Yves Morieux, Director del BCG Institute for Organization, plantea sus ideas acerca de las organizaciones actuales y los errores que se cometen en el diseño organizacional que tiene como consecuencia empleados menos satisfechos y menos comprometidos y malos resultados.
Yves observa dos pilares en el Management actual
Pero para él estos pilares -sobre los cuales se sostiene el Change Management- ya son obsoletos, a pesar de que todo libro de management utiliza uno u otro enfoque o intenta relacionar ambos.
En el enfoque actual del Management cada nuevo requerimiento a la organización y a los productos y servicios crean una gran complejidad (aumento de indicadores, procesos, estructuras, personas), la cual parecería ser de crecimiento exponencial.
En el enfoque de Morieux la cooperación es la necesidad central, que la perspectiva actual olvida. ¿Cómo intentan lo blando y lo duro promoverla? El duro no lo puede lograr, ya que lo único que logra es crear más complejidad. Para lo blando, cuando la gente "se quiere más", no cooperan más, sino que se genera improductividad. Para él, cuanto más "nos queremos", menos posibilidades de cooperación hay.
Ya estos enfoques son para él entonces obsoletos. Lo necesario es poder desarrollar simplicidad. Y para ello promueve 6 ideas centrales
Hacia el final de su charla da el ejemplo de lo que plantea el CEO de Lego: "la culpa no es por fracasar, sino por fracasar en ayudar o pedir ayuda".
Las ideas de Morieux nos hacen repensar muchas de los enfoques tradicionales del diseño organizacional, proponiendo una forma de pensar las organizaciones para generar más simpleza, más valor, a menos costos, enfrentando la complejidad de los negocios, aumentand o la satisfacción de los empleados.
¡Esperamos que te guste la charla!
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Continuando las diferencias entre las "ardillas de los informes" y "los ninjas del análisis", compartimos algunos puntos para revisar qué cultura de análisis de dato tenés, y las limitaciones que esto implica
1. ¿Informes standard o a medida?
La cultura de análisis ninja evita los informes standard de cualquier herramienta. Estos son simples herramientas que utiliza el proveedor de la herramienta para mostrar los datos. Estos "genéricos" no responden a las necesidades específicas de nadie, y frecuentemente presentan métricas que no son de utilidad. No sirven, a pesar del esfuerzo de las "ardillas" de agregar algún filtro o sumar otra dimensión.
El ninja busca crear informes a medida, una vez que pensaron cuál es la pregunta del negocio que se quiere responder.
Si... Generar informes a medida es trabajoso, ya que primero implica pensar con profundidad las presguntas a responder, identificar diversas métricas y dimensiones de análisis, sumar filtros y entender qué alcance darle a los datos a analizar. Pero también el camino es útil, ya que nos obliga a hablar con el negocio, y crear informes a medida, ver si responden a la pregunta, cuál es la respuesta y si ésta sirve al negocio (todo trabajo de un ninja).
2. No se utiliza datos sumarizados... Todo está segmentado.
Combinar los datos no sirve. Ganancia total. Cantidad de empleados. Antigüedad promedio. Renuncias mensuales.
Todos estos datos dicen poco, o nada. No tienen contexto, no hay análisis específico, no vemos qué pasa dónde y cómo. Y finalmente las personas terminan borrando automáticamente estos datos que generamos automáticamente. Lo que es necesario es la segmentación, que nos permite identificar los clusters (grupos) dentro de los datos. ¿Cuáles son los segmentos con mayor rotación? ¿Los empleados de qué edades llegan a menor antigüedad en la empresa?
Una vez que tenemos informes a medida, pasar a la segmentación es pasar a la próxima capa de preguntas que seguramente llevará de manera directa a algún hallazgo que nos indicará acciones a tomar. Es por eso que no hay que aceptar datos sin segmentación significante.
