TENDENCIAS RRHH

La analítica de RRHH en el núcleo de la transformación digital

Hay que reconocer que los departamentos de Marketing y Comerciales fueron los primeros en aprovechar las oportunidades relacionadas con el auge de los datos de tipo Big Data y el desarrollo de nuevas herramientas analíticas. Al disponer de nuevas fuentes de información detallada sobre las expectativas de los clientes, los contextos y los hábitos de compra, estos departamentos pudieron incrementar drásticamente su nivel de conocimiento de los clientes y/o de sus objetivos de mercado. Al organizarse para sacar partido de este aspecto, pudieron optimizar tanto sus estrategias como sus acciones operativas.

Los departamentos de Recursos Humanos, por su parte, no viven de espaldas a esta nueva situación. Sus directores también son conscientes de que su poder y capacidad de influencia en las decisiones estratégicas y operativas se basarán cada vez más en el dominio de los datos. Los departamentos de RRHH tienen la oportunidad de transformarse para convertirse en servicios realmente orientados al analíticas, más allá de los tradicionales informes, al tiempo que conservan las particularidades de un departamento tradicionalmente orientado al capital humano.

Observamos que el ámbito de RRHH disponía desde hace mucho de un impresionante volumen de información. Sin embargo, la mayoría no estaban disponibles en forma de datos fácilmente explotables a través de medios informáticos: documentos de RRHH analógicos, datos de sistemas demasiado heterogéneos, datos «latentes»… Ahora, los departamentos de Recursos Humanos podrán explotar y cotejar un enorme volumen de datos procedentes de distintas fuentes:

• los datos de los diferentes sistemas de RRHH;
• los datos de otros departamentos de la empresa (datos constatados o estimados, etc.);
• nuevos datos obtenidos a partir de la digitalización de todos los documentos de RR. HH. y de archivos;
• nuevos datos ajenos a la empresa («perfil social» de los empleados en redes sociales, bases de datos públicas de empleo, especialidades, etc.), gracias a las mayores capacidades de interoperabilidad,
• los datos complementarios procedentes de información no estructurada de las aplicaciones, servicios de mensajería o redes sociales internas (datos textuales, vídeo, sonido, imágenes) gracias a las capacidades de análisis semántico,
• y, por último, por qué no, nuevos tipos de datos procedentes de los objetos conectados en relación con los empleados (como gestos, hábitos, sentimientos, etc.) con vistas a evitar las dificultades o fomentar el bienestar en el trabajo…

Las soluciones de RR. HH. deben acompañar a esta transformación y pasar de un sistema de registro de datos y transacciones a otro capaz de ayudar de verdad a los directores de Recursos Humanos a aprovechar al máximo todas estas fuentes de información y ponerlas al servicio de la acción.

Las soluciones que incluyan la analíticas de RRHH permitirán ayudar a estos departamentos a abordar de forma combinada los diferentes niveles de análisis:

1. El análisis descriptivo,para presentar los hechos, realizados previa petición o de forma predefinida, simples listas o informes avanzados (informes ad hoc, reportinglegal, declarativo)…
2. El análisis de diagnóstico,para explicar los hechos, proponer análisis independientes o recogidos en los paneles de control…
3. El análisis predictivo,para ayudar a prever lo que va a pasar, proyectar tendencias o analizar los efectos de hipótesis modificadas…
4. El análisis prescriptivo,para aportar una visión de lo que habría que hacer, para prevenir, sugerir…

La analíticas de RRHH se situará en el propio núcleo de las soluciones para respaldar a las áreas de Recursos Humanos y acompañar las decisiones estratégicas, dirigir las políticas de RRHH, comprender las situaciones, prevenir los riesgos, anticipar las acciones, ayudar a los actores de forma inmediata y allá donde estén.

Probablemente, el desarrollo de la analítica de RRHH exigirá recurrir a nuevas competencias en toda el área de Recursos Humanos, incluso crear un nuevo puesto, el de HR data scientist, al igual que en otros grandes departamentos de la empresa.