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¿Puede la analítica de personas crear mejores entornos laborales en México?

¿Puede la analítica de personas crear mejores entornos laborales en México?
La analítica de personas se ha convertido en una herramienta eficaz para las decisiones de Recursos Humanos enfocadas a mejorar la experiencia de los empleados.

“Las personas se van por un mejor sueldo”, “si capacito a mi personal, se irá”, “los millennials quieren todo rápido”, “los centennials buscan una empresa que se conecte con sus objetivos”… La lista de supuestos con los que los encargados de Recursos Humanos toman decisiones es muy larga. Pero, ¿qué tan ciertas son estas afirmaciones? cuestiona Juan Bodenheimer, especialista en HR Analytics.

“Este es el primer problema que tenemos, estamos llenos de supuestos, éste el desafío, empezar a pelearte con los supuestos. Una política de recursos humanos es un supuesto, ¿estás seguro de que es así o no? Porque quizá estás haciendo toda una política para aumentar los sueldos cuando la gente se va por otros motivos”, dijo el especialista durante el evento HR Analytics: La revolución de la gestión humana, realizado por Bumeran México.

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Para Juan Bodenheimer uno de los grandes errores de las áreas de Recursos Humanos es no incluir en su agenda la gestión de datos, algo necesario para entender a los colaboradores y tomar mejores decisiones.

La fórmula no es muy compleja, para mejorar los entornos laborales se requiere conocer a los trabajadores, de lo contrario es casi imposible proporcionarles una mejor experiencia. Por esa razón la analítica de personas es tan importante.

El problema, detalló Bodenheimer, es que en Recursos Humanos por lo regular se asume sin tener datos, lo que es un error, sobre todo en un entorno en el que estas áreas tienen muchas fuentes para obtener información y analizar a sus colaboradores, desde los domicilios de los trabajadores hasta la máquina de dulces.

“Analytics es un mundo enorme que tiene que ver con usar datos para tomar decisiones. Yo hablo de utilizar datos, no hablo de utilizar número ni de medir cosas, es una de las tantas cosas que puede hacer, analytics tiene que ver con usar toda esa data que tienes y poderla utilizar para entender lo que quieras entender”, describió el especialista.

Pero si la gestión de datos es poco usual en la agenda de trabajo de Recursos Humanos, la actualización de información tampoco es una práctica habitual, pues las personas tienen una vida al entrar a las organizaciones, pero va cambiando con el paso de los días. El trabajador ¿sigue casados?, ¿sigue viviendo en el mismo lugar? Hay datos que los departamentos de Recursos Humanos deben tener actualizados para tomar mejores decisiones, comentó Juan Bodenheimer.

La analítica de personas no siempre implica inversión en tecnología, aunque con el paso del tiempo es necesaria una transformación digital para conservar los datos. “Hay que pelearse con el papel”, puntualizó. Pero el ejercicio de analytics empieza por preguntarse si las decisiones se están tomando con base en la información de los colaboradores y no de lo que se cree que es lo mejor para ellos.

El primer desafío para usar la analítica de personas es la resistencia al cambio de los encargados de Recursos Humanos, pues este ejercicio rompe con paradigmas e ideas que no siempre son los correctos, pero que han servido de base para algunas acciones, sentenció el especialista en HR Analytics.

¿Qué es la analítica de personas?

De acuerdo con Deloitte, la analítica de personas sirve para evaluar y gestionar el talento, un gran número de organizaciones han comenzado a usarla para resolver algunos problemas de negocio. Esta disciplina tiene una relevancia especial para las áreas de Recursos Humanos.

La firma destaca 10 lecciones sobre el uso de analítica de personas:

  1. La analítica de personas es más importante de lo que pensamos
  2. La analítica de personas crecerá de manera exponencial, pero estamos en la etapa inicial
  3. La mayoría de organizaciones no pueden definir la analítica de personas.
  4. El manejo de la información continúa siendo la mayor barrera
  5. Modelar es valioso, pero la clave está en implementar los modelos
  6. Tenemos las herramientas y plataformas, pero todavía hace falta despertar al mercado
  7. Los “geeks” controlarán este mundo, pero no pueden hacerlo solos
  8. Tenemos que lidiar con diferentes tipos de datos y con nuevas formas de analizarlos
  9. Seguridad y anonimato se convertirán en su segundo nombre
  10. Todos estamos aprendiendo y necesitamos trabajar juntos
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