El mundo de HR Analytics es un mundo de tentaciones. De soluciones rápidas. De programas mágicos. De tirar datos y que salgan resultados. De sistemas automáticos que encuentran patrones. De aplicaciones en las que uno sin formación previa pueda hacer preguntas y que el programa de respuestas.
Pero HR Analytics (O People Analytics) tampoco es una disciplina que requiere que uno sea un Doctor en Física, Matemática, o un nuevo Einstein para poder tener avances y lograr resultados que mejoren la Gestión Humana, y consecuentemente los resultados del negocio y la vida de las personas (porque se trata de todo esto en simultáneo).
Continuamente se desarrollan opciones en el mercado que ofrecen, bajo el nombre de Analytics, Inteligencia Artificial, Sistemas Cognitivos, Data Mining, Machine Learning, y muchos otros términos, que proponen soluciones antes imposibles. Pero la lectura debería ser saber, como uno debe aprender a leer en los números, encontrar las diferencias entre qué es posible y qué no.
Trabajar en el mundo de HR Analytics requiere ser un curioso que debe aprender de todo, y especialmente saber aplicar el sentido común y entender lo particular de cada negocio, sabiendo así comprender qué datos son posibles obtener, y qué preguntas son necesarias responder.
Tener una fascinación por el análisis de los datos, -o tener profunda formación en estadística o matemática- no es suficiente. Es necesario saber y aprender sobre psicología -que incluye psicología organizacional, como también psicometría, entre otras especialidades-, gestión humana, y muchos otros procesos.
Es poder comprender que People Analytics no es repetir continuamente el concepto de que estamos ofreciendo un abordaje “científico” en cada oportunidad que se tenga. Científico es - como muchos de los proyectos de HR Analytics más famosos lo han demostrado- saber investigar, y eso incluye métodos mixtos de investigación, en los que se combina abordajes cualitativos con cuantitativos, como saber diferenciar (y aprovechar) lo que frecuentemente se denomina -erróneamente- investigar, cuando en realidad se quiere decir “revisar el estado del arte” (o sea, ver lo que la ciencia sabe sobre un tema en particular, para así no tener que reinventar la rueda).
Es por eso que creemos que desarrollarse y ofrecer servicios en People Analytics, o HR Analytics, según prefieras llamarlo, requiere mucho más que solo tener habilidades en análisis de datos, o contar con modernos e innovadores programas de análisis.
Es saber aplicar el sentido común, identificando las preguntas que necesitan ser respondidas, aprovechando el conocimiento que la ciencia ya tiene sobre el asunto, aplicando las herramientas analíticas que correspondan a cada situación en particular a los datos que el negocio le hace sentido tener (y gestionar), interpretando luego con cuidado y responsabilidad las conclusiones, para traducirlas en términos que cada uno de los involucrado comprenda, y comunicarles ello de una manera atenta y efectiva.
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Este newsletter comenzó hace algunos años como una reseña de nuestras lecturas que titulábamos "Qué estamos leyendo". Muchas veces terminábamos conversando en reuniones con colegas y clientes acerca de esas lecturas que compartíamos, y alguno confensaba que luego de recibir el newsletter compraba alguno de aquellos libros para leerlo. Pensamos que quizás era momento de volver a compartir alguno de los libros que estamos disfrutando.
Para volver elegí, y esta vez va a título claramente personal, "Open", de André Agassi. Si... El tenista. Quienes me conocen sabrán que parece extraño que esta sea un libro de mis lecturas. No solo tengo casi nulo interés por el deporte, sino que además menos aún por el tenis. No fue una elección personal, sino un -inteligente- regalo de una colega de Barcelona, Mónica Seara, quien en mi último viaje, luego del seminario de HR Analytics, me lo obsequió.
Open son las memorias de Agassi. Desde su infancia en la que su padre lo entrenaba obsesivamente con una máquina para lanzar pelotas, hasta el momento que decide su retiro de la actividad profesional. No es un libro técnico, teórico, conceptual, herramental, ni nada de ello. Es lo que es: un relato por el propio protagonista de su vida. Un protagonista que supo desarrollar su carrera y trabajo personal de una manera -en muchos momentos- algo distante de lo que uno imaginaría en ciertos momentos del alto desempeño y del tenis en los primeros lugares del ranking mundial.
