Vamos a dar por supuesto que sabes qué es people analytics y eres consciente de su potencial impacto positivo en tu organización (sí, muy grande). Y que estás decidido a implementarlo. Seas responsable de gestión de personas o estés más en el lado del negocio (o ambas cosas si tu organización es pequeña), seguro que te preocupan los desafíos que tienes delante…
Porque implementar people analytics tiene sus desafíos, desde luego: la ciencia de datos es complicadilla por naturaleza, y este es un filón que está empezando a explotarse (y a entenderse). Pero en realidad, no deberías tener mayor problema si cuentas con una decisión firme, recursos suficientes e ideas claras.
Decisión y dinero no te vamos a dar, pero sí queremos aclarar cuáles son los desafíos más comunes para el uso efectivo de people analytics en las organizaciones y los principios para superarlos.
El desafío de la estrategia
Existe un cierto hype que pudiera hacer pensar que usar PA es una especie de receta mágica que se “hace” y alehop, a ganar dinero. Olvidémonos, porque cualquier análisis de datos tiene que partir de un análisis estratégico previo de nuestra organización. Y eso no lo hacen las máquinas, lo hacen las personas.
Así, si queremos que people analytics nos ayude a entender mejor a nuestro talento y que contribuya al crecimiento del negocio, debemos tener claro que antes de nada debemos descubrir los problemas que queremos resolver y plantear las preguntas adecuadas. Ser data-driven no es más que apoyarse en los datos para tomar decisiones.
El desafío de la traducción
El C-suite quiere informes, y tú se los vas a dar… ¿pero se van a entender? La primera barrera para la implementación eficaz de PA es la incomprensión, sea de los seniors dentro de recursos humanos, sea de otros departamentos, que no es que no “crean” en los datos, es que no “ven” la conexión entre, por ejemplo, productividad y políticas de diversidad.
Un error común que cometemos es querer “ir demasiado lejos” de buenas a primeras, con indicadores poco expresivos para otros departamentos o resultados demasiado obvios por no haber trabajado y analizado los datos de la mejor manera. Hacer hablar a los datos empieza por los informes más sencillos, cuyas conclusiones irán generando nuevas preguntas.
El desafío de la externalización
Llega el momento de ponerse manos a la obra, empiezas a leer y te das cuenta de que esto va a costar más de lo que creías, en recursos económicos, de tiempo, de personal… Los datos hay que tratarlos para que sean de calidad. Las funcionalidades predictivas son complejas. Las distintas herramientas deben estar integradas. Hay un trabajo técnico por hacer, en definitiva.
Muchas organizaciones no superan este desafío porque o bien pretenden asumir internamente esta tarea, o bien le destinan unos recursos que no dan los resultados esperados. Lo segundo tiene que ver con la falta de planificación estratégica, pero lo primero se debe al miedo a externalizar. No pasa nada por buscar un partner tecnológico…
El desafío de las herramientas
La elección del stack tecnológico de la casa siempre es peliagudo y, como con todo, cada tarea tiene su herramienta. Un «problema» habitual en PA es que supone poner a trabajar juntas varias herramientas. Así que, si estás a tiempo, consulta tu caso específico con expertos para buscar herramientas de fácil integración, o un servicio de people analytics potente al que se le dé bien eso.
Si nos preguntas, te diríamos que en cuanto a people analytics se refiere necesitas un software que integre las siguientes funcionalidades:
- Reclutamiento (tasa de conversión, fuente de contratación, employee persona, etc.).
- Gestión de personas (duración de onboarding, employee journey o las misteriosas causas de rotación laboral).
- Bienestar laboral (compromiso, motivación, feedback, eNPS… lo nuestro).
- Gestión administrativa (contratos, nóminas, horarios, impuestos, todo eso).
El desafío de la determinación
Seguro que has oído eso de “matar al mensajero”… En muchos casos pioneros de uso de people analytics, y no solo en organizaciones relativamente pequeñas, se ha producido la siguiente reacción en cadena: invierto en PA – no obtengo los resultados deseados – me desencanto de PA. Error, nos hemos saltado un paso lógico, el segundo: “no he tomado las decisiones adecuadas”.
A veces, aunque tengas la estrategia y las herramientas, lo entiendas todo y tengas al mejor socio, las cosas no salen como esperas; acuérdate de lo de “a veces se gana y a veces se aprende”. La creación de una cultura de empresa data-driven no se consigue de hoy para mañana, y en todo caso no te otorga el don de la infalibilidad.
