Cuando hablamos con distintas personas que trabajan en gestión de personas, una de las barreras que más mencionan a la hora de pensar en hacer People Analytics es, que "los perfiles en RRHH son más de habilidades blandas y no son tan de números". Suelen expresarlo con un poco de resignación, como algo que hay que aceptar y que no se puede cambiar. Sin embargo, también hemos podido observar un hambre creciente en personas que tienen roles como Business Partners, Analistas de Selección y líderes de RRHH en general, por aprender y aplicar analítica para hacer su trabajo del día. Se dan cuenta de que mucho de lo que realizan podría automatizarse con tecnología o programación, que no pueden demostrar el valor que generan, que muchas decisiones se toman sin evidencia y que existe un camino para hacer las cosas distintas (People Analytics), pero que muy pocos han transitado.
Estas personas están al tanto de las últimas tendencias, leen algunos libros, proponen iniciativas dentro de sus áreas, toman cursos de Power BI o Tableau, hablan con amigos u otros colegas acerca del uso de los datos en sus entornos, se imaginan las cosas que se podrían hacer si tuvieran el conocimiento, el apoyo de sus líderes y los recursos para ejecutar lo que se necesita hacer. Pero, lamentablemente, llega el lunes, comienza la semana y esas ideas se quedan en un cajón para cuando haya tiempo o estén las condiciones.
Pensando en estas personas se me ocurrió la siguiente pregunta: "Si yo estuviera en el lugar de ellos ¿Qué haría?". Rápidamente me di cuenta de que no puedo responder esta pregunta sin ayuda. Soy de formación Ingeniero Civil Industrial y he trabajado en Data & Analytics desde los inicios de mi carrera, así que, por supuesto que hablé con mi socia: Andrea Lizama, Psicóloga y experta en People Analytics.
Juan Pablo: Quería saber tu opinión sobre lo siguiente. Ponte en el lugar de una persona que trabaja en RRHH hoy, que tiene mucho interés en empezar a hacer People Analytics, pero que no tiene una formación profesional en el ámbito de los "números" ni tampoco asociada a la tecnología. Además, dentro de su equipo no ve tanto interés en empezar a utilizar más datos para tomar decisiones ¿Qué harías tú si estuvieses en sus zapatos?
Andrea: Lo primero que haría, sería aprender más sobre el tema, ya sea leyendo un libro, artículos o tomando un curso. Hay varias alternativas, desde cursos online, hasta diplomados o incluso maestrías. También hablaría con otros psicólogos que trabajen en el área, para conocer cómo ellos fueron desarrollando nuevas capacidades. No todos hemos tenido la misma historia. En cualquier caso, me parece fundamental aprender algunas habilidades técnicas de datos, aunque sea básicas, ya que a pesar de que el día de mañana pueda trabajar con un data analyst experto, la única forma de poder realmente conversar y colaborar efectivamente, es poder hablar el mismo lenguaje.
Por otra parte, si no viera tanto interés en otros por el uso de los datos en la toma de decisiones, trataría de ir generando mayor interés a través de incorporar, dentro de mis propias tareas, el uso de datos. Por ejemplo, si trabajo en selección, intentaría comenzar a generar y hacer seguimiento a algunos indicadores. Si nadie más me acompaña, podría hacerlo con los propios procesos a mi cargo, generar una visualización simple y usarla para mostrar impacto de mi propio trabajo. Si algún compañero del equipo se suma, podría hacerlo con él o ella. Ya demostrando cómo eso me ha ayudado, podría generar adeptos y ganas de hacer algo más formal para todos.
Juan Pablo: Si tuvieras que priorizar ¿Cuáles serían las tres habilidades técnicas relacionadas a datos que comenzarías a desarrollar, en qué orden y por qué?
Andrea: Lo primero que haría sería repasar metodologías de investigación. No sé si todos los psicólogos tienen un ramo de investigación en las universidades, pero supondría que sí. A pesar de eso, no suele ser un ramo en que la mayoría preste mucha atención. Por eso, repasar ayudará bastante con conceptos bien clave sobre cómo hacerse buenas preguntas y cómo encontrar respuestas con un grado razonable de precisión.
