RRHH debe hacer que el análisis de personas sea más fácil de usar

Vincent Tsui para HBR

Gestionar los datos relacionados con los recursos humanos es fundamental para el éxito de cualquier organización. Sin embargo, el progreso en la analítica de recursos humanos ha sido tremendamente lento. Firmas consultoras en los EE. UU. y Europa lamento la lentitud del progreso. Pero un Estudio analítico de Harvard Business Review realizado a 230 ejecutivos sugiere un ritmo impresionante de progreso previsto: el 15% dijo que utilizaba» análisis predictivo basándose en datos de recursos humanos y datos de otras fuentes dentro o fuera de la organización», mientras que el 48% pronosticó que lo haría en dos años. La realidad parece menos impresionante, ya que encuesta global de IBM de más de 1.700 directores ejecutivos descubrieron que el 71% identificaba el capital humano como una fuente clave de ventaja competitiva, pero un estudio global realizado por Tata Consultancy Services mostró que solo el 5% de las inversiones en macrodatos se destinaron a recursos humanos.

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  Los análisis son fundamentales para el rendimiento de las empresas.

Hace poco, mi colega Wayne Cascio y yo abordamos la pregunta de por qué el progreso de la analítica de recursos humanos ha sido tan lento a pesar de muchas décadas de investigación y creación de herramientas prácticas, del aumento exponencial de los datos de recursos humanos disponibles y de las pruebas consistentes de que la mejora de los recursos humanos y la gestión del talento conduce a un mejor desempeño organizacional. Nuestro artículo en el Journal of Organizational Effectiveness: People and Performance analiza los factores que pueden «impulsar» eficazmente las medidas y los análisis de recursos humanos a las audiencias de una manera más impactante, así como los factores que pueden llevar a otros a «extraer» esos datos para analizarlos en toda la organización.

Por el lado del «impulso», los líderes de recursos humanos pueden hacer un mejor trabajo al presentar las métricas del capital humano al resto de la organización mediante el marco LAMP:

• Lógica. Articule las conexiones entre el talento y el éxito estratégico, así como los principios y condiciones que predicen los comportamientos individuales y organizacionales. Por ejemplo, más allá de proporcionar cifras que describan las tendencias en la composición demográfica de un trabajo, una lógica mejorada podría describir cómo la diversidad demográfica afecta a la innovación o podría describir la cartera del movimiento de talentos para mostrar qué obstáculos afectan más al progreso profesional.
• Analítica. Utilice las herramientas y técnicas adecuadas para transformar los datos en información rigurosa y relevante (análisis estadísticos, diseño de investigaciones, etc.). Por ejemplo, entender si el compromiso de los empleados provoca un mayor rendimiento laboral requiere un análisis que vaya más allá de las correlaciones que muestren la asociación, para asegurarse de que la razón no es simplemente que los que tienen un mejor desempeño se comprometen más.
• Medidas. Cree números e índices precisos y verificados calculados a partir de los sistemas de datos para que sirvan de entrada a los análisis, a fin de evitar comprometer la «basura», incluso con un análisis adecuado y sofisticado.
• Proceso. Utilice los canales de comunicación, los tiempos y las técnicas correctos para motivar a los responsables de la toma de decisiones a actuar en función de la información de los datos. Por ejemplo, los informes sobre el compromiso de los empleados suelen entregarse tan pronto como se completa el análisis, pero tienen más impacto si se publican durante las sesiones de planificación empresarial y si muestran la relación entre el compromiso y los resultados de un enfoque específico, como la innovación, el coste o la velocidad.

Wayne y yo observamos que la atención de Recursos Humanos normalmente se ha centrado en los análisis sofisticados y en la creación de medidas más precisas y completas. Incluso los análisis más sofisticados y precisos deben evitar perderse en la confusión, integrándolos en un marco lógico que sea comprensible y relevante para los responsables de la toma de decisiones (por ejemplo, que muestre la analogía entre el compromiso de los empleados y el compromiso de los clientes), o comunicándolo de una manera que los involucre a través de historias, analogías y ejemplos conocidos. Mi colega Ed Lawler y yo comparamos los resultados de las encuestas realizadas a más de 100 líderes de recursos humanos estadounidenses en2013 y en 2016 y descubrió que los departamentos de recursos humanos que utilizan todos los elementos de LAMP desempeñan un papel estratégico más importante en sus organizaciones. Equilibrar estos cuatro factores de impulso aumenta las probabilidades de que los mensajes analíticos de RRHH lleguen a los responsables de la toma de decisiones correctos.

