Toda decisión tiene una repercusión. En el ámbito de las organizaciones, la toma de decisiones es crucial, ya que determina el curso y éxito de las mismas. En este sentido, poder pronosticar las consecuencias y los escenarios que podrían tener lugar tras tomar ciertas decisiones, supone una ventaja competitiva.
Si, además, lo que intentamos es predecir el comportamiento del personal de las organizaciones, nos situamos en un nuevo y prometedor campo: el People Analytics, también conocido como HR Analytics. El propósito de este artículo es exponer algunas de las implicaciones que ha tenido la analítica de datos contemporánea -Analytics- sobre los departamentos de Recursos Humanos.
RRHH: "un departamento de gastos"
Se dice que las personas constituyen la parte más importante de las empresas. Aspectos como la innovación, la adaptación a los cambios o el compromiso dependen principalmente del capital humano y cultural. Esa es una de las razones por las cuales en muchas medianas y grandes empresas existe un departamento específico para gestionar los asuntos relacionados con los/as colaboradores/as.
El perfil de los profesionales que han dirigido departamentos de Recursos Humanos (RRHH) ha ido cambiando a lo largo del tiempo. Durante una época estuvo dominado por perfiles de relaciones laborales y derecho. Actualmente, sin embargo, es un departamento más asociado a psicólogos/as, aunque también hay lugar para sociólogos/as e incluso pedagogos/as. En cuanto a áreas que pueden distinguirse dentro de RRHH, pueden citarse principalmente las siguientes:
- Reclutamiento y selección de personal
- Formación y gestión del talento
- Prevención de riesgos laborales
- Relaciones laborales
Uno de los clichés sobre este departamento es aquel que lo describe como un área de gastos que no produce ningún retorno de la inversión a diferencia, por ejemplo, de los departamentos comerciales. Por eso es tan relevante la medición, cuantificación y análisis de los procesos que tienen lugar en este sector.
Psicología y Ciencia de Datos
La transformación digital y la creciente capacidad de las empresas para almacenar y analizar datos es uno de los retos a los que se enfrentan los/as profesionales de RRHH. Es en este contexto en el que emerge el perfil de analista de recursos humanos. Martin Edwards y Kristen Edwards en su obra Predictive HR Analytics definen el HR Analytics como la aplicación sistemática de modelos predictivos sobre datos de colaboradores/as con el objetivo de encontrar factores causales que ayuden a predecir el rendimiento laboral.
Este escenario plantea una reflexión muy interesante: la necesidad de ir progresivamente integrando áreas de conocimientos y de trabajar de manera transdisciplinaria. Si se quiere avanzar, no será suficiente con la hiperespecialización a la que parece que estamos abocados. La Ciencia de Datos es, precisamente, un ejemplo paradigmático de disciplina en la que convergen diferentes saberes; clásicamente: matemáticas, programación y conocimiento del dominio. Parafraseando a Platón se podría decir que o bien los/as psicólogos/as se hacen científicos/as de datos o bien los/as científicos/as de datos se hacen psicólogos/as.
Analytics: Tres ejemplos de aplicaciones en RRHH
Formación y gestión del talento: según la IFM Business School, las nuevas tecnologías nos permitirán conocer las necesidades formativas de los empleados de una forma más precisa. Esto podría aprovecharse para plantear formaciones más personalizadas y menos generalistas, mediante el uso de técnicas de aprendizaje no supervisado como, por ejemplo, el análisis de clúster.
Prevención de riesgos laborales: como es lógico, hay sectores en los que la accidentalidad es mayor como, por ejemplo, en la construcción o en la industria. Pues bien, la empresa de construcción Suffolk lleva algún tiempo trabajando en el desarrollo de algoritmos de IA para la prevención de riesgos laborales. Se trata de herramientas que mediante el procesamiento de imágenes, videos en tiempo real y sensores, serán capaces de detectar, por ejemplo, si el personal hace uso de los equipos de protección individual, si las distancias entre los vehículos, herramientas y plataformas es adecuado así como analizar el riesgo condicionado a las situaciones climáticas, por citar algunas de sus potenciales aplicaciones.
Employee Experience: de acuerdo con Sodexo, cada vez son más las compañías que integran chatbots para mejorar la experiencia del empleado. Estas tecnologías, basadas en técnicas de Machine learning y en un enfoque del procesamiento del lenguaje natural, mejoran y optimizan muchos procesos como, por ejemplo, los relativos a la solicitud de días de vacaciones, la consulta de nóminas y otras tareas con una alta carga burocrática.
Future of Work: un futuro para todos/as
Lo humano siempre es un límite. Cuando lo que se intenta predecir es un fenómeno complejo, abierto y multifactorial como el comportamiento humano es preciso ser precavidos con las conclusiones.
Más aún cuando ese comportamiento está situado y organizado como ocurre en el contexto de los equipos de trabajo. Sin embargo, si se es capaz de avanzar de la mano de una ética provisional de los datos o de una “deontodatalogía pragmática”, las posibilidades en este ámbito son enormes. Y lo más interesante: estas oportunidades no están reservadas únicamente para ingenieros, científicos y analistas de datos. Cada vez veremos más lingüistas, psicólogos/as, sociólogos/as y profesionales de ámbitos no técnicos en áreas analíticas. Dejaremos de hablar progresivamente sobre ‘alfabetización digital’ para hablar de ‘alfabetización del dato’.
El trabajo está cambiando y se abre ante nosotros un futuro muy esperanzador: los momentos históricos de mayor progreso y creatividad siempre han ido acompañados de la integración y síntesis de los saberes. El humanismo del siglo XXI será digital.
Escrito por Bilal Laouah
Publicado orignalmente en escueladedatosvivos.ai
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