domingo, 14 de julio de 2013

El aterrizaje del Big Data en la gestión de personas

Foto: april-mo (Flickr)
Cada vez tenemos más información de las personas que trabajan en las organizaciones. Los diferentes sistemas informáticos que permiten realizar los diferentes trabajos registran día a día lo que las personas hacen, sus hábitos y los resultados que obtienen. Por otra parte, los ERP nos permiten acumular en un solo lugar grandes montos de información sobre las características demográficas de las personas, sus habilidades, historia laboral y trayectoria en la empresa. Incluso desde antes que seamos contratados, como parte del reclutamiento y la selección, ya sabemos mucho, tanto de los futuros trabajadores como de los que nunca se integrarán a la empresa.
Hasta hace poco, esa información era almacenada pero pocas veces usada. Genéricamente llamada Big Data, corresponde a todo ese conjunto de colecciones de datos tan grandes y complejos que son difíciles de procesar con las herramientas tradicionales de análisis de bases de datos.
Recientemente, un conjunto de empresas han comenzado a integrar esa información y analizarla científicamente  para generar modelos predictivos que pueden ser usados por las áreas de gestión de personas para tomar mejores decisiones. Un artículo reciente de Human Resources Executive describe cómo la empresa de seguros AETNA pudo mejorar la retención de sus empleados al identificar estadísticamente qué personas estaban cerca de renunciar y estaban dispuestas a aceptar cierto paquetes específicos de beneficios. Otro reportaje de The Economist señala cómo Xerox encontró que uno de los mejores predictores de la permanencia de sus empleados de servicio al cliente era que vivieran cerca de su trabajo y pudieran llegar fácilmente a él.
Como toda buena ciencia, muchos de los hallazgos son contra intuitivos y cuestionan prejuicios y supuestos. Tradicionalmente, los especialistas en selección han mirado con desconfianza los candidatos que han cambiado muchas veces de trabajo. Un estudio que incluyó 100.000 operadores de call centers concluyó que aquellos que habían cambiado muchas veces de trabajo no tenían más probabilidades de renunciar que aquellos que habían sido más estables en el pasado.
El camino a recorrer es largo y hay mucho que descubrir. En Latinoamérica, la empresa Impacto Real lleva 4 años desarrollando modelos similares ** encontrando, por ejemplo, que algunas características demográficas y competencias de los jefes permiten predecir la rotación de los empleados de un supermercado, o que las ventas en una empresa de retail están asociadas al nivel de estudios y no, como se creía, al sexo del vendedor. Como modelos como éstos, o más básicos como los desarrollados para identificar el riesgo de renuncia, es posible aplicar el conocimiento estadístico para que las empresas puedan tomar mejores decisiones y, de pasada, cuantificar el aporte de la gestión de personas.


Stevens, L. (2013) HR's Crystal Ball. Human Resource Executive. Junio. Págs. 50-54. Disponible en http://www.hreonline.com/HRE/view/story.jhtml?id=534355541

The Economist (2013) Robot recruiters. How software helps firms hire workers more efficiently. Edición impresa del 6 de Abril. Recuperado el 13 de Julio de 2013 desde http://www.economist.com/news/business/21575820-how-software-helps-firms-hire-workers-more-efficiently-robot-recruiters



** Full disclosure: He sido cliente de Impacto Real por cuatro años y desde hace un mes que colaboro con ellos como Subgerente de Desarrollo.