MENU

Dos mitos reinantes sobre People Analytics

Dos mitos reinantes sobre People Analytics
El trabajo de consultoría del Instituto muestra que, en Colombia, la primera barrera que impide el avance de las organizaciones en temas de analítica aplicada a la gestión del recurso humano es cultural.

La penetración de técnicas avanzadas para la optimización de las decisiones empresariales, al menos en procesos de negocio distintos del mercadeo y la gestión del riesgo –que han estado a la vanguardia de la tendencia-, es todavía incipiente en nuestro país.

Los grandes culpables de esto son imaginarios que configuran obstáculos que prevalecen sobre consideraciones presupuestales, tecnológicas y de procesos.

El primer mito: solo las empresas grandes están en capacidad de hacer ciencia de los datos

Hoy en día la estadística es utilizada como cimiento, tanto de las soluciones más básicas de inteligencia de negocios, como de los desarrollos más sofisticados de inteligencia artificial. Vivimos en el reinado de la estadística y, mientras esta disciplina no sea desbancada, la cantidad de datos seguirá siendo un factor clave.

Por eso esta preocupación tiene un fundamento válido. En efecto, entre más datos estén disponibles, más precisas serán las estimaciones y modelos estadísticos y, consecuentemente, más confiables resultarán las recomendaciones asociadas. Las empresas más grandes generan, potencialmente, muchos más datos, de ahí el origen del mito.

Sin embargo, para una empresa grande que no dispone de registros históricos de sus indicadores o que no ha establecido mecanismos para recabar la información no estructurada que surge de sus interacciones con el entorno, el potencial de la analítica de negocios se escapa cada segundo entre los dedos.

Una empresa pequeña que, por el contrario, disponga de varios años de información diversa almacenada con integridad, estará mucho más cerca de sacar provecho a desarrollos de punta de la ciencia de datos para la toma de decisiones.

Entonces la clave para derrumbar este mito es: importan la cantidad y la calidad de los datos. Aunque la importancia de la cantidad no es despreciable, los expertos en minería de datos señalan cada vez de manera más enfática que hay otras variables que requieren atención prioritaria para que la información sea aprovechable:

  1. La frecuencia: los indicadores podrían recogerse diariamente y ya no trimestral o anualmente.
  2. La variedad de fuentes: la percepción del cliente podría recolectarse a través de diversos instrumentos.
  3. El nivel de estructuración de datos: la información de las entrevistas de salida que, por ejemplo, recolectan las unidades de gestión humana podría organizarse en una base de datos fácil de filtrar para encontrar patrones entre las opiniones.

Dar importancia a estas variables puede cambiar la manera como se piensan los datos en relación a la gestión de personas. Una empresa pequeña o mediana puede poner en relación información estructurada (demográfica, biográfica, académica, laboral, psicométrica –respuestas a encuestas-) y no estructurada (perfil, actividad en redes sociales, entrevistas de salida, respuesta a preguntas abiertas en encuestas) sobre sus colaboradores. Así, a la vuelta de unos pocos años, puede estar mucho más cerca de tener una fuente robusta de datos útiles que una empresa grande que no organice esta diversidad de fuentes de información.

Segundo mito: la ciencia de datos aplicada a la gestión de personas jamás será un buen reemplazo de la intuición humana

Los métodos de la ciencia de datos no están llamados a reemplazar el criterio humano: constituyen herramientas de apoyo que permiten expandir la capacidad humana para procesar de información, revelar regularidades que no es posible descubrir a simple vista, reunir de manera sistemática lo que el pasado puede enseñarnos sobre los resultados que pueden esperarse en el futuro y, en síntesis, expandir la frontera del conocimiento humano.

Hay dos razones por las que las organizaciones sostienen este mito.

Por un lado, se trata de un tema de cultura organizacional. Muchos desarrollos de analítica e inteligencia de negocios son muy limitados o fallan estrepitosamente a pesar de estar bien concebidos desde el punto de vista técnico. El talón de Aquiles es la apatía y resistencia al cambio de colaboradores que no perciben que sus labores deban asociarse al análisis de datos: “si he podido hacer mi trabajo sólo a partir de mis intuiciones y mi juicio ‘cualitativo’ por tantos años, ¿por qué tendría que empezar a masticar un montón de cifras e indicadores?”

En este orden de ideas, arraigar en la cultura organizacional el hábito de contrastar las intuiciones y la experiencia con un análisis sistemático de los hechos y los datos puede causar un cambio en colaboradores de todas las disciplinas y todas las áreas, procesos y funciones de la organización.

Por otro lado, pensar que los datos deben separarse de la intuición humana revela una concepción anacrónica del conocimiento. Según esta concepción existe una manera ‘cualitativa’ de conocer el mundo –asociada con la intuición, la experiencia directa y los conceptos-, y una manera ‘cuantitativa’ –relativa a los hechos, los datos y las generalizaciones-.

No obstante, para la ciencia de hoy, que cada vez de manera más marcada favorece aproximaciones multidisciplinares, la experiencia y la intuición, los hechos y datos, las generalizaciones y las particularizaciones, hacen parte de un único proceso humano: entender.

Los hallazgos cuantitativos que se logren con la ciencia de los datos no están llamados a reemplazar la intuición humana, pero pueden corroborarla, desmentirla e, incluso, servir de insumo para nuevas y más agudas intuiciones o preguntas.