El Instituto de Ingeniería del Conocimiento – IIC ha participado recientemente en el V Desayuno digital organizado por la Escuela de Organización Industrial (EOI) donde ha compartido su conocimiento y su experiencia sobre HR Analytics.
En la ponencia “HR Analytics, herramienta para aportar valor al negocio”, Sara Estirado, dedicada a Talent Analytics y desarrollo de negocio en el IIC señalaba que la transformación digital implica un cambio cultural, estratégico, tecnológico y operacional, y que supone una gran oportunidad para las áreas de gestión del talento.
Las empresas que atraigan y fidelicen a las personas con mejor desempeño serán aquellas que puedan alcanzar mejores resultados. Por ello, es esencial que desde Recursos humanos se lideren estos procesos de cambio, poniendo la tecnología al servicio de las personas, y adaptando estos procesos a la cultura y empleados de la organización.
Analítica aplicada a Recursos Humanos
La exposición se centró en los proyectos de analítica aplicados a Recursos Humanos, como una herramienta que ayuda en la toma de decisiones. Se compartieron las fases que deben llevarse a cabo en este tipo de proyectos:
- Los proyectos deben comenzar con una pregunta clave, que ofrezca respuesta a alguna necesidad concreta del negocio.
- Después, hay que analizar si tenemos datos en calidad y cantidad suficiente, y qué alcance podemos lograr en base a dicha información.
- Una vez hecha la limpieza de datos y elaborada la tabla analítica, se realiza análisis descriptivo de los datos mediante métodos lineales y análisis predictivo de los datos mediante métodos no lineales.
- Como resultado del proyecto se obtiene perfilado de rotación, absentismo, empleados top, performance… El proyecto puede acabar aquí o bien realizar una automatización creando un algoritmo de predicción que nos facilite el éxito en candidatos determinados y volumen de absentismo, entre otros.
Algoritmo de clasificación de candidatos
En el desayuno, se presentó además, un caso de éxito de algoritmo de clasificación de candidatos. En este caso el proyecto se planteó para optimizar un proceso de selección masivo, con gran cantidad de currículum, en el que los técnicos de selección no tenían tiempo de leer todos los CV, pudiendo dejar fuera buenos candidatos.
Los objetivos de este proyecto fueron:
- Identificar las variables que diferencian los candidatos exitosos.
- Obtener el algoritmo que permite obtener la probabilidad de éxito.
- Automatización del algoritmo.
Utilizando como datos el currículum y algunas pruebas de competencias on line del sistema eValue, se ha entrenado el algoritmo para replicar el patrón de éxito.
El resultado es un algoritmo que revisando el mismo número de CV, permite identificar el doble de candidatos de éxito. Es importante resaltar que el algoritmo no decide, da un scoring de candidatos, y los técnicos trabajan con las personas que tienen más probabilidad de éxito, incluyendo a todos los candidatos en el proceso.
Éxito de un proyecto HR Analytics
Por último se expusieron algunas claves de éxito para proyectos de HR Analytics:
- El proyecto debe estar alineado con la estrategia del negocio.
- La calidad de los datos de un proyecto HR Analytics es importante, pero no podemos esperar datos perfectos.
- Equipo multidisciplinar: psicólogos, psicómetras, informáticos y data scientists.
- Dedicar tiempo a preparar los datos. La recogida y preparación de los datos es una fase larga e importante del proyecto. Es la base de las decisiones posteriores.
- Los datos hablan de personas. La confidencialidad, ética y responsabilidad son importantes. Los algoritmos no toman decisiones, las decisiones las toman las personas.
La EOI organiza estos desayunos de trabajo con el objetivo de ser un punto de encuentro entre profesionales y empresas de diferentes sectores donde debatir y compartir como están llevando a cabo sus procesos de transformación digital.