Lo segundo que haría sería aprender de estadística descriptiva y de estadística inferencial básica. Es algo mínimo entender de esto para poder hacer analytics, o bien, para conversar con analistas de datos a cargo de la ejecución. No se trata de ser el más experto, pero sí de entender qué se está haciendo cuando se hace un análisis y de poder diseñar la mejor forma de responder a las preguntas de negocio relevantes.
Lo tercero que haría, sería aprender a programar. Esto se asocia mucho al punto anterior, ya que en R o Python se pueden hacer análisis de datos. Yo hice una certificación en Data Science con R, en Data Camp, que es una plataforma online relativamente barata. Esto lo hice mientras estaba en un cargo de analista, donde también tenía que aplicar lo aprendido en el día a día. Saber programar me ha permitido, posteriormente, poder conversar mucho mejor con ingenieros de datos y otros profesionales de perfiles técnicos. Es muy difícil comprender la complejidad de su trabajo, si uno nunca ha tenido que programar algo. Para mí, habiendo liderado un equipo multidisciplinario de People Analytics, esta habilidad fue invaluable.
Juan Pablo: Asumo que consideras que esta persona ya maneja Excel ¿o no? ¿Qué importancia le das a esta herramienta? ¿Qué funcionalidades serían las principales a manejar según tu punto de vista?
Andrea: Muy buen punto. Ni si quiera pensé en Excel porque para mí es un mínimo en casi cualquier trabajo de oficina. Efectivamente, Excel sería el paso cero. Hay muchas cosas que se pueden hacer con Excel y que no necesitas otro sistema. Puedes hacer registro de datos, análisis y visualizaciones. Es muy importante saber usar fórmulas y tablas dinámicas. No creo que mucho más allá de eso, asumiendo que hay en el equipo algún otro analista que hará las cosas más complejas. Lo que sí es importante, previo a cualquier funcionalidad, es poder mantener un orden en el uso de Excel. Ahí es donde tengo la impresión de que la mayoría "se cae". Poder usar fórmulas es relativamente fácil y se puede googlear ante la necesidad. Lo que no es tan fácil es armar las planillas con un orden lógico y mantener algunas buenas prácticas en la gestión de la información. Por ejemplo, fijar celdas para que no se corran las fórmulas, referenciar la fuente de la información y cuidar la estructura en el tiempo.
Como algo complementario a Excel, es muy útil aprender a usar Power Query y Power Automate, en caso de tener la suite de Microsoft. Esto claramente no es un mínimo, pero sí son herramientas potentes para ir un paso más allá y a cualquiera le servirán para poder diferenciarse de los demás en sus capacidades de gestión de datos.
Juan Pablo: ¿Y herramientas de visualización de datos como Tableau o Power BI?
Andrea: No es algo que priorizaría. Creo que lo que mencioné es lo primero y lo más relevante. Ya habiendo cubierto eso, me parece que podría continuarse con alguna de estas herramientas. Yo personalmente aprendí Power BI en su minuto y me pareció mucho más sencillo que Tableau.
Más que aprender a usar una herramienta de visualización en concreto, me parece más aplicable transversalmente el conocer sobre buenas prácticas de visualización y storytelling. Hacer un tablero en una herramienta en particular podría tercerizarse incluso. Ahora bien, ahora que lo pienso, saber usar Power Bi sí lo podría poner a competir con el saber programar, como algo más básico. Y pensándolo bien, creo que le ganaría.
Juan Pablo: Perfecto. Dejando un poco de lado lo técnico y asumiendo que esta persona logra adquirir estos conocimientos y habilidades. Muchas veces los principales desafíos que existen a la hora de empezar a aplicar People Analytics son las barreras políticas y/o los límites de recursos (que muchas veces van muy de la mano). ¿Qué señales debería considerar esta persona para evaluar si su organización o equipo de gestión de personas es un terreno fértil para desarrollar la capacidad de People Analytics? ¿Cuáles serían "red flags"?
Andrea: Difícil pregunta. Quiero creer que cualquier "red flag" se puede superar eventualmente. En ese sentido, estoy convencida de que siempre se puede desarrollar esta capacidad, solo que a veces el camino será más fácil y otras será más difícil.
Quisiera hablar más bien de dos aceleradores clave.
