Cuando apareció Moneyball, comenzaron a publicarse diversos artículos en medios de renombre, explicando el enfoque mostrado en la película para reclutar jugadores de Baseball, y cómo esto podía ser trasladado al ámbito empresario.

Podemos nombrar por ej. "Moneyball in the Workplace", "What Moneyball Can  Teach You About Hiring the Right People" o "Moneball at the Work: They've Discovered What Really Makes a Great Employee".

¿Qué es lo más interesante que pone en juego la película? ¿Qué es lo que pone como tema central? El desafíar el conocimiento tradicional acerca de qué factores son claves para predecir alto desempeño.

Hay también otros temas que aparecen en la película, vinculados a cómo reclutar talento a un menor costo, o mejor talento con el mismo costo, que es también un tema relevante en el mercado de trabajo actual.

Moneball at the Work: They've Discovered What Really Makes a Great Employee presenta con claridad los resultados de una experiencia utilizando Analytics en selección, que tenía como conclusiones algunas ides que representan el "conocimiento no tradicional" para predecir el alto desempeño:

• Las personas que aplican a un trabajo on-line utilizando navegadores que no vienen con la computadora (Como lo es el Microsoft Internet Explorer en la PC) y que tuvieron que instalar el software (Como por ej. Firefox o Google Chrome) tienen mejor desempeño en el trabajo y cambian menos frecuentemente de trabajo.
• Para puestos de atención al cliente en call centers, personas con antecedentes criminales tienen un desempeño algo superior que quienes no tienen antecedentes.
• Trabajadores de call-center que cambiaron mucho de trabajo en el pasado no tienen necesariamente una tendencia mayor a renunciar que aquellos que antes no habían cambiado frecuentemente de trabajo.

Sabemos que suenan extrañas estas ideas, pero el trabajo de Analytics es encontrar hallazgos que muchas veces desafían nuestras ideas y supuestos de cada situación específica de análisis.

Un hallazgo de estos estudios, que también apunta al abordaje de Moneyball de contratar talento a menor costo. El trabajo realizado indicaba que no es necesario pagar más los empleados con experiencia que ocupen puestos de pago por hora. Lo analizado indica que las personas sin experiencia tienen la misma probabilidad de abandonar el puesto en los 180 primeros días que aquellos que poseen experiencia.

• Analytics y Data Mining pueden permitirte contratar mejor talento, quizás incluso a menor costo y tomar decisiones más inteligentes, pudiendo identificar factores para predecir desempeño, que quedan olvidados detrás de prejuicios, y una práctica de selección que realizamos frecuentemente  de manera automática.

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Leyendo encontramos con un artículo del CLC, organización líder en la investigación en Recursos Humanos / Gestión de Personas, que resume muchas de nuestras opiniones de un tema que es parte central de nuestra agenda de trabajo: la utilización de Talent Analytics.

Día a día se publica un sinfín de notas sobre cómo diferentes empresas utilizan estas herramientas de manera novedosa, en situaciones que parecerían ser cosas casi triviales como "definir el mejor lugar del café en una oficina". La novedad de estas herramientas también requiere definir algunos temas críticos, para saber utilizar de manera efectiva estos instrumentos, convirtiéndolos en algo útil.

Una encuesta del CLC (CEB) relevó 220 ejecutivos de Recursos Humanos, más de 9000 líderes de negocios en el mundo, y utilizó 200 entrevistas cualitativas a ejecutivos líderes de Recursos Humanos y Analytics líderes para comprender cómo las áreas de Gestión de Personas pueden mejorar sus decisiones de negocios con datos y analyticcs.

Este trabajo se encontraron importantes diferencias de las organizaciones líderes en la utilización de HR Analytics.

