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People Analytics, un crecimiento imparable

People Analytics, un crecimiento imparable

El ritmo del cambio en el mercado tiene distintas velocidades y, por primera vez, todo ocurre más rápido fuera de las organizaciones. Las empresas, hoy más que nunca, tienen la oportunidad de acelerar y seguir el ritmo del progreso, y una de las claves para conseguirlo es la incorporación de procesos de Analytics en todas las áreas de las empresas, a partir de RRHH.

Aplicar People Analytics es una oportunidad para reducir el gap entre organización, personas y tecnología. Sin embargo, en el mercado encontramos diferentes niveles de madurez en People Analytics que impactan directamente en la velocidad de reducción de ese gap.

En el nivel inicial, nivel de concienciación, las empresas son conscientes de la relevancia de la analítica en el performance, pero no cuentan con la infraestructura necesaria y no tienen una estrategia definida (carencia de Analytics). En el siguiente nivel, encontramos empresas en fase de adopción, áreas de RRHH en fase de adopción de analytics, construcción de capacidades y articulación de una estrategia de analytics en silos (analítica localizada). En el tercer nivel, las organizaciones se encuentran en plena expansión analítica llevando a cabo una industrialización de People Analytics para agregar y relacionar datos de diversas fuentes generando contenido relevante y nuevas ideas (organizaciones analíticas). Por último, encontramos el nivel más avanzado de transformación. Hablamos de organizaciones data-driven, en las que la transformación de la analítica es el vehículo para optimizar la toma de decisiones en todos los ámbitos de RRHH.

Estos niveles de madurez se ven reflejados en el informe de Deloitte "Tendencias de Capital Humano 2019", donde el 84% de las compañías considera que la analítica de personas es una prioridad. Sin embargo, solo un 10% se siente preparado para afrontar este reto. A pesar de ello, el 70% de las compañías están en proyectos de mejora de sus sistemas de recolección y uso de datos en recursos humanos para posteriormente sumarse a llevar a cabo soluciones en People Analytics.

People Analytics: analítica avanzada al servicio de las personas

 

Todas las soluciones/casos de uso de People Analytics se pueden posicionar en dos ejes, en función de la complejidad analítica y del equilibrio entre Human Learning y Machine Learning requerido.

En función del nivel de madurez de cada compañía será necesario llevar a cabo un roadmap de iniciativas previamente priorizadas en función de los objetivos de corto y medio plazo de la compañía, volumen y calidad de los datos disponibles, expertise necesario, entre otras, que impulsen la generación de valor en la compañía.

Pero, ¿cómo impactan las personas en la generación de valor? El área de RRHH en los últimos años ha adquirido una posición central en las organizaciones, pasando de ser un mero centro de coste a un motor de generación de valor económico y de consolidación de activos intangibles como la Marca y la Reputación.

Los modelos analíticos pueden demostrar la existencia de este ecosistema de relaciones.

Un ejemplo de aplicación es la detección de las palancas que mueven el engagement de los empleados. Pero, ¿cada una de las palancas tiene la misma importancia para cada trabajador? ¿Cuáles influyen más en su nivel de compromiso? ¿Cómo podemos definir un plan estratégico de maximización del compromiso? Todas estas preguntas, y más, las contestamos a través de técnicas analíticas como los modelos de ecuaciones estructurales. Los modelos SEM (Structural Equiation Modeling) permiten cuantificar efectos directos e indirectos de las variables que explican nuestra variable objetivo, el engagement de los empleados.

Con esta técnica medimos fenómenos psicológicos como la satisfacción o el compromiso de forma más precisa que los métodos tradicionales, utilizando variables latentes, que incorporan aspectos psicológicos que no son observables directamente.

La inteligencia artificial ha llegado a Recursos Humanos para quedarse de la mano de People Analytics. A pesar de las predicciones apocalípticas acerca de que las personas serán reemplazadas por máquinas inteligentes, las organizaciones líderes están tomando un nuevo rumbo: buscar activamente estrategias para integrar la inteligencia artificial en equipos para producir resultados transformadores de gran impacto en las compañías.

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