Leading Teams – Setting the Stage for Great Performances
J. Richard Hackman
Harvard Business School Press
Publicación: 2002

Dentro de un ámbito lleno de literatura que muchas veces parece autoayuda o recetarios de “buenas ideas”, Leading Teams, de Richard Hackmann -profesor de Psicología Social y Organizacional en Harvard- nos presenta un texto que agrupa de manera accesible - utilizando su trabajo de investigación y estudio sobre el tema, como también la literatura académica existente-aspectos críticos para el liderazgo de equipos de alto desempeño.

Ya en “A Theory of Team Coaching”, de Hackman y Wageman, paper publicado en Academy of Management Review, el autor de Leading Teams nos presenta un conocimiento profundo de estos temas, basado en investigación, proponiendo un modelo interesante para poder aplicar en ámbitos donde la gestión de equipos sea relevante.

Leading Teams es la posibilidad de profundizar en sus propuestas.

La Organización Creadora de Concoimiento
Ikujiro Nonaka y Hirotaka Takeuchi
Oxford University Press
Publicación: 1999

Cualquiera que quiera introducirse en la dinámica del Conocimiento y su gestión debería tener en su lista de lectura a "La Organización Creadora de Conocimiento" de Nonaka y Takeuchi.

Libro clásico en el tema, vincula el éxito de las compañías con la capacidad que estas tienen para crear conocimiento y emplearlo. El texto recorre conceptos claves, como el conocimiento explícito y el tácito, y las diferencias necesarias para su utilización.

El trabajo de los autores abarca desde la filosofía griega al budismo Zen, como también de los economistas clásicos a los actuales referentes de la administración, utilizando ejemplos de empresas como Honda, Canon, Nec, 3M, GE y otras.

La definición y utilización de indicadores en la Gestión de Personas es un tema que siempre está en agenda.
Pero pensar solo en indicadores es desaprovechar todo el potencial que brinda la información disponible en tu organización: el desafío es poder evolucionar de métricas de RR.HH. a HR Analytics

¿Qué significa Analytics? Es el utilizar los datos para tomar decisiones inteligentes. Dentro de esta disciplina hay cuatro grandes ámbitos de acción:

1. Informes operacionales: informes y tableros de control con información de “dónde se está ahora”.
2. Informes estratégicos: desarrollar informes detallados que permiten rotar, filtrar y analizar el “dónde se está ahora” en gran detalle (por ej. analizar datos haciendo cortes por clientes, empleado, segmento, región, etc.)
3. Análisis estratégico: usar los datos que se poseen para hacer correlaciones entre ellos y así poder comprender qué relaciones existen. Por ej. qué competencias se correlacionan con el cumplimiento de objetivos (sean de venta, satisfacción, retención de clientes, u otros). Es usar la estadística para entender relaciones claves que antes no podíamos ver.
4. Análisis predictivo: usar los datos y estadísticas de los puntos anteriores para poder crear modelos predictivos. Por ej. predecir qué postulantes serán de alto desempeño en la tarea, o qué colaboradores podrían dejar próximamente la organización.

Las posibilidades de estas herramientas son ilimitadas. Lo importante será:

1. Poner el foco en mejorar los resultados del negocio. La razón de usar Analytics es el valor que brinda al negocio al poder mejorar la toma de decisiones con impacto positivo en los resultados.
2. Entender que Analytics es el camino para convertir a Recursos Humanos en un área líder de la organización por hacer y responder las preguntas que importan y generan valor.

En Instare, mediante nuestros servicios de Data Mining, Consultoría y Capacitación te acompañamos en aprovechar toda tu información mediante el mundo Analytics, como por ej. realizar modelos predictivos para responder a las preguntas que son claves para tu organización.Solo algunos ejemplos de preguntas en las cuales te podemos acompañar:

1. Estudiar las dinámicas de ausentismo de tu organización, para poder encontrar los patrones no evidentes que te permiten tomar mejores decisiones para reducir el ausentismo.
2. Encontrar los factores que diferencian a los empleados de alto desempeño.
3. Establecer las necesidades específicas de capacitación que maximizan los resultados en el negocio (Mayores ventas, clientes más satisfechos, etc.).
4. Predecir el desempeño en el puesto de trabajo de los candidatos al mismo.
5. Predecir a los empleados que podrían estar próximamente abandonando la compañía
6. Diferenciar los segmentos de empleados para poder ofrecer beneficios específicos que mejoren el compromiso emocional con la compañía.

Podríamos seguir dando ejemplos. Pero nos gustaría más poder conversar acerca de tus necesidades específicas. ¡Consultanos! Nos encanta poder conversar con colegas acerca de sus necesidades y ver cómo podemos colaborar.

Gracias a la colaboración de la revista Ergo, compartimos en esta oportunidad la entrevista realizada por Juan Bodenheimer a Matías Bernatene, entrenador del equipo paralímpico argentino de levantamiento de pesas.

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!Esperamos te guste!

En Vínculos, el newsletter de ADRHA, Juan Bodenheimer te cuenta más sobre Data Mining:

Encontrá en los datos de tu organización las respuestas que estás necesitando: Aplicando Data Mining a Gestión de Personas para revolucionar la gestión.

En una escena de Moneyball, el personaje de Brad Pitt, entrenador de un equipo de baseball, conversa con éste acerca de qué jugadores contratar. Frente a una discusión que parecería no tener fin, Brad Pitt reacciona señalando que todo lo que escuchaba le parecía un debate inútil, sin fundamentos y que no facilitaba tomar buenas decisiones.

Esa imagen ocurre frecuentemente en nuestra especialidad: se intercambia durante horas opiniones, alternativas, enfoques o posibles soluciones. Todos opinan, pero nadie da certeza o evidencia de su posición, o bien se proponen miradas sesgadas y parciales. El intercambio siempre es útil, pero sería mejor y decisivo si se comprendiera la complejidad del fenómeno, y aquello que no es evidente.

La Gestión de Personas necesita nuevas herramientas que ofrezcan una mirada real, y no más “hipótesis”. Necesitamos conclusiones que garanticen resultados mejores e impacto en la gestión y en el negocio.

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