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.
