RRHH y datos, ¿cómo mezclarlos exitosamente?

RRHH y datos, ¿cómo mezclarlos exitosamente? | Alto Nivel

Hay un nuevo modelo de gestión que busca darle al área de recursos humanos algo que siempre ha buscado: un lugar a la derecha del CEO en el comité ejecutivo.

Hay un nuevo modelo de gestión de recursos humanos (RRHH) que está ganando terreno en las organizaciones. Empresas en México y el mundo ya están empleando o acercándose un esquema que hace de los datos y su análisis, el principal elemento para que esta área agregue valor a su compañía y sea vista como un aliado estratégico en la cúpula directiva. Se trata de la Gestión de RRHH basada en evidencias.

Durante mucho tiempo, RRHH tiempo ha sido vista como un área que toma decisiones con reactivos que miran al pasado y le impiden acoplarse a los resultados de negocios y, por tanto, muy lejos del ansiado lugar en el comité ejecutivo de la empresa.

Sin embargo, la gestión basada en evidencia le permite mirar más hacia el futuro y hacia la calidad de los resultados. En los últimos años, las áreas de RRHH han intentado demostrar valor de una manera mucho más medible, y en este sentido, las empresas que usan este enfoque lo ven como una forma de hacer que sea más estratégica (59%) y que permitirá identificar las prácticas, procesos y sistemas de gestión de capital humano que agregan más valor a la empresa (43%), de acuerdo con la encuesta Gestión de Recursos Humanos basada en evidencias: El puente entre la gente y la estrategia del negocio, realizada por The Economist Intelligence Unit a nombre de KPMG.

"Cuando se logra conectar sus programas con resultados de negocios eleva el nivel de la conversación del área a un lenguaje de resultados y medible que se puede comparar con el mismo lenguaje que hablan las áreas de venta, de producción o finanzas; y la hace capaz de agregar más valor", señala en entrevista Alberto Mondelli, Socio Líder de Asesoría en Capital Humano y Cambio Organizacional para América Latina de KPMG en México.

¿Qué es este modelo?

La gestión de RRHH basada en evidencias utiliza datos, análisis e investigación para entender la conexión entre las prácticas de gestión de capital humano y los resultados del negocio, tales como rentabilidad, satisfacción del cliente y calidad.

Asimismo, destaca cómo la tecnología puede ayudar a apoyar el uso de grandes cantidades de información y datos y su análisis de una manera rápida y ágil para mejorar el proceso de toma de decisiones de RRHH.

Pero no solo eso, sino que también propone utilizar la información e indicadores que miren al futuro, arrojen cifras y resultados medibles para el área y le abran la puerta para participar de manera más activa en la estrategia de la compañía.

Por ejemplo, la mayoría de las empresas mide la eficiencia de su proceso de reclutamiento y selección a través del tiempo que le toma cubrir una vacante; y mide el engagement con un indicador de rotación. Ambos indicadores miran al pasado.

Por el otro lado, con la gestión basada en evidencias, se puede medir la calidad de la gente que se está reclutando, es decir, saber y medir su desempeño a corto, mediano y largo plazo, incluso conocer quiénes fueron las personas dentro de la empresa que participaron en esos proceso de selección y establecer récords de los mejores reclutadores para tener a la gente selecciona a los mejores candidatos y por tanto impactan en la productividad, la satisfacción del cliente y la rentabilidad del negocio.

¿Cómo se hace?

Digamos que un banco quiere mejorar el desempeño de sus sucursales y se da cuenta que la satisfacción del cliente en éstas y la rentabilidad de algunos productos es muy variable y busca que todas tengan el mismo nivel. El experto de KPMG te lo explica con un caso real:

- Primero: Se debe identificar una situación o reto del negocio, una vez que se hace, se reúne al área de RRHH con la de Negocios y se desarrollan hipótesis sobre lo que está impactando negativamente esos indicadores.

- Segundo: Para esto, el banco analizó la demografía y partió de la hipótesis de que contratar más gente joven aumentaría las ventas e impactaría positivamente la rentabilidad. Otra hipótesis era que necesitaba tener más gente de tiempo completo porque ésta llega a sus niveles de productividad más rápidamente.

- Tercero: Se analiza la información que se tiene para soportar y analizar esas hipótesis, buscando datos en los sistemas de gestión de RRHH – como la información de los distintos programas segmentados e indicadores por sucursal– y de Negocios –como la rentabilidad y satisfacción del cliente por sucursal–.

- El siguiente paso es analizarlos y observar lo que arroja, y para esto juega un rol importante un perfil que está creciendo dentro del área de RRHH: el Científico de Datos o Data Scientific, que es la persona que puede ver patrones y correlaciones en esos datos.

"Este es el paso más complejo, porque necesitas gente que tenga esa capacidad de mirar los datos y establecer conclusiones. Se necesita poner los números dentro del contexto de la organización, si no se hace puede llevar a decisiones erradas", señala el especialista de KPMG.

- Quinto: Se validan los datos y hallazgos con la vida real. En este caso del banco, se dieron cuenta que cuando tenían mujeres de más de 45 años en la sucursal la satisfacción del cliente mejoraba, lo que estaba en contra de las hipótesis que se habían considerado.

Lo validaron y llegaron a la conclusión de que estas mujeres entienden mejor a los clientes y generan más empatía, entienden el problema del cliente, y son capaces de venderles el producto que más los va ayudar. Esto hace que la satisfacción del cliente mejore y sea un cliente repetitivo con lo que aumenta la rentabilidad de la sucursal.

-Sexto: Una vez que se entienden los datos y se validan, se deben tomar decisiones en función de eso, y el banco se aseguró de que en su proceso de selección siempre hubiera candidatas que cumplieran con este perfil.

"De esto se trata, de conectar las prácticas de recursos humanos con los resultados de negocio a través del análisis de datos", puntualiza el experto.

Factores para tener una gestión exitosa

La encuesta mencionada señala tres factores que las áreas de RRHH deben considerar para lograr que la gestión basada en evidencias tenga éxito:

1) Familiarización con el uso de datos y análisis

Ir más allá del seguimiento de los KPIs (indicadores clave de desempeño, por sus siglas en inglés) tradicionales de RRHH que miran al pasado y enfocan el proceso; y utilizar diferentes fuentes de datos que, al ser analizados, brinden una perspectiva predictiva sobre el rol del capital humano en el negocio.

"No es reducir la gestión de RRHH a números, se tienen que colocar los datