El 12 de Agosto Juan Bodenheimer fue invitado a dictar un módulo sobre Indicadores en el nuevo programa para HRBPs que ofrece la Universidad de San Andrés. A pesar de ser un tema que los profesionales de Gestión Humana miran con algo de distancia, a la veces les debe ser cercano, y siempre están deseoso de saber más para que con mejores conocimientos los indicadores puedan tomar un rol central en la gestión.
Durante la actividad se fueron realizando diversas actividades para poder profundizar en las complejidades del diseño, uso (gestión e interpretación) de los indicadores en áreas de Recursos Humanos, como también revisión de algunas metodologías contemporáneas, su relación con la estrategia y la propuesta de valor del negocio y de la Gestión Humana de cada organización, para finalmente mostrar las tendencias y los nuevos temas de agenda que gracias al continuo desarrollo de HR Analytics y People Analytics, está teniendo desarrollo de gran relevancia (por ej. prácticas de Visualización de Información para una mejor comunicación).Para nosotros cada actividad que dictamos es un momento para seguir desarrollando e integrando los conceptos con los nuevos avances, como también para seguir construyendo una pedagogía de un tema que para muchos profesionales requiere un especial esfuerzo en su trabajo diario.
Agracedemos a Luis Karpf y a los colegas del Centro de Educación Ejecutiva de la Universidad de San Andrés por la invitación.
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El concepto de personalidad siempre es un tema de conversación y discusión. Por ej. términos como extrovertidos e introvertidos pasaron a ser parte de las conversaciones entre amigos, o de cualquier persona que no sea especialista en psicología.
¿Pero efectivamente qué significa e implica ser extrovertido o introvertido? Piaget decía que el problema de la Psicología es que todos se sienten habilitados para hablar acerca de ella. En esta charla TED, Brian Little, investigador de la Psicología de la Personalidad vuelve a revisar estos conceptos fundamentales de la disciplina, y la factibilidad del cambio.
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Es fantástico ver cómo el tema de People Analytics / HR Analytics va tomando un lugar cada vez más importante en la agenda de Gestión Humana.
Juan Bodenheimer, de Instare, estuvo la semana pasada en la Jornada de People Analytics, organizada por HCM Front, en el Centro de Innovación en la Universidad Católica (Santiago de Chile). (Gracias HCM por la invitación)
La jornada fue abierta por Carlos Jerez Hanckes, fundador de HCM y director de Matemática Computacional de la Universidad Católica, quien disertó sobre el impacto que está teniendo Big Data a nivel global en diversos procesos y problemas, ofreciendo herramientas predictivas aprovechando los datos que son generados de manera continua.
Luego continuó Jaun Carlos Valenzuela, Psicólogo y Licenciado en Filosofía, quien ha desempeñado múltiples cargos gerenciales en áreas de Recursos Humanos. Su presentación se centró en los cambios de paradigmas que se vienen presentando en las organizaciones, y presentando cómo estamos observando un cambio de paradigma en la actualidad.
Finalmente Juan Bodenheimer, con su presentación "¿Y qué estás esperando?", diseró sobre cómo People Analytics es un punto de conexión entre los problemas de la Gestión de Personas y la utilización de datos que se generan de manera continua, tanto en los sistemas de Gestión Humana, como también en los sistemas de negocio. El principal obstáculo es definir adecuadamente las preguntas/problemas a responder/resolver, pero también no pueden descuidarse como temas de agenda la Gestión de los datos (Capturarlos, almacenarlos, limpiarlos, entre tantos procesos relevantes). Pensar los procesos de la Gestión Humana deben incluir necesariamente el definir qué hacer con los datos, y no sorprenderse luego que se ha descuidado el tema y no se cuenta con lo necesario para poder resolver temas de impacto y relevancia.
Aplaudimos la iniciativa de HCM Front de organizar este evento, y estamos deseosos de ver muchos más en toda Iberoamérica, región que es parte clave de nuestra agenda.
(Juan Bodenheimer, el primero atrás a la izquierda, con el equipo de HCM Front)
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Hay muchos temas pendientes en la Gestión Humana. Como también hay temas que todos quieren resolver: y en esos siempre hay algunos que dicen tener un camino para llegar a destino, pero finalmente cuando vemos en detalle, su factibilidad entra en duda. Y en el caso de la Capacitación, no hay dudas de cuál es el gran asunto que todos quieren resolver: El ROI de la Capacitación.
En esto nuestra postura quizás es diferente a la de muchos. ¿Qué pensamos? No insistas con el ROI de la capacitación. ¿Por qué decimos eso (enunciado por el cual muchos nos pondrán como extraños profesionales de la disciplina)? A continuación te lo explicaremos.