Convencimiento del gerente de personas: si el gerente de personas está convencido de la utilidad de People Analytics, hay un 50% del camino ya ganado. Esta persona debería ser el principal auspiciador de impulsar este cambio en la forma de gestionar. Si trabajas en un lugar donde la persona que ocupa este rol, no valora para nada la gestión basada en evidencia, entonces la cuesta será más empinada. Por eso, en todo escenario es fundamental conseguir o potenciar su apoyo.
Tener una estrategia de personas clara y compartida: People Analytics necesita de una estrategia de personas para ser realmente efectivo y para que se pueda generar valor. Hay casos de organizaciones donde existen prioridades o focos para un año, definidos en términos de tareas o funciones. Sin embargo, esto no necesariamente implica tener una mirada estratégica de cómo la función de personas aporta a los indicadores de negocio. En ese sentido, contar con una estrategia que defina objetivos claros, con indicadores compartidos y comprendidos por todos, equipos alineados por una aspiración común y una agenda que avanza en la misma linea, es tierra fértil. Si eso no se cumple, es difícil avanzar. A veces hay una declaración o una estrategia plasmada en una PPT, pero luego cada área hace seguimiento a sus propios indicadores de éxito (muchas veces de proceso y no de resultado), o simplemente no hace seguimiento. El desafío está en que todos nos movamos por los mismos indicadores, renunciemos a algunas cosas y adecuemos nuestra gestión a lo que tendrá más impacto. En ese contexto, contar con buenos datos para coordinar la gestión se vuelve una necesidad y no sólo un deseable.
Si ninguna de estas dos cosas está presente, sería conveniente partir por trabajar en ellas.
Juan Pablo: Para ir finalizando ¿Qué consejos le darías a esta persona para implementar su primera iniciativa o proyecto en People Analytics? Pensando que tenga como objetivo mostrar valor del uso de evidencia en la toma de decisiones y a su vez obtener el apoyo necesario para impulsar la capacidad a un siguiente nivel.
Andrea: Resumiendo un poco de lo que hemos estado conversando, daría estos 4 consejos:
Asegurar un sponsor interno con más poder e influencia dentro de la empresa, que apoye la iniciativa y te ayude a conseguir interés y recursos.
Identificar muy bien una pregunta a responder con los datos disponibles.
Mantenerse dentro del ámbito de acción del propio rol, es decir, hacer una innovación sobre un terreno conocido, que sea una mejora incremental y no algo totalmente nuevo. Eso te va a dar más control de los resultados.
Recordar la máxima: "Menos es más". Buscar hacer algo simple, de alto valor. No caer en la tentación de hacer algo ultra innovador, lento y caro, que finalmente los demás podrían no apreciar.
Juan Pablo: ¡Buenísimo! Por último, considerando las formas de acompañamiento que ofrecemos en Personalítica para impulsar la capacidad de People Analytics, ¿Ves algún servicio en particular que podría ayudar a personas que estén en esta situación? ¿Cuál o cuáles?
Andrea: ¡Por supuesto que sí! Como tú sabes, ofrecemos talleres y mentorías personalizadas, que pueden servir como punto de partida y como sensibilización sobre la utilidad del tema. También podemos facilitar el proceso de inicio de una función de People Analytics, a partir de una consultoría estratégica basada en nuestro modelo de los 5 elementos.
También podemos trabajar juntos algún estudio organizacional sobre el tema en que trabaje esta persona. Por ejemplo, si esta persona está a cargo del proceso de desempeño y tiene algunas preguntas sobre cómo eso impacta en otros indicadores, o cómo podría mejorar el nivel de desempeño de los equipos, podemos trabajar un proyecto que permita tener una primera aproximación aplicada al desafío.
Finalmente, tenemos mucha flexibilidad y trataremos de adaptarnos a apoyarte en algo que sea realmente útil. A nosotros también nos entretiene y desafía más hacer cosas variadas y no productos estándar.
Juan Pablo: ¡Perfecto! Estuvo muy interesante la conversación y entretenido el formato 😊. Estoy seguro que más de alguno/a se sentirá identificado con lo que conversamos y desafiado a tomar ciertos pasos para iniciarse de forma más efectiva en People Analytics. Les recuerdo a los que están leyendo esta entrevista, que siempre pueden ver nuestros servicios aquí y contactarnos para explorar en conjunto cómo podemos acompañarlos en la instalación de la capacidad de People Analytics para posicionar a la función de personas como un socio estratégico del negocio.
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