Se trata de medir... Pero no tanto.
Ya ha pasado cierto tiempo desde que comenzamos con esta aventura de un mundo nuevo como lo es el de HR Analytics. El comienzo fue la inquietud de cómo aprovechar todos esos datos que nadie sabía utilizar -o que muchos no sabían que estaban disponibles- para entender qué estaba ocurriendo y qué decisiones tomar en áreas vinculadas a la Gestión Humana.
Comenzamos en su momento con el "sesgo" del Data Mining, disciplina que nos permite encontrar patrones no evidentes en grandes conjuntos de datos. Hablábamos del Data Mining en Recursos Humanos. Pero no es casual que con el tiempo hayamos cambiado el término a simplemente a (HR o People) Analytics.
Y comenzamos con diversos cambios. Antes nuestra biblioteca se llenaba de libros sobre algoritmos complejos. Hoy los libros que sumamos y estudiamos incluyen temas diversos como Estadística, Psicología Organizacional, Metodología de la Investigación, Ciencias Sociales. Bases de datos académicas como por ej. EBSCO son parte de nuestro trabajo.
El "veamos qué hay estudiado" sobre un tema es una idea y frase frecuente, o tutorear, evaluar o trabajar en tesis cuantitativas o de metodología mixta -combinación de métodos cuanti y cualitativos- un camino necesario para conocer el estado del arte de múltiples temas o abordajes necesarios, como a su vez seguir revisando el sinfín de técnicas estadísticas que escapan al Data Mining.
Ya no entendemos Analytics como antes. No creemos que se trate solo de medir. No entendemos que se trate de que te gusten los números. No es medir por medir.
Entendemos Analytics como el trabajo para mejorar la toma de las decisiones utilizando evidencias (datos), pero no signifique estos sean solo números, porque como nos mostraron muchos proyectos exitosos es necesario aprovechar e integrar métodos cualitativos. O valorar lo irracionalmente que tomamos decisiones: a pesar de tener la evidencia enfrente nuestro, la negamos, ignoramos o rechazamos.
Es por eso que hemos se debe abrir el campo de trabajo: pensar cómo comunicar, como involucrar y cómo visualizar son temas a su vez relevantes. Esto es un camino con múltiples herramientas que no necesariamente sean grandes y complejos algoritmos. Simplemente es muchas veces ingenio de cómo aprovechar pocos datos para encontrar nuevas ideas, utilizando inteligentemente las herramientas disponibles.
Analytics no es solo medir. Es siempre tener presente las preguntas que nos importan, y saber elegir y combinar las herramientas y métodos para responderlas: y eso involucra el desafío de saber combinar y exceder la estadística o el data mining, involucrando la ciencia -sea psicología, sociología u otros-, sus métodos -sean cuali o cuantitativos-, y pensar cómo finalmente se tratará de que las personas escuchan nuestros hallazgos, y los confronten con sus prejuicios.
Si querés conversar acerca de cómo aprovechar los datos para tomar mejores decisiones en tu organización ,sea en Recursos Humanos, o temas vinculados, consultanos haciendo click aquí.
