Doxa 183

Analítica de RH debe hacer que la gente sea más fácil de "aprovechar"

Por John Boudreau
Harvard Business Review
Datos
La gestión de los datos relacionados con los RRHH es fundamental para el éxito de cualquier organización. Y sin embargo, el progreso en la analítica de los recursos humanos ha sido lenta en el plano glacial. Las firmas consultoras de Estados Unidos y Europa lamentan el lento avance. Pero un estudio analítico de Harvard Business Review de 230 ejecutivos sugiere una impresionante tasa de progreso anticipado: el 15% dijo utilizar "análisis predictivos basados en datos de recursos humanos y datos de otras fuentes dentro o fuera de la organización", mientras que el 48% predijo que estarían haciendo algo así que en dos años. La realidad parece menos impresionante, ya que un estudio global de IBM de más de 1,700 CEOs encontró que el 71% identificó el capital humano como una fuente clave de ventaja competitiva, sin embargo, un estudio global realizado por Tata Consultancy Services mostró que sólo el 5% En recursos humanos.

Recientemente, mi colega Wayne Cascio y yo tomamos la pregunta de por qué el progreso de la analítica de recursos humanos ha sido tan lento a pesar de muchas décadas de investigación y construcción de herramientas prácticas, un aumento exponencial de los datos disponibles de recursos humanos y evidencia consistente Mayor rendimiento organizacional. Nuestro artículo en el Diario de Eficacia Organizacional: Personas y Rendimiento discute los factores que pueden efectivamente "empujar" las medidas de RR.HH. y el análisis a las audiencias de una manera más impactante, así como los factores que pueden llevar a otros a "tirar" la organización.

En el lado del "empuje", los líderes de recursos humanos pueden hacer un mejor trabajo de presentar métricas del capital humano al resto de la organización usando el marco de LAMP:

• Lógica. Articular las conexiones entre el talento y el éxito estratégico, así como los principios y condiciones que predicen los comportamientos individuales y organizacionales. Por ejemplo, más allá de proporcionar números que describan las tendencias en la composición demográfica de un trabajo, la lógica mejorada podría describir cómo la diversidad demográfica afecta a la innovación, o podría representar el oleoducto del movimiento de talento para mostrar qué cuellos de botella más afectan el progreso profesional.
• Analítica. Utilizar herramientas y técnicas apropiadas para transformar los datos en insights rigurosos y relevantes: análisis estadístico, diseño de la investigación, etc. Por ejemplo, comprender si el compromiso de los empleados provoca un mayor rendimiento laboral requiere un análisis más allá de las correlaciones que muestran la asociación, Simplemente que los mejores intérpretes se involucren más.
• Medidas. Cree números e índices precisos y verificados calculados a partir de sistemas de datos para que sirvan de entrada a los análisis, para evitar tener compromiso de "basura" incluso con un análisis apropiado y sofisticado.
• Proceso. Utilice los canales de comunicación adecuados, el calendario y las técnicas para motivar a los responsables de la toma de decisiones a actuar sobre la información de los datos. Por ejemplo, los informes sobre la participación de los empleados a menudo se entregan tan pronto como el análisis se completa, pero se vuelven más impactantes si se entregan durante las sesiones de planificación de negocios y si muestran la relación entre el compromiso y los resultados específicos de enfoque como la innovación, velocidad.

Wayne y yo observamos que la atención de HR se ha centrado típicamente en análisis sofisticados y en la creación de medidas más precisas y completas. Incluso el análisis más sofisticado y preciso debe evitar ser perdido en el shuffle al ser incrustado en un marco lógico que es comprensible y relevante para los tomadores de decisiones (como mostrar la analogía entre el compromiso de los empleados y el compromiso del cliente), o comunicándolo de una manera Que los involucra a través de historias, analogías y ejemplos familiares. Mi colega Ed Lawler y yo comparamos los resultados de encuestas de más de 100 líderes de recursos humanos en los Estados Unidos en 2013 y 2016 y encontramos que los departamentos de recursos humanos que utilizan todos los elementos de LAMP desempeñan un papel estratégico más fuerte en sus organizaciones. Equilibrar estos cuatro factores de empuje crea una mayor probabilidad de que la mensajería analítica de HR llegue a los responsables de la toma de decisiones correctos.
Wayne y yo sugerimos que los gerentes de recursos humanos y otros líderes de la organización consideren las condiciones necesarias para que la métrica de recursos humanos y la información analítica lleguen al público clave de los encargados de tomar decisiones e influenciadores, quienes deben:

