lunes, 27 de marzo de 2017

Breve historia de People Analytics en 6 libros



Aunque a menudo los departamentos de recursos humanos parecen ignorarlo, existe una visión más científica de la gestión de personas que se viene practicando desde los tiempos de Taylor a principios del siglo XX.

En 1911, Frederick Taylor trató de medir la productividad de los trabajadores y mejorar la eficiencia industrial. Fue pionero en la gestión científica de los estudios de tiempo y movimiento. Desarrolló un método para capturar y medir la efectividad del trabajo de los empleados de una organización y resumió estas técnicas de eficiencia y mejores prácticas en su libro Los Principios de la Gestión Científica

En los años 20 Elton Mayo estuvo estudiando el impacto de las condiciones de iluminación en los trabajadores, exponiendo a algunos trabajadores a niveles más altos de iluminación que otros. Mayo fue un teórico social, sociólogo y psicólogo industrial especializado en teoría de las organizaciones, las relaciones humanas y el movimiento por las relaciones humanas.
Cuando Mayo midió la productividad postintervención, encontró que los trabajadores eran un 25% más productivos en comparación con cuando comenzó los experimentos. Pero lo sorprendente es que con más o menos luz, los trabajadores eran siempre más productivos.
¿Qué había pasado? Simplemente que pidiendo a los trabajadores que participen en sus experimentos, el equipo de Mayo empoderó a los trabajadores. Los trabajadores se encontraron a sí mismos como un grupo importante cuya ayuda y asesoramiento fueron solicitados por la empresa.
Este fue un hallazgo revolucionario. Mayo introdujo un elemento conductual en la ecuación de la productividad y dio lugar al movimiento de relaciones humanas que propuso que los trabajadores serían más productivos cuando sus condiciones sociales fueran satisfechas. Demostró que no existe cooperación del trabajador en los proyectos, si éstos no son escuchados, ni considerados por parte de sus superiores, es difícil y en ocasiones casi imposible llegar a los objetivos fijados. The human problems of an industrial civilization.
En 1978, Jac Fitz-enz publicó las primeras métricas de HR. Y en 1984, implementó las primeras métricas de referencia en RRHH y publicó sus hallazgos en el libro de referencia How to Measure Human Resources Management.
En 2001, Brian E. Becker, en su libro The HR Scorecard, destacó que los indicadores de desempeño de los recursos humanos demuestran que, la alineación de las actividades de recursos humanos con la estrategia y la actividad corporativas, mejoran los resultados de la organización.
En 2003 se publica Moneyball: the art of winning an unfair game.  Es un libro de Michael Lewis, basado en la historia real del equipo de béisbol de los Oakland Athletics y su gerente general Billy Beane. Por medio de un enfoque analítico, basado en evidencia, Billy Beane reúne un equipo de béisbol competitivo, a pesar de la situación de ingresos desventajosa de Oakland. Una película basada en el libro y protagonizado por Brad Pitt y Jonah Hill fue lanzada en 2011.
Moneyball ha entrado en el léxico del béisbol y en la leyenda de People Analytics; Los equipos que parecen valorar los conceptos analíticos a menudo se dice que están jugando "Moneyball".
Fue sólo alrededor de 2010 que la analítica predictiva comenzó a aparecer en los departamentos de RRHH de las mejores empresas. En 2014 una vez más Jac Fitz-enz publica Predictive Analytics for Human Resources.

La insoportable fragilidad de los departamentos de RRHH poco desarrollados

Según Wikipedia, en 2013 había más de 100 tribus aisladas en todo el mundo. Estas tribus aisladas carecen de inmunidad a enfermedades comunes que pueden matar a un gran porcentaje de su gente después del contacto con otros humanos.
Wikipedia. Miembros de una tribu aislada encontrada en el municipio brasileño de Feijó, estado de Acre, en 2012
Y, a diferencia de los casos tan poco frecuentes de sociedades humanas aisladas, son una mayoría los departamentos de recursos humanos siguen aún ignorando las métricas básicas de los años 70.

Modelos de madurez de People Analytics

Seguramente uno de los modelos de madurez más citados en People Analytics es el que nos ofrece Josh Bersin (http://www.bersin.com/Lexicon/details.aspx?id=15393).
Según este modelo, en la parte más alta de la pirámide evolutiva de People Analytics están las empresas del grupo de Analítica Predictiva. Éstas, son capaces de desarrollar modelos predictivos para anticipar, por ejemplo:
  • ¿Qué candidato será un empleado de alto rendimiento, productivo, leal, y alineado con la cultura corporativa?
  • ¿Qué personas están en riesgo de abandonar la organización?
  • ¿Qué beneficio neto dejará un empleado durante el tiempo que pasa en un puesto?
En medio de mercados altamente competitivos, los departamentos de Recursos Humanos que no han integrado procesos analíticos y de datos en sus prácticas de negocio, son un lastre para el resultado general de una empresa.
De hecho, personalmente, estoy siendo testigo de cómo los ejecutivos están presionando a sus departamentos de recursos humanos para producir ideas y estrategias basadas en datos para temas críticos de talento como: "Predecir quiénes van a ser los mejores líderes para el futuro", ¿Qué desarrollo debemos dar a estos líderes potenciales? O bien ¿Sabemos qué personas están en riesgo de salir de la empreas? y ¿qué estamos haciendo para mantenerlos?

Buenas noticias para People Analytics

Por cierto, buenas noticias, el aumento del uso de la analítica es una de las 10 principales tendencias en recursos humanos, según el informe, Global Human Capital Trends 2016, producido por Deloitte Consulting. El número de empresas que ejecutan analítica predictiva de recursos humanos se ha duplicado de 2014 a 2015. El estudio incluyó respuestas de más de 7.000 líderes empresariales y de recursos humanos de 130 países.
Los medios se hacen eco de la importancia de utilizar Big Data, datos y analítica en los departamentos de RRHH:
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