Por el lado positivo, Wayne y yo sugerimos que los líderes de RRHH y otros líderes organizacionales consideraran las condiciones necesarias para que la información sobre métricas y análisis de recursos humanos llegara a la audiencia fundamental de responsables de la toma de decisiones y personas influyentes, que deben:

• recibir los análisis en el momento adecuado y en el contexto adecuado
• preste atención a los análisis y crea que los análisis tienen valor y que son capaces de utilizarlos
• cree que los resultados de los análisis son creíbles y es probable que representen su «mundo real»
• percibe que el impacto de la analítica será grande y lo suficientemente convincente como para justificar su tiempo y atención
• comprenda que los análisis tienen implicaciones específicas para mejorar sus propias decisiones y acciones

Para mejorar estos cinco factores de impulso es necesario que los líderes de recursos humanos ayuden a los responsables de la toma de decisiones a entender la diferencia entre los análisis que se centran en el cumplimiento y la eficiencia de los departamentos de recursos humanos, los servicios de recursos humanos, y el impacto de las personas en la empresa, y la calidad de las decisiones y los comportamientos de los que no son líderes de recursos humanos. Cada una de ellas tiene implicaciones muy diferentes para los usuarios de análisis. Sin embargo, la mayoría de los sistemas, cuadros de mando e informes de recursos humanos no hacen estas distinciones, lo que hace que los usuarios naveguen por un panorama métrico a menudo confuso y extraño. Lograr un mejor «impulso» significa que los líderes de recursos humanos y sus electores deben prestar más atención a la forma en que los usuarios interpretan la información que reciben. Por ejemplo, si se comparan los niveles de retención y compromiso de los empleados en todas las unidades de negocio, naturalmente, se llamará la atención sobre las unidades en las que la retención o el compromiso son más bajos, medios y más altos (a menudo se representan como rojo-amarillo-verde), y la decisión de hacer hincapié en la mejora de las unidades «rojas». Sin embargo, la rotación y la participación no afectan a todas las unidades de la misma manera, y puede ser que la decisión más impactante sea hacer que una unidad ecológica sea «aún más ecológica». Sin embargo, sabemos muy poco sobre si los usuarios no actúan según el análisis de recursos humanos porque no creen en los resultados, porque no consideran que las implicaciones sean importantes, porque no saben cómo para actuar en función de los resultados, o alguna combinación de las tres. Prácticamente no hay investigaciones sobre estas cuestiones y muy pocas organizaciones organizan realmente el tipo de «grupos focales» de usuarios necesarios para responder a estas preguntas.

Un buen ejemplo de ello es si los sistemas de recursos humanos realmente educan a los líderes empresariales sobre la calidad de sus decisiones de capital humano. Hicimos esta pregunta en la encuesta de Lawler-Boudreau y siempre descubrimos que los líderes de recursos humanos valoran este resultado de sus sistemas de recursos humanos y análisis como el más bajo (alrededor de 2,5 en una escala de 5 puntos). Sin embargo, las puntuaciones más altas en este artículo se asocian constantemente con un papel más fuerte de los RRHH en la estrategia, una mayor eficacia funcional de los recursos humanos y un mayor rendimiento organizacional. Educar a los líderes sobre la calidad de sus decisiones en materia de capital humano se ha convertido en una de las oportunidades de mejora más potentes de todas las encuestas que hemos realizado en los últimos 10 años.

Para que los datos, las medidas y los análisis de RRHH funcionen de manera más eficaz, se necesita una perspectiva más «centrada en el usuario». RRHH debe prestar más atención a las funciones del producto que hacen avanzar los mensajes de análisis y a los factores de atracción que hacen que los usuarios fundamentales exijan, entiendan y utilicen esos análisis. Del mismo modo que prácticamente todos los sitios web, aplicaciones y productos en línea se modifican constantemente en respuesta a los datos sobre la atención y las acciones de los usuarios, las métricas y los análisis de recursos humanos deberían mejorarse aplicando herramientas de análisis a la propia experiencia de usuario. De lo contrario, todos los datos de recursos humanos del mundo no le ayudarán a atraer y retener al talento adecuado para hacer avanzar su empresa.