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HR Analytics: mitos VS realidad (Parte I)

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Quizás antes del verano pensaste que esos tres meses en los que el volumen de trabajo suele bajar eran el momento perfecto para implantar un sistema de HR Analytics en tu empresa, pero ahora que ya estamos en pleno mes de octubre te preguntamos: ¿has cumplido tu propósito? Si todavía no disfrutas de las ventajas derivadas de estos sistemas de gestión, no lo dejes más, ponte manos a la obra ya y podrás empezar 2017 con mucho más tiempo para lo que realmente importa en Recursos Humanos: las relaciones humanas.

Desde Grupo Castilla somos conscientes de que los cuadros de mando, a pesar de haber demostrado con creces su eficacia, siguen generando ciertas dudas antes de su puesta en marcha. Y es que hay varias leyendas urbanas que circulan por la red y que pueden condicionar tu decisión y la de tus superiores. Para ayudarte a discernir entre mito y realidad, queremos presentarte los resultados del estudio ‘Cómo impacta el HR Analytics en las relaciones laborales’, elaborado recientemente por la consultora del Grupo BLC y la firma de servicios jurídicos Baker & McKenzie con el firme objetivo de corregir los errores y la desinformación que todavía hoy rodea al HR Analytics. 

Para que el texto no quede excesivamente largo y facilitaros su lectura, hemos dividido este post en dos entregas. En esta primera, os presentamos los primeros cuatro mitos que, poco a poco, entre todos debemos erradicar de nuestro imaginario. En las próximas semanas cerraremos este tema con otras cinco leyendas urbanas que, como apuntan los expertos que han presentado el estudio, carecen de fundamento y veracidad.

MITO 1

HR Analytics es una metodología para la gestión de datos de los empleados cuyo origen y fundamento está en la “matemática de datos” y uso de algoritmos con múltiples variables.

Realidad: el HR Analytics es un modelo de gestión avanzada e inteligente de los datos de los empleados basado en la analítica predictiva para conocer mejor a los trabajadores y mejorar su rendimiento, así como el desarrollo de negocio. Además, representa una oportunidad estratégica para que el departamento de RRHH pueda volver a tener influencia en el negocio. No es un sistema que se limite a un análisis estricto de variables matemáticas.

MITO 2

HR Analytics tiene como reto la obtención del mayor número de datos de los empleados para generar información interna que va a parar al departamento de Recursos Humanos. Normalmente es anonimizada y procede siempre de fuentes internas.

Realidad: HR Analytics debe tener como reto identificar qué datos de los empleados (personales o no) son relevantes para su captación y determinar para qué se van a utilizar, con objeto de garantizar su aplicación práctica y permitir correlacionar los datos de negocio y los datos de las personas. Esa información puede estar anonimizada o no, y puede proceder tanto de fuentes internas o externas.

MITO 3

HR Analytics tiene que ver exclusivamente con el uso de los datos en la administración de nóminas y beneficios sociales de los empleados.

Realidad: HR Analytics tiene un uso potencial de los datos (personales o anonimizados) de los empleados mucho más amplio, que alcanza a todos los procesos de RRHH: selección, contratación, formación, desempeño, retribución y desvinculación. Desde esa perspectiva, es una evolución de la función tradicional de administración de personal.


MITO 4

HR Analytics parte de conceptos tradicionales de Recursos Humanos (administración de personal, sistemas de información…) para que los datos disponibles sirvan en la toma de decisiones.

Realidad: HR Analytics incorpora conceptos nuevos del mundo de los RRHH y de la protección de datos (Big Data, Cloud Computing, Bring your own device, etc.) que conlleva la necesidad en las empresas de contar con políticas corporativas de recogida, tratamiento y uso de los datos personales de los empleados y de análisis de los mismos y de posible expansión de esas políticas al ámbito de Big Data.

Si quieres profundizar sobre el uso del Big Data en RRHH te recomendamos que leas este post.