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People Analytics – Human, Data, Human. El poder de volvernos más humanos a través de la data.

La pasión y relevancia por el talento ha ido lentamente tomando cada vez más y más relevancia en el discurso empresarial, hasta el punto que si comparamos el discurso de los CEO de los años 80 y los de ahora en la segunda década del siglo XXI, ante la pregunta ¿cuáles son los elementos que más han influenciado los resultados del último año? – las respuestas en tan solo 30 años han cambiado sustancialmente. En los ochenta la gran mayoría de CEOs argumentaban al rededor del enfoque en procesos, la rigurosidad de la calidad, re-ingenieria, servicio al cliente, eficiencia en los costos y gastos, entre otros elementos.

En nuestros días, los CEOs responden que el éxito radica en la calidad del talento que tiene en la organización, un talento creativo que innova constantemente, incluso cada vez más oímos algunos asegurando que el 100% del éxito está en la cultura que han creado. Ante el reto de las organizaciones para mantenerse vigentes, exitosas, los CEOs actuales aseguran que necesitan cada vez más, talento para ser ágiles, innovadores y manejar la incertidumbre, capturando las oportunidades del mercado.

Por ejemplo, David Vélez, CEO y Fundador de NuBank, asegura que muchos querrán y harán incursión en la banca digital, sin embargo, nadie podrá copiar su cultura. – “ellos son un banco que quiere ser digital, nosotros somos una cultura digital, ágil e innovadora, que creó un banco.”

Justo cuando palabras como talento y cultura se han tomado el mundo empresarial y organizacional, aparece un contexto que nos obliga a hablar de trasformación digital, 4ta revolución industrial o industria 4.0. Que se refiere a la era digital que ha llevado a la creación masiva de sistemas que nos obligan a manejar millones de datos y como consecuencia contar con algoritmos e inteligencia artificial que aprenda constantemente de los mismos datos, hasta lograr perfeccionar un proceso. Es tan novedoso e incomprendido por la mayoría, que palabras como automatización y computadores, son del pasado y pertenecen a la 3ra revolución industrial.

Finalmente, no es suficiente en nuestra época oír hablar de talento, cultura, trasformación digital, industria 4.0, sino que también comienzan a emerger conceptos como, modelos de negocio y emprendimientos disruptivos, amenazando el status quo de casi todas las industrias. Hablamos de ecosistemas de emprendimiento e intra-emprendimiento y cómo logramos convivir entre los negocios tradicionales con los nuevos start ups.

De manera que no solo requerimos de talento que genere cultura, resultados, sino que además ayude a trasformar digitalmente nuestras organizaciones, innove disruptivamente y de forma ágil, creando nuevos modelos de negocio. Fácil, cierto? Nunca fue más complejo, interesante y desafiante, ser líder o trabajar en áreas de Talento.

Entonces, ¿cómo gestionar nuestro talento en este contexto del mundo digital y la industria 4.0? ¿Cómo entender que la IA será la responsable de la perdida de millones de trabajos en el mundo? ¿Qué talento atraer a las organizaciones que entiendan esta nueva lógica digital? ¿Qué talento será capaz de re-inventar los negocios actuales y lograr prevenirnos de ser el próximo Kodak o Bluckbuster? ¿Cómo crear organizaciones donde 4 generaciones trabajen en el mismo lugar? ¿Cómo entender que los nuevos talentos no vienen de las universidades sino de emprendimientos? ¿Cómo atraer, seleccionar y gestionar talento que nunca conoceremos presencialmente, por que sus puestos de trabajo son remotos? Estás son algunas de las preguntas que me hago, con el objeto de re-definir y entender a lo que nos enfrentamos hoy en día.

La búsqueda de respuestas a tantas preguntas, me han obligado al uso de datos, procesar dichos datos y analizarlos de forma sistemática – Esto es lo que se llama, People Analytics (PA).

El título People Analytics es sofisticado y esta de moda en este momento, sin embargo, es una práctica fundamental para poder entender y participar de forma activa en el mundo organizacional. Las áreas de talento, podemos aportar gran valor a la organización y a las personas, a través del uso de Analtytics enfocado en las personas, talento y organización.

¿Entonces qué es PA?

Es la forma de analizar y correlacionar datos de negocio, organización y talento, encontrando respuestas desconocidas y profundas que ayudan a elevar el desempeño de las personas, el compromiso, cultura y sostenibilidad de los negocios.

