Uno de los mayores obstáculos con los que nos enfrentamos en la implantación del bigdata en los RRHH es la derivada de la falsa creencia sobre la incapacidad de «medir» los resultados en el área.
El mayor reto a superar, procede por tanto, de la falta de experiencia en el análisis de datos que tienen los profesionales del área. Pero no hay que preocuparse, pues este hándicap es hoy común al todos los ámbitos organizativos.
Es imprescindible que, detrás de un proyecto de implantación del bigdata en una organización, haya profesionales que sepan formularse las preguntas adecuadas (en esto creo que no hay mucho problema) pero también disponer de las herramientas que permitan encontrarlos los datos e interpretarlos de forma adecuada. Es lo que he señalado como el proceso de transformar la información en conocimiento.
Y es que uno de los principales obstáculos a los que deberán hacer frente las empresas es la falta de profesionales capacitados para desarrollar tareas de big data y de recursos humanos al mismo tiempo. Todo llegará. Mientras tanto recordemos que la inversión en formación y capacitación en analítica y tecnología será, en un corto espacio de tiempo, indispensable para el correcto desarrollo de la profesión.
Según Bersin, hay varios estados de madurez en las analíticas de big data que van desde el nivel 1 (reactivo) y pasan por el 2 (proactivo) el 3 (estratégico) y el 4 o predictivo. Recordemos que una de las claves fundamentales de esta tecnológica es la capacidad que nos ofrece de predecir los comportamientos de las personas en todos los ámbitos (compra, formación, desarrollo, etc)
Es evidente que aunque en las fases 1, 2 y 3 ya conseguimos valor la aportación más relevante se obtiene cuando alcanzamos esta última fase. Imaginemos: En Selección es muy interesante incrementar la eficiencia en los procesos de captación y evaluación pero lo más relevante es la capacidad de predecir “acertando” el comportamiento de los candidatos. En Desarrollo detectar las necesidades es básico pero mucho más lo es si somos capaces de hacer previsiones sobre el matching entre las necesidades futuras de la organización y las motivaciones de los colaboradores. Por último en Formación podemos cambiar determinadas dinámicas, generar nuevos contenidos etc pero mucho más relevante es la medición del ROI y sobre todo el análisis individual y objetivo del impacto alcanzado en los procesos.
Recordemos que nos guste o no el bigdata ha llegado al departamento de recursos humanos para quedarse y que cambiará radicalmente todas las formas de gestión.
Hoy los directivos han de ser conscientes que una parte del éxito y de la supervivencia de las organizaciones se basará en la capacidad de dar respuesta a los colectivos humanos que como consecuencia de los nuevos entornos laborales y del uso de las tecnologías (en un proceso que se autoalimenta a si mismo) son cada vez más individualistas, diversos e independientes.
Una estrategia de big data en Capital Humano
Para implantar una estrategia de big data en el ámbito de Capital Humano y conseguir, utilizando la terminología usada por Oracle «mejorar la estrategia y la contribución de los RRHH al negocio» creo que es conveniente tomar en cuenta las consideraciones siguientes:
Identificar que datos son los relevantes en cada momento para ser más eficientes y dar respuesta a las necesidades de nuestra organización y los colectivos que la integran. Hemos de dedicar algún tiempo a identificar los datos de los que disponemos y como podemos transformarlos en conocimiento que aporte valor. Un primer paso puede ser solamente el que nos permita integrar los datos que disponemos en las distintas plataformas que usamos. Un proyecto de Big Data es una oportunidad para identificarlos y definir una estrategia para su integración, ordenación. Recordemos que un proyecto de big data no exige cambiar a ninguna de las plataformas existentes.
Reducir al mínimo la manipulación humana de los datos con efecto de no «modificar» ni «inteferir» en los resultados. Para ello es relevante evitar prácticas de «copiar y pegar» y asegurarse de que los datos se recogen de forma automática y bien integrada en una interfaz. Cuanto menos se tenga que trabajar en los datos de forma manual para integrarlos mejor. Eso sí preocupémonos de crear una única interfaz para recopilar los datos que se atractiva y de fácil acceso.
Definir un implantación por pasos o etapas, objetivos alcanzables a corto plazo y con costes reducidos. No se trata de ponerse objetivos demasiado ambiciosos ni inconcretos. No se trata de hacer algo muy complejo. Cómo hablamos mucho de transformación tendemos a pensar que esta exige planteamientos muy complejos cuando la transformación puede y debe empezar simplemente por poner en marcha cosas que sean factibles, alcanzables a corto plazo y cuyos resultados seamos capaces de conocer, evaluar y medir en un corto espacio de tiempo.
Apostar por la simplicidad y la eficiencia: Una vez escogido el tipo de datos que necesita, la forma y donde se recogerán, es necesario decidir qué tipo de análisis necesitamos. Para ello, es importante recordar el valor de la simplicidad, comenzando con el análisis de correlaciones simples que permitan comprender los mecanismos y los tipos de resultados que se podrían obtener. Los resultados deben ser el resultado de un proceso que un no especialista en RRHH sea capaz de entender.
Evitar que el bigdata se convierta en «otro» problema: Pensemos que con el bigdata pueden ocurrir dos cosas. Que sigamos potenciando la imagen de oscurantismo y subjetividad inherente a la gestión de personas o que seamos capaces de ofrecer soluciones que contribuyan a los objetivos de la organización y que estén alineados con su estrategia. Pero hay que ir paso por paso, en caso contrario, los big data serán otro problema que hay que gestionar.
La importancia de los datos, de su integración y de los «interface» puestos a disposición de la organización dependerá básicamente de los objetivos que pretendamos conseguir. Hoy existen ya muchas herramientas disponibles en el mercado aunque «no todo lo que reluce es oro».
Por último ser conscientes que lo más relevante no será tanto la gestión de los datos, sino la forma en que estos se presentan para que puedan ser usados por la estructura de forma ágil y amena. Recordemos: También con el big data es conveniente aportar por la simplicidad.
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