En muchas oportunidades el CLC (CEB) nos presenta modelos de mucha simpleza que nos permiten entender problemas importantes y complejos.
Para el CHRO Quarterly (QR 2013) nos presentan un modelo que nos permite entender qué competencias son las claves para poder desarrollar el "Insight IQ", que diferencia empresas y equipos de trabajo de bajo y alto nivel de madurez analítica (Analytics).
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Siempre nos gusta volver a revisar Psyblog, donde encontramos algunos trabajos recientes de la investigación, y su aplicación, como también temas clásicos de la investigacióm, y referencias a papers aplicados.
Pareciera no ser un tema nuevo el que propone el título. Una de las principales motivaciones humanas es sentirnos bien acerca de nosotros mismos: Ya Maslow lo decía. Reforzar nuestra propia imagen nos hace sentir bien y nos da más confianza. Esto lo hacemos pensando que somos mejores que otros, que somos más inteligentes, con más capacidades, de lo que a veces realmente somos o tenemos. No todos son optimistas, pero es frecuente que pensemos estar sobre el promedio en muchas áreas o temas.
Esto se debe a un sesgo cognitivo que ahondaremos a continuación.
Sintiéndonos bien acerca de nuestro grupo.
Lo planteado anteriormente también ocurre en los grupos a los que pertenecemos.
Uno de los sesgos psicológicos que nos permite pensar de manera positiva acerca de nuestro propio grupo es denominado en inglés "ultimate attribution error". ¿Qué significa? Cuando alguien de otro grupo hace algo inmoral o cuestionable, o simplemente falla en alguna tarea, no buscamos excusas para eso, sino que atribuiremos la conducta o falla a su poca habilidad o características. Cuando ocurre algo similar con alguien de nuestro grupo, dedicaremos un esfuerzo especial a encontrar excusas para la situación. Y estas tendrán algo de particular: fue, o mala suerte, no se "habían esforzado especialmente" o estaban en una situación difícil. No actuamos de la misma manera que si esto ocurriese con alguien de otro grupo.
Ocurre algo similar con situaciones positivas, por ej. cuando la misma pudiese ser causa de orgullo: si es nuestra o de nuestro grupo, se deberá a nuestra habilidad o porque algún miembro del grupo es bueno. En cambio, cuando alguien de otro grupo logra un éxito, se deberá a la suerte, porque era el momento justo, o porque realizaban un esfuerzo especial: El éxito no se debe a la persona, sino a la situación.
"Mi equipo es talentoso, el tuyo simplemente tiene suerte" podría ser una buena síntesis de lo explicado anteriormente, patrón de conducta ha sido visto en todo tipo de contextos de investigación en psicología. Por ej. se puede ver el trabajo de Hewstone (1990).
El tema aquí no ha terminado
Este tema continúa siendo investigado, enfocándose principalmente en los prejuicios y estereotipos. Se sigue encontrando los mismos efectos, pero con nacionalidades o diversas etnias, en lugar de equipos o unidades sociales más pequeñas.
La idea sigue siendo la misma: cuando los miembros de nuestro grupo cometen un error, fue un accidente o anomalía, cuando fueron miembros de otro grupo, es "típico de ellos".
Compartimos hoy una charla TED que nos parece es una entretenida ironía sobre la estadísticas y su uso, pero también un buen ejemplo de qué cosas son necesarias para poder saber utilizarlas. Todo trabajo con estas herramientas no se finaliza con el uso de ellas, sino con una interpretación y uso inteligente para poder encontrar aplicaciones concretas de los análisis que se puedan realizar. No se trata entonces de simplemente de "tener resultados", sino comprender qué significa, y cómo se trasladan a acciones y aplicaciones concretas.
¡Esperamos la charla te guste!
Es frecuente que cuando nos reunimos a conversar con colegas acerca de lo que hacemos en el mundo de Talent Analytics usando herramientas de Data Mining, entre otras, se asocie el tema a Business Intelligence, por ej.
Nuestro trabajo también se basa en herramientas de la estadística, pero cada uno de los enfoques (y herramientas) posibles no son iguales entre si e implican diferentes abordajes. Es por eso que inspirados por un texto que encontramos en un blog de referencia en estos temas, queremos aprovechar para diferenciar los conceptos que titulan este texto, y así poder continuar profundizando en las posibilidades que estas ofrecen.
La tendencia es orientarse al concepto de "Data Science", que abandona esa sensación de "llevar las estadísticas" para pasar a lo que debería ser: colaboración, interacción, aplicación, y no el estereotipo anterior de una persona aislada, actuarios, dedicado a hacer informes.
Para diferenciar los ideas de la estadística y del "Data Scientist" el siguiente cuadro es una buena herramienta:
Lo que vemos también en el cuadro es el cambio que va ocurriendo a nivel de cantidad de datos disponibles. La existencia y creación continua de datos no estructurados o no sumarizados (como por ejemplo presentes en las redes sociales) cambia las posibilidades y herramientas de análisis necesarias.
No se trata aquí de disminuir el rol y necesidad de los especialistas en Estadística, sino de encontrar las diferencias que implican cada enfoque.
El otro tema importante es diferenciar el concepto de Data Science y Business Intelligence:
En gran parte, el trabajo actual que hacen los sectores de Gestión de Personas / Recursos Humanos está vinculado al enfoque de Business Intelligence, enfocando el trabajo a una perspectiva de ver hacia atrás (por eso titulábamos un post anterior "Autopsia de RR.HH. o mirar hacia el futuro" cuando poníamos en discusión el uso de indicadores de RR.HH.)
El saber reconocer las posibilidades que ofrece el "Data Science" es también pasar a un auténtico enfoque estratégico de la Gestión de Personas, en el que nuestro trabajo mira hacia adelante, respondiendo a las necesidades del negocio, ofreciendo respuestas para poder sumar valor, tomando decisiones que no se basan en supuestos, sino en el uso de datos ya disponibles.
¿Dónde usar estas herramientas? En todo proceso de Gestión de Personas y Recursos Humanos. Puede ser encontrar qué conductas de los empleados generan resultados en el negocio, identificar la relación entre la inversión en RR.HH. y los indicadores del negocio, predecir qué empleados renunciarán, qué candidatos serán de alto desempeño, quiénes son los "high potential", y mucho más.
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Michael Norton, Profesor Asociado en Harvard, nos propone en esta interesante charla TED la idea de que hay una manera de usar el dinero para comprar felicidad. Desde la psicología, y desde la investigación en cómo las personas compran y gastan su dinero.
¡Esperamos te guste!