¿Qué aportes trae PA?

Cuando se correlacionan datos de negocio, organización y talento, nos aproximamos a los procesos de Recursos Humanos de una forma diferente, enfocando cada acción, programa o política en tres impactos: 1. Reducir rotación de las poblaciones que más impacto tienen en los negocios, fuerzas de ventas, operaciones, logística, etc. 2. Aumenta el desempeño organizacional a través de impactar los resultados de las personas con precisión y 3. Define con claridad la organización, estructuras, indicadores que se necesitan para crecer los negocios. Por supuesto en nuestra experiencia utilizando PA hemos logrado impactar en al compromiso de los colaboradores con sus trabajos.

¿Cómo se implementa PA?

Recomendamos comenzar por hacer las preguntas más básicas organizacionales, de talento y su relación con el desempeño. En el proceso de evolución de la práctica ir elevando la profundidad de las preguntas, mientras las bases de datos y los softwares de analítica van encontrando su camino y automatización.

Algunas organizaciones han quedado atrapadas en crear la base datos, la limpieza de datos y la automatización de la recolección de datos, sin claros avances.

Paso 1:

¿Cuáles son las preguntas que cualquier organización estaría en condición de responder y sería el punto de partida, de la práctica de PA?

· ¿Cuál es el perfil de las personas que más rotan en los cargos de ventas?

· ¿Cuál es la rotación en cargos comerciales a los 30, 60, 90 y 120 días?

· ¿Cuál es el perfil de aquellos que rotan antes de los 120 días?

· ¿Cuánto es el valor de perdida de productividad por la rotación antes de los 120 días?

· ¿Cuál es el perfil de aquellos que duran más de un año en el rol?

· ¿Cuál es la diferencia de desempeño o contribución de aquellos que duran más de 1 año en el rol vs aquellos que rotan antes del primer año?

· ¿Cuál es la contribución promedio en EBITDA por persona?

Paso 2:

Buscar los datos en las fuentes primarias, como lo es nómina, resultados financieros y resultados de negocio. Centralizarlos en algún software o visualizador de analítica como Power BI, Quick Sense, Cognos, Watson, o similares.

Paso 3:

Una vez centralizados los datos y las visualizaciones, comenzar a responder las preguntas preliminares. Con los hallazgos iniciales, formular preguntas adicionales que profundicen en respuestas, siempre buscando llegar a conclusiones.

Paso 4:

Automatizar la centralización de los datos, procesamiento y visualización. Así como la depuración y limpieza de data.

Insistimos en que muchas de estas prácticas comienzan por el paso 4 y nunca logran trascender. De manera que nuestra invitación es a comenzar por las preguntas y la obsesión por encontrar las respuestas, y por ultimo dejar aquellos problemas concernientes a la data y la visualización.

Para lograr entusiasmarlos les queremos compartir dos casos en donde se lograr resultados extraordinarios utilizando el paso 1 y 2 de PA:

En una fábrica de alimentos congelados logramos encontrar los patrones de rotación tanto en días, perfiles como el desempeño perdido por dicha rotación. De acuerdo con los hallazgos, modificamos los procesos de selección e inducción, logrando que dicha planta en 9 meses, duplicar su capacidad productiva de 11 toneladas mes a 20 toneladas mes, con una rotación de un dígito y con un esquema de bonos por productividad exponencial. Hubiera sido casi imposible que el equipo gerencial llegará a dichas conclusiones sin la analítica necesaria.

En un call center con rotaciones de 3 dígitos, encontramos que el perfil de menos rotación y mejor productividad lograda en campañas out bound (ventas), eran aquellos que tenían más de 28 años y con experiencia previa en venta directa o retail. De menara que modificamos el perfil para una de las campañas de venta de uno de los clientes del Call Center, logrando las metas acordadas en 1/3 de tiempo esperado. Como consecuencia el cliente traslado más campañas al call center.

Esperamos que se interesen por está fascinante práctica del Peolple Analytics, y así llevar a nuestras áreas de Talento al nivel de contribución más estratégico posible, impactando en los resultados de negocio, en el desarrollo del talento y en la vida de miles de colaboradores.

Juan Solórzano Isaacs

https://www.linkedin.com/in/juansolorzanoisaacs/

www.juansolorzano.co



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