En la ironía del subtítulo queríamos ejemplificar un fenómeno que podemos observar a diario. Tantos términos que se convirtieron parte de la vida cotidiana, aunque la mayoría de quienes lo nombran no comprenden qué significa e implican.
Entre tantos, hoy nos queremos centrar en dos que todos quieren nombrar como herramientas que usan en sus áreas de Gestión Humana: Machine Learning y Data Mining.
¿Son lo mismo? ¿Qué "hacen"?
Podríamos decir que en primera instancia son primos hermanos. Ambos utilizan los mismos algoritmos (secuencias de pasos) para poder "aprender" patrones en conjuntos de datos.
Por una parte, podríamos definir el Data Mining como el análisis de grandes conjuntos de datos para encontrar patrones no evidentes, pero relevantes. Esto es una herramienta que nos permite aprovechar a las computadoras, trabajadoras incansables, para que prueben combinaciones de variables hasta encontrar -sin hacer pausas- algún patrón que nosotros no podríamos nunca encontrar en un sinfín de datos.
Machine Learning también busca comprender (o aprender) patrones, pero a diferencia del Data Mining, en el cual se analiza el conjunto de datos para concluir en patrones identificados, en el Machine Learning el algoritmo "continua" aprendiendo de manera autónoma a medida que es alimentado con nuevos datos. Es una pequeña, pero gran diferencia.
Utilizando ejemplos de Gestión de Personas: con Data Mining podríamos analizar el sinfín de datos recolectados en los últimos años para identificar la combinación de factores que diferencian a los empleados de alto desempeño de los otros, para así optimizar nuestro proceso de selección de personal. Una vez construido ese “modelo”, lo aplicamos para decidir si avanzar con un candidato o no. Machine Learning en cambio no solo genera un modelo, sino que continúa mejorando a medida que se generan nuevos datos. Esto es claramente más atractivo, ya que el aprendizaje es continúo y más “autónomo”, pero esto requiere más desarrollo.
En otras ediciones,continuaremos revisando otros conceptos.
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En los últimos años el concepto de Colaboración ha ocupado un lugar central en muchas prácticas, ámbitos e industrias. 
En este contexto es interesante revisar lo publicado por Harvard Business Review, en lo que ellos consideran como uno de los artículos claves del 2017.
Los autores del mismo, Rob Cross, Reb Rebele y Adam Grant marca ciertos límites para la utilidad de Colaboración.
Datos de 300 organizaciones estudiadas indican que entre el 20 y el 35% de las colaboraciones que suman valor proviene de solo el 3 al 5% de los empleados.
El participar y colaborar mejora la posición del empleado dentro de la red organizacional, pero esta "mejora" se convierte en un problema, ya que aumenta la demanda sobre los empleados de mayor colaboración. Este círculo virtuoso se convierte en uno vicioso: estos empleados se transforman en cuellos de botella institucionales ya que el trabajo no avanza a menos que no sean incluídos. Y además, están sobrecargados por lo que ya no son efectivos a nivel individual.
Al analizar el fenómeno de recursos colaborativos podemos identificar 3 categorías: informacional, social y personal. Informacional refiere a los conocimientos y habilidades -aquel expertise que puede ser registrado y comunicado-. El social involucra el acceso y posición en una red que facilita la colaboración con otros. El personal hace referencia al propio tiempo y energía.
Los dos primeros pueden ser utilizados sin restarle recursos al empleado: pero el último es limitado. Participar y colaborar resta para el trabajo personal e individual.
El estudio de HBR muestra fenómenos interesantes, como por ej. que los los empleados más deseados para colaborar presentaban los índices más bajos de compromiso (engagement) y satisfacción de carrera, por lo que el poder analizar a los empleados que estén en sobrecarga de Colaboración es una actividad clave. Hay que enseñarles a priorizar y filtrar pedidos y autorizarlos a decir que no.
Hay otras estrategias, como revisar la estructura y diseño organizacional para así poder identificar prácticas más efectivas en el proceso de toma de decisiones.
El estudio también encontró que aproximadamente 20% de las "estrellas" de la organización no colaboran: solo se preocupan por sus propios números (y los bonos asociados), sin replicar/amplificar estos resultados a otros colegas. Es quizás hora de repensar cómo compensar la Colaboración.
Claramente la Colaboración es la respuesta a muchas necesidades del negocio, pero no siempre más es mejor.
Te invitamos a leer el estudio completo publicado por HBR para aprender más sobre un tema clave.
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