La nueva gran tendencia tecnológica en el área de Recursos Humanos es People Analytics.
Heuvel y Bondarouk efectuaron un estudio en 2016 y con los resultados obtenidos, definieron el concepto de People Analytics como una identificación y cuantificación sistemática de las personas que impulsan los resultados de un negocio con el objetivo de tomar mejores decisiones.
No se trata simplemente de una herramienta que aporta datos valiosos mágicamente. Para que estos datos realmente tengan algún valor se requieren técnicas de investigación significativas.
¿Qué implica implementar People Analytics?
People Analytics es un proceso. En primer lugar, implica un marco mental en el cual situar una visión lógica de la situación y, en segundo lugar, un conjunto de operaciones estadísticas. Definitivamente, tener una gran cantidad de datos recogidos de la actividad diaria de los empleados sin saber para qué sirven o qué se puede hacer con ellos, no sirve de nada.
En sí, la finalidad última de People Analytics no es solo recoger datos, es ayudar a tomar mejores decisiones (RRHH Digital, 2020).
Dos aliados importantes
Esta herramienta combina otras dos innovaciones tecnológicas de gran valor, como lo son la Big Data y la Business Intelligence.
El primero es un recurso básico en cualquier estrategia empresarial.
En el ámbito de los Recursos Humanos se emplea para recolectar información sobre la actividad del personal de una organización. Posteriormente, se analiza para la toma de decisiones neutral encaminada a alcanzar los objetivos establecidos por el negocio.
La inteligencia de negocio o Business Intelligence es el proceso a través del que los datos generados por la Big Data cobran sentido. Incluye herramientas y prácticas que permiten filtrar la información para que sea útil, de calidad, y realmente aporten valor para decidir, no solo en el área de Gestión del Capital Humano, también puede utilizarse en muchos otros ámbitos de la organización.
El Modelo Talent Analytics Madurity y sus niveles
Nivel 1. Reporting operativo.
Aquí se encuentran los proyectos en los que se generan cuadros de mando o informes basados en las métricas tradicionales de Recursos Humanos, frecuentemente encaminadas a medir la efectividad del departamento.
Por ejemplo, datos de la plantilla, absentismo, rotación, masa salarial, formación, selección.
La automatización de esta clase de reportes operativos mediante herramientas de visualización ayuda a reducir significativamente el tiempo de preparación, aumentando no solo los contenidos, también los receptores.
Nivel 2 y 3. Reportes y análisis avanzados.
El ahorro de tiempo en la preparación de los reportes operativos ayuda a que las compañías profundicen en el estudio de las relaciones entre diferentes variables. El valor de People Analytics está en interpretar la información, no en generarla.
Nivel 4. La analítica prescriptiva.
Éste es el nivel que impulsa a las organizaciones hacia el futuro, indicando lo que se debe hacer en el presente, para que no ocurra posteriormente. Por ejemplo, mediante un proceso de RPA (robotización), aplicado a la generación de la nómina, el robot puede detectar los posibles errores al ejecutar dicha nómina, indicar las causas y proponer las soluciones más adecuadas para cada caso.
Muchas compañías están estableciendo las bases de ello, integrando fuentes de datos, auditando la calidad de los mismos, generando reportes que les ayuden a tomar decisiones más imparciales.
La cantidad de compañías que ya están implementando sus modelos predictivos va en franco ascenso, con lo que buscan optimizar algunos de sus procesos de RRHH: reclutamiento, desarrollo y retención del talento.
No importa en qué nivel del modelo de Bersin se ubique su organización. Es un hecho que si la empresa cuenta con un software de nómina flexible y versátil, podrá ir desarrollando las funciones que requiera en el momento más oportuno.
Si usted aún no cuenta con estas ventajas, acérquese a Fortia RRHH Software, tendremos una solución a la medida de sus necesidades.
