes se producían más y podemos emprender campañas de concienciación al respecto”, comentaba. Tras este proyecto “se mejoran las condiciones de seguridad de las personas, se reduce el riesgo” y se ha puesto en marcha una estrategia de innovación en el área de seguridad y salud “para poner la tecnología al servicio de las personas”, destacó.
Por otro lado, el proyecto de Acciona también se inició con una primera fase de adoptar la tecnología y poner el foco en la calidad del dato. “Éramos consciente de la importancia de tener un histórico de datos, después hicimos un ejercicio de prospección sobre los casos de uso a abordar y priorizamos”, explicó Ramón Rodríguez, responsable del área Organización y People Analytics.
En su caso, optaron por predecir el riesgo de rotación, donde está siendo especialmente crítico el paso de poner en práctica el modelo y utilizar los resultados. “Podemos obtener un porcentaje general de riesgo de fuga, pero no podemos saber personalizadamente las variables que influyen”, comentó. Rodríguez incidió en que son las personas que están detrás de los algoritmos las que siguen tomando las decisiones: “el porcentaje que nos da el algoritmo es un input más para la toma de decisiones, no puede sustituir la decisión del manager.”
Otra de las experiencias destacadas de la jornada fue la de Repsol y su análisis de redes organizacionales (AROs). Diego Roverano y Raquel Soto, encargados de la Gestión de Conocimiento de la dirección de Exploración y Producción de Hidrocarburos, explicaron cómo, mediante una encuesta relacional, pudieron identificar a los referentes técnicos de la compañía y sus interacciones. A la vez, pudieron reforzar el engagement de los empleados al verse reconocidos: “es un proceso participativo con el que comprometer a los empleados. Después, además, ponemos a su disposición los resultados”, explicaba Roverano.
Cómo obtener datos de calidad en RR. HH.
Aunque ya surgen nuevas metodologías para la obtención de datos en RR. HH., como AROs, una de las más tradicionales es la evaluación, que es más accesible y compleja gracias a la tecnología. En la última mesa de la jornada, volvió a ser protagonista el sistema eValue, utilizado en empresas y universidades para evaluar competencias de todo tipo.
Las pruebas de evaluación también pueden desarrollarse a medida de las organizaciones. Núria Rexach, Manager de RR. HH. y responsable Selección en Cuatrecasas, contó su proyecto con un doble objetivo: mejorar la evaluación y la experiencia del candidato. “Nos permite evaluar las competencias que consideramos críticas y a la vez que sea un proceso de conocimiento mutuo. Es la única forma de que el candidato, a través de la evaluación, conozca los valores de la firma, qué se va a encontrar en el puesto de trabajo, qué habilidades tiene que tener, etc.”, explicó.
Antes de llegar al mundo laboral, las competencias se trabajan en la universidad. Para Eva Jiménez, Directora Académica de la Facultad de Ciencias Sociales y de la Comunicación en la Universidad Europea, “el modelo académico se basa en los contenidos, pero se fundamenta en las competencias”, por lo que evalúan a sus estudiantes al principio y al final de la carrera para ver su evolución. Destacó la información que obtienen de las pruebas de evaluación: “el estudiante recibe un informe detallado sobre su nivel competencial, sus áreas de mejora y sus puntos fuertes, el cual puede adjuntar a su currículum para aportar un valor añadido a las empresas. A nosotros nos permite desarrollar un plan de acción avalado por datos”.
Ambos proyectos han contado con la colaboración del IIC, desde donde se proporcionan herramientas para poner el foco en las competencias que se demandan en cada momento, como el pensamiento crítico, y en las metodologías que hagan las pruebas atractivas, como la gamificación. Para Virginia Arranz, líder técnico y experta en competencias del área de Talent Analytics en el IIC, “la evaluación se convierte en una verdadera experiencia para el empleado y su involucración también influye en la calidad del dato”.
Ya en el cierre, David Aguado, investigador senior y responsable de CAMTO en el IIC, incidió en que la calidad de los datos tiene mucho que ver con la instrumentalización de RR. HH. Sin embargo, apuntó después a los procesos para asegurarla y al desarrollo de la cultura del dato. “Es también relevante para las organizaciones la adopción del HR Analytics y la utilización de los resultados”, explicó, pero al final todo se resume en “dar valor al empleado».
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