En otras publicaciones continuaremos con otros puntos para diferenciar y poder pasar de tener "ardillas de los informes" a "ninjas del análisis"
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Navegando la web encontramos una página que hacía esta simpática comparación: pensar en la existencia de los Ninjas del Análisis y las Ardillas de los Informes. Una ironía para pensar qué tipo de cultura del uso de los datos y la información tiene cada organización.
No debemos olvidar que el mundo del Big Data y Analytics no es la fascinación por la información y datos, sino de ayudar y "empujar" buenas y grandes acciones. Y estas últimas tienen como objetivo impulsar los resultados.
En un mundo en el que muchas organizaciones dicen ya estar haciendo análisis de datos, hay diferencias que son importantes entender. Y es por eso que el artículo nos resultó de interés.
Ninguna empresa cree contratar "ardillas de los informes", sino que se enorgullecen de tener "ninjas del análisis". Más allá de las habilidades de cada persona, el foco del trabajo y el puesto es lo que hace la diferencia.
¿Qué tipo de analistas tenés en tu organización? Quizás en la confusión de tener ardillas, cuando creés tener ninjas, no entiendas por qué el retorno de la inversión del uso de Analytics no es lo que querés.
En la próxima publicación, algunas ideas de cómo pasar de tener ardillas a ninjas.
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Cada vez se trabaja más. La semana de trabajo de 40 horas parecería ser una reliquia del pasado. Pero pedir cada vez más tiempo extra no es solo malo para el bienestar de las personas, sino también negativo para las compañías.
Según los hallazgos de un reciente estudio (hacer click aquí para acceder al mismo) parecería ser más importante cuándo se duerme. Dormir poco no sería lo ideal, pero caminar cuando todavía es de noche, sería peor.
En un artículo publicado en The New York Times Kenneth Wright, especialista en Neurociencias, que la cognición está en su mejor momento varias horas antes de la hora habitual de dormir, y está en su peor momento próxima a la hora habitual de despertarse, lo que sugeriría que el mejor horario de trabajo es más tarde en el día, no al principio de cada mañana. La conciencia se activa inmediatamente, pero la mente requeriría hasta 4 horas para poder llegar a su punto máximo de atención y alerta, por lo que antes no se podrían tomar las mejores decisiones.
¿Cómo se ajustan a esto los empleados entonces?
Es interesante observar cómo los horarios han sido un desarrollo centenario, que no necesariamente condice con los ritmos corporales y cognitivos.
Te invitamos a leer esta otra nota para seguir viendo un tema que tiene impacto en la productividad y bienestar de personas y organizaciones.
Esperamos te gusten estas referencias. Ideas, sugerencias y/o consultas son siempre bienvenidas. Podés ponerte en contacto con nosotros haciendo click aquí.
En 2013 las divisiones de Teoría de la Organización y Management y Comportamiento Organizacional de la Academy of Management, una de las instituciones más importante de su especialidad, premió como mejor paper al titulado "The Transparency Paradox: a Role for Privacy in Organizational Learning and Operational Control".
Ethan Bernstein, Assistant Professor en Harvard, analizó datos de observadores participantes y un experimento de campo en la segunda fábrica de celulares más grande del mundo, ubicada en China. Se tenía como objetivo estudiar las implicaciones del diseño organizacional transparente en la productividad de los empleados, y en el desempeño organizacional.
El paper propone la idea de "la paradoja de la transparencia", según la cual, al mantener la posibilidad de que los trabajadores sean observados contraintuitivamente se reduce el desempeño, ya que los observados deben modificar su actividad en función de medios que tienen costos.
Según este estudio, el crear zonas de privacidad, bajo ciertas condiciones, aumentarían el desempeño.
La evidencia empírica de campo indica que incluso un modesto aumento del nivel de privacidad a nivel de grupo conlleva un significativo aumento en el aumento de la productividad, mientras que la evidencia cualitativa sugiere que la privacidad es relevante para la disminución de distracciones, mejora continua y experimentación, entre otras cosas.
Un tema que merece continuar ser estudiado.
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