• Valoran la aplicación en el negocio en lugar de la sofisticación analítica: mientras algunas organizaciones realizan sofisticados análisis, las mejores organizaciones mantienen el foco en la utilidad de los análisis de datos, sin importar si estos son sofisticados o no.
• Priorizan las preguntas críticas de negocios, no las métricas de Recursos Humanos: en lugar de preguntar qué cosas debe medir Recursos Humanos, las líderes indagan en cómo poder responder las preguntas críticas para el negocio utilizando los datos de HR.
• Contratan por las decisiones de negocios, no por la "ciencia de los datos": las habilidades cuantitativas son fundamentales. Pero las líderes comprenden que también lo es la habilidad para poder aplicar los análisis de datos a un contexto de negocio, habilidad que tienen presente al contratar "talento analítico".
• Los CHRO (Chief HR Officers) no son solo promotores del uso de HR Analytics: también definen la estrategia de analytics y se ocupan de mantener un alto standard de calidad de datos en todos los temas de Recursos Humanos. En las organizaciones líderes, los máximos directivos del área no son solo sponsors, y delegando la instrumentación a sus reportes directos: ellos mismos se involucran en definir la estrategia de analytics, de acuerdo al impacto en el negocio, y hacen que HR sea responsable de tener datos y mediciones de alta calidad.
• Ellos presentan los tableros y visualización de datos que vincula las decisiones de talento con los resultados del negocio, en lugar de presentar informes de métricas de Recursos Humanos. Para asegurarse de que los líderes del negocio utilicen los aprendizajes de los datos de talento, los responsables de HR de organizaciones líderes seleccionan los hallazgos relevantes y los presentan a los líderes del negocio de manera asimilable para poder ayudarlos a comprender las implicaciones de las decisiones acerca del talento de la organización.

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Un trabajo publicado por PwC  ha encontrado que el 79% de los CEOs tienen un CHRO (Chief Human Resources Officer) que le reporta de manera directa. La razón de este diseño organizacional busca integrar la Gestión de Personas / Recursos Humanos con el negocio a su mayor nivel en la compañía.

Esto era lo que los profesionales de Recursos Humanos vienen luchando hace décadas, y demuestra que de a poco van ganando parte de esa batalla.

Pero es importante comenzar a diferenciar las habilidades que le permitió a Recursos Humanos llegar a esa posición, de las habilidades necesarias para poder mantenerse en ese nivel, y seguir desarrollando la profesión. Para eso el tomar un abordaje "centrado en datos" para la toma de decisiones y brindar consejo será una necesidad que no se podrá eludir.

Big Data es un nivel nuevo de complejidad, que permite hacer hallazgos que impulsen la eficiencia y hace posible el predecir los resultados el negocio. Estas son las herramientas que Recursos Humanos debe adquirir. Big Data permite que aquellos vinculados con la Gestión de Personas encuentren las relaciones entre sus actividades y los resultados del negocio.

En un estudio realizado por Boston Consulting Group, se concluye que la Adquisición de Talento es la función del área de Recursos Humanos que más impacto tiene en el negoci. Un equipo de Reclutamiento y Selección que pueda incluir un enfoque basado en datos puede ofrecer una ventaja competitiva al negocio, asegurando que las acciones que realicen estén alineadas estratégicamente con las dos variables críticas: crecimiento de los ingresos y rentabilidad.

Ingresar al mundo de Big Data no tiene que ser un "todo y nada". En realidad el enfoque opuesto es el más apropiado: comenzar trabajando con temas de bajo riesgo y costo, que permita rápidamente demostrar el valor de esos esfuerzos.

El mundo de posibilidades en esto es amplio. El reclutamiento online es mucho más que analizar clicks y páginas vistas. Es por eso importante desarrollar estrategias de reclutamiento y formas de medir su efectividad. Quizás este puede ser un buen lugar para comenzar.

Hay tres maneras prácticas de comenzar el poner a trabajar el Big Data:

1. Desarrollar proactivamente una estrategia de reclutamiento: Los analistas de Big Data pueden decirte qué portales de empleo brindarán los mejores resultados de marketing de reclutamiento. También podrán dar información de qué cómo será tu pipeline de talento, y cuánto tiempo podría requerir generarlo. Los días de publicar, esperar y rezar por resultados, y medir posteriormente, van quedando así en el olvido. Llegan los días de tomar decisiones proactivas, anticipar esfuerzos y dedicar el tiempo a esfuerzos más "inteligentes" y con mejores resultados.
2. Comprender los esfuerzos de marketing de reclutamiento: Conociendo por anticipado qué se puede esperar de las acciones de marketing de reclutamiento, se puede determinar qué efectivos son esos esfuerzos. Medir en tiemp real el desempeño de de las acciones permite validar o tomar acciones que rectifiquen los números, para mantener el ciclo de reclutamiento de acuerdo a lo necesario.
3. Comparar tu efectividad con la de la competencia: Sabemos que reclutar es una tarea competitiva. Al final, cada candidato podrá elegir solo un puesto. Empleadores buscando el mismo talento compiten entre ellos. Ganar necesita estar frente al candidato antes que la competencia. Si llegar a ese punto toma más tiempo que las otras compañías, podrías llegar a tener candidatos de menor interés para las necesidades de la empresa. Big Data permite información relevante en est punto. Teniendo información en tiempo real, se obtienen más posibilidades para accionar proactivamente mitigando dificultades en el reclutamiento.