• Recibir el análisis en el momento adecuado y en el contexto adecuado
• Asisten a la analítica y creen que los analíticos tienen valor y que son capaces de usarlos
• Creemos que los resultados analíticos son creíbles y probablemente representan su "mundo real"
• Perciben que el impacto de la analítica será grande y convincente suficiente para justificar su tiempo y atención
• Comprender que los análisis tienen implicaciones específicas para mejorar sus propias decisiones y acciones

Lograr la mejora en estos cinco factores impulsores requiere que los líderes de recursos humanos ayudan a los tomadores de decisiones a entender la diferencia entre los análisis que se centran en el cumplimiento frente a la eficiencia departamental de recursos humanos versus los servicios de recursos humanos frente al impacto de las personas en el negocio, Decisiones y comportamientos. Cada uno de estos tiene implicaciones muy diferentes para los usuarios de análisis. Sin embargo, la mayoría de los sistemas de recursos humanos, los scorecards y los informes no logran hacer estas distinciones, dejando a los usuarios navegar por un paisaje de métricas a menudo confuso y extraño. Lograr un mejor "empuje" significa que los líderes de recursos humanos y sus mandantes deben prestar mayor atención a la forma en que los usuarios interpretan la información que reciben. Por ejemplo, reportar los niveles comparativos de retención y participación de los empleados a través de las unidades de negocio, naturalmente llamará la atención a aquellas unidades donde la retención o compromiso es más bajo, medio y más alto (a menudo representado como rojo-amarillo-verde) y una decisión de enfatizar la mejora de la " Rojas ". Sin embargo, el volumen de negocios y el compromiso no afectan a todas las unidades de la misma manera, y puede ser que la decisión más impactante sería hacer una unidad verde "aún más verde." Sin embargo, sabemos muy poco sobre si los usuarios no actúan sobre la analítica de recursos humanos porque No creen en los resultados, porque no ven las implicaciones como importantes, porque no saben cómo actuar sobre los resultados, o alguna combinación de los tres. No hay prácticamente ninguna investigación sobre estas preguntas, y muy pocas organizaciones realmente llevan a cabo el tipo de "grupos focales" de los usuarios necesarios para responder a estas preguntas.

Un buen ejemplo es si los sistemas de recursos humanos realmente educan a los líderes empresariales sobre la calidad de sus decisiones de capital humano. Hemos hecho esta pregunta en la encuesta de Lawler-Boudreau y hemos encontrado consistentemente que los líderes de RH califican este resultado de sus sistemas de HR y analítica como el más bajo (aproximadamente 2,5 en una escala de 5 puntos). Sin embargo, las calificaciones más altas en este tema se asocian constantemente con un rol más fuerte de recursos humanos en la estrategia, una mayor eficacia funcional de los recursos humanos y un mayor rendimiento organizacional. Educar a los líderes sobre la calidad de sus decisiones de capital humano surge como una de las oportunidades de mejora más potentes en cada encuesta que hemos realizado durante los últimos 10 años.

Para poner los datos, las medidas y los análisis de recursos humanos a trabajar más eficazmente se requiere una perspectiva más "centrada en el usuario". HR necesita prestar más atención a las características del producto que empujan con éxito los mensajes analíticos hacia adelante y los factores de atracción que hacen que los usuarios clave de la demanda, comprender y utilizar esos análisis. Al igual que virtualmente cada sitio web, aplicación y producto en línea se modifica constantemente en respuesta a los datos sobre la atención y las acciones del usuario, las métricas y análisis de recursos humanos deben mejorarse aplicando herramientas analíticas a la propia experiencia del usuario. De lo contrario, todos los datos de recursos humanos en el mundo no le ayudará a atraer y retener el talento adecuado para hacer avanzar su negocio.

John Boudreau es profesor y director de investigación en la Escuela Marshall de Negocios y Centro para Organizaciones Efectivas de USC y es autor del libro Lead the Work, con Ravin Jesuthasan y David Creelman y Tendencias Globales en la Gestión de Recursos Humanos con Edward E. Lawler III.

Este contenido fue publicado originalmente por Harvard Business Review.

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