Es un libro para leer sin freno, porque finalmente es un acto de reflexionar acerca de las elecciones que uno hace, de cómo construye equipo y relaciones para obtener logros. Un recorrido de cómo tantas veces uno es el responsable y el límite del alto desempeño. Es a su vez un recorrido sobre las inquietudes de cómo insertarse en un medio (quizás en términos de management diríamos mercado), cómo posicionarse, cómo aceptarse como único y diferente, reconociándose ser una propuesta de valor diferente a lo que se encuentra.
Si lo leés, espero que encuentres el mismo placer que tuve al leerlo. Lo dice un lector que nunca tuvo interés alguno en el tenis.
Juan M. Bodenheimer
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Una imagen vale más que mil palabras (o mil análisis). Y eso es lo que claramente esté comprendiendo el mundo de Analytics. Muchos necesitan imágenes para entender de qué se trata y qué se está diciendo. No es causal ver que una importante parte de las publicaciones (y herramientas) que van apareciendo en el mercado de Analytics estan vinculadas a la Visualización de Información. 
Los datos esconden mucho, y se los puede hacer hablar, no solo con complejas y sofisticadas herramientas de análisis y algoritmos, sino también sabiendo encontrar las formas y métodos más apropiados para mostrarlos de manera visual. Estos temas son parte importante de nuestra agenda de estudio y trabajo (y así lo hemos hecho parte de nuestra nueva actividad abierta titulada "De Datos, Métricas, Tableros y Visualizaciones), y será parte de nuestros desarrollos futuros. En nuestra agenda de lectura y profundización encontramos en el camino el "Storytelling with Data", de Cole Nussbaumber Knaflic, que entre los libros que tenemos y leemos sobre el tema, ha sido diferente. Cole, de formación de base matemática, ha luego transitado un camino por el ámbito empresario, teniendo a su vez un MBA, y experiencia en finanzas. Y especialmente interesante para nosotros, profesionales vinculados a la Gestión de Personas, Cole ha sido parte del quizás ya "mítico" equipo de People Analytics de Google, ya famoso por trabajos como el Proyecto Oxígeno o el actual Proyecto Aristóteles. La autora era responsable de temas de visualización de información, como también fue entrenanado personas de la compañía en esta disciplina.
El libro presenta un enfoque interesante para el practicioner, ya que puede presentar temas técnicos, como lo son la elección de las visualizaciones más adecuadas para cada situación, incluyendo buenas prácticas de manera sencilla y pragmática, sino que también lo enfoca desde el Storytelling, ofreciendo un camino de visualización reflexivo pensando en el público que tendrá nuestro trabajo, nuestros objetivos, y cómo trabajar para que nuestras visualizaciones cuenten sus historias de la manera más apropiada, y los destinatarios no tengan dificultades en poder aprovecharlas.
La autora es especialmente generosa en citar sus referencias y fuentes conceptuales, como por ej. el trabajo de Nancy Duarte (de quien recomendamos Slidedology, el cual usamos como soporte conceptual para nuestras capacitaciones en Presentaciones Efectivas), además de brindar recursos diversos que pueden ser útiles para seguir profundizando o trabajar en la preparación de visualizaciones.
Creemos que el trabajo de Cole puede ser una buena opción para comenzar a estudiar y trabajar en cómo hacer que nuestros datos sean compartidos visualmente de la manera más efectiva posible.
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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.
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¿Retener o no retener? ¿O cómo retener? Son algunas de las preguntas o inquietudes de muchas áreas de Gestión de Personas. Por eso es interesante lel reciente paper publicado en "Strategic Management" por David Tan y Christopher Rider ("Let them go? How losing employees to competitors can enhance firm status") 
Los autores proponen analizar otro aspecto relevante vinculado al Retention Management.. ¿Qué impacto tiene en la competitividad de la empresa en el mercado de trabajo el que ciertos empleados dejen la empresa? Principalmente hacen foco en cómo el contar con un índice creciente de empleados que renuncian por cambios para crecimiento o mejora profesional generan en otros potenciales empleados una imagen de que la empresa ofrece una experiencia laboral prestigosa que mejora las posibilidades de mobilidad externa. Los investigadores han analizado datos del mercado de trabajo de casi 10 años encontrando que altos niveles de empleados dejando la empresa mejora el prestigio de la empresa cuando estas renuncias se deben a promociones a puestos en competidores de relevancia en la industria.
Es interesante en este sentido considerar cómo aprovechar este tipo de fenómenos en las acciones de marca empleador, gestión de talento, y acciones de retención.
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