Algunas conclusiones

El talento es el combustible de toda empresa. Permite llegar a resultados y desarrollar innovación. Para esto necesitamos encontrar el talento en el mercado, y es por eso que Big Data y Analytics es una herramienta para que RR.HH. pueda demostrar el impacto de sus acciones, al realizar un trabajo proactivo, estratégico, y que permita que el negocio llegue a sus objetivos.

Es evolucionar de la historia de RR.HH. como "transaccional", cambiando la profesional del profesional del área.

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Diana Laufenberg, desde su experiencia personal, y sus años de trabajo docente reflexiona en este video acerca del lugar del error, su utilidad en nuestro propio aprendizaje, y qué enfoque toma el error en la educación.

Un video que puede ser una herramienta útil para ver qué cultura organizacional fomentamos y vivimos, y consecuentemente qué conductas generemos en las organizaciones en las que circulamos.

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Un trabajo realizado por el Chartered Global Management Accountant ha encontrado que el 43% de los CEO's, CFO's y Directores de Recursos Humanos creen que por pobres prácticas de gestión de Recursos Humanos sus compañías no han podido alcanzar los objetivos financieros en los 18 meses previos al estudio.

A medida que nuevas soluciones y herramientas cuantitativas y analytics están disponibles en el mercado, la Gestión de Personas observa un rápido cambio hacia la utilización de datos cuantitativos sobre las personas, permitiendo que las empresas cuenten con más información sobre sus empleados, su conducta y la cultura del negocio. Por ej. hay herramientas que permiten "capturar" datos acerca de quién se comunican con quiénes, en qué momentos del día, con qué tono de voz, cómo se mueve la gente y cómo es su postura de trabajo.

Herramientas como estas permiten que HR aumente la productividad, identificando la nueva generación de líderes (tanto empleados actuales de la empresa, como candidatos), y a su realizar un seguimiento de las mejoras de desempeño. Por ej. el call center de Bank of America ha utilizado estos instrumentos para incrementar un 23% la productividad, al encontrar maneras más eficientes de organizar algo tan simple como lo es el horario de almuerzo. Google ha encontrado algoritmos para mejorar las prácticas de reclutamiento y retención, y utilizan modelos productivos para encontrar problemas de gestión de personas y oportunidades en esa área. El equipo de "People Operations" en Google actúa como consultor interno e influencia a las personas para el cambio utilizando datos y las recomendaciones de acciones que los números ofrecen.

Muchas empresas recolectan un sinfín de datos acerca de su gente, pero la mayoría tampoco saben qué hacer con esa información. El análisis es lo que genera valor en los datos, transformando estos en información y luego en conocimiento, lo que se traduce en mejoras de conductas y del negocio. El informe de CGMA propone cuatro consejos acerca de cómo lidiar con el "Big Data" de la gente:

1. Big Data le ofrece a Recursos Humanos una oportunidad única de demostrar su valor: una compañía debería revisar qué datos tiene de su gente y candidatos. Luego debería vincular los datos con indicadores y resultados del negocio para así poder medir la efectividad.
2. Solo datos apropiados permitirán guiar iniciativas de talento que sean exitosas: no todo los datos son útiles. Las compañías deberían priorizar qué información almacenan y recolectan, para estar seguros de que miden objetivamente el desempeño, y que HR no quede enterrado debajo de números.
3. Hacerse amiga de la innovación que mejore cómo el talento es reclutado, pero con precaución: solo algunas compañías tienen políticas formales de cómo utilizar las redes sociales en el reclutamiento. Las empresas deberían específicar qué información es apropiada y justa en el proceso de evaluación de candidatos.
4. Considerar la tecnología "mobile" para lograr una diferencia competitiva, no para seguir a la muchedumbre: pocas empresas tienen plataformas con tecnología mobile para la gestión de talento. Se debería considerar lo apropiado, la seguridad y el valor potencial de herramientas "mobile" para los candidatos.

People Analytics es un conjunto potente de herramientas cuando son utilizadas de manera correcta y pueden brindar importantes beneficios para toda compañía. Cuantificando aspectos sociales de la vida laboral, se pueden evaluar las correlaciones entre las conductas del empleado y la productividad, para así encontrar qué brinda valor: se trata de entender qué debe ser cambiado, para así mejorar las conductas y los resultados del negocio.

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