Sin duda alguna hay un antes y después de Donald Kirkpatrick. Este referente llegó en su momento con su modelo de los 4 niveles de la evaluación de la capacitación y de ahí todo fue diferente. ¿Qué planteó? Que la capacitación puede (y debe) ser evaluadad en 4 dimensiones. Atención. Porque a veces se le cambian los nombres por no haber leído la fuente original (El libro de Kirkpatrick fue publicado en español por Gestión 2000 bajo el nombre de Evaluación de Acciones Formativas)
Después esto pasó a tener mayores complejidades cuando Philips le sumó un quinto nivel: la evaluación del "Return of Investment" (ROI) de la capacitación, que implica evaluar la relación entre el beneficio que brinda la capacitación vs. el costo que tuvo.
Sin duda alguna es algo que toda persona en el ámbito empresario le gustaría conocer. Pero cuando comenzamos con los aspectos metodológicos y prácticos para poder obtener ese número, vemos que no es tan sencillo, especialmente considerando gran parte de la oferta de capacitación de toda empresa, donde es difícil cuantificar adecuadamente y finalemente poder hacer las estimaciones deseadas. Comienzan a surgir un sinfín de variables, entre otras complicaciones, que influyen en el problema, y las buenas intenciones del ROI quedan olvidadas.
No significa que esté todo perdido. Siguen habiendo referentes que están considerando abordajes para poder hacer la estimación (por ej. Holton, utilizando el modelo de "Utility Analysis", para el cual usa como referencia una publicación al respecto de J. Boudreau).
Pero más allá de la factibilidad de ese indicador, hay un punto que queda olvidado en tanta obsesión (y decepción) por obtenerlo... ¿Qué sentido tiene evaluar el ROI si la capacitación no fue "transferida"? ¿No debería ser nuestra primera preocupación el lograr que los participantes de cada acción de capacitación finalmente apliquen lo visto a su trabajo diario? Finalmente el problema de la transferencia ha sido olvidado en la práctica, a pesar de ser nombrada como un tema relevante por los practicioners.
Sigueindo este enfoque, el trabajo académico también ha tenido otros avances, construyendo instrumentos para poder evaluar esas dimensiones, muchos de los cuales ya han sido validados, constituyendo así potentes herramientas para tomar mejores decisiones en el ámbito de la Capacitación (y más aún si es combinada con otras fuentes de datos). Esto nos permiten intervenir de manera inmediata para poder facilitar que los participantes utilicen sus aprendizajes, los cuales tanto costo tienen para las empresas (y personas, quienes deben esforzarse para aprender). La encuesta de satisfacción ya ha sido ampliamente superada, pero pocos han cambiado el enfoque, entendiendo que es solo una fuente adicional de información.
HR Analytics / People Analytics tiene mucho para aportar a empresas y personas. A pesar de que no se lo sepa, ya hay mucho camino recorrido, el cual puede ser aprovechado. Se trata no solo de saber aplicar técnicas de análisis de datos, sino también saber encontrar que sabe la ciencia, y la Gestión Humana / Recursos Humanos, todavía no ha aplicado.
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Compartimos algunos términos claves en el mundo de People Analytics
1. Data Mining: Proceso de encontrar patrones en grandes conjuntos de datos, para así generar información y conocimiento.
2. Machine Learning: Técnica vinculada al Data mining. Algoritmos que al leer datos van encontrando patrones. El proceso, a diferencia del Data Mining, es continuo.
3. Arbol de Decisión: Técnica de Data Minign que visualmente parece un arbol, y consiste de un conjunto de reglas de tomas de decisión con múltiples variables que explican patrones. Trabaja prediciendo datos categóricos y puede trabajar con variables continuas y categóricas también.
4. R: El software más autilizado actualmente en el ámbito de Analytics. Es gratuito, open source, tiene una gran comunidad de usuarios y desarrollos y diversos complementos que le da mucha flexibilidad para trabajar en todo tipo de proyectos analíticos.
5. Datos Estructurados y No Estructurados: La diferencia entre los datos que podrían ser fácilmente organizados en una hoja de cálculo o base de datos (estructurados), como lo son por ej. categorías o datos numéricos, vs. los datos no estructurados (emails, textos, imágenes, etc.)
6. Aprendizaje Supervisado vs. No Supervisado: En el aprendizaje se tiene el valor a predecir en los datos que se usan para encontrar el patrón (modelo). Por ej. cuando se quiere predecir el puntaje requerido en un test para saber que la persona tendrá un buen desempeño en el puesto. En el no supervisado no se tiene esa variable. Por ej. encontrar grupos/segmentos de empleados. No se tiene una variable que se quiere estimar (Variable a predecir)
7. Clustering: Algoritmo para encontrar agrupaciones de casos (datos). Es el utilizado para identificar segmentos en un conjunto de datos.
8. Datos de Entrenamiento vs. Testeo: Cuando se ejecutan algoritmos de data mining, primero se usa un porcentaje del conjunto total de datos (Frecuentemente un 60%) para analizar y encontrar los patrones. Luego se usa el restante de datos para aplicar el modelo y verificar si predecía correctamente (se compara el valor que se predice vs. el valor real que había para la variable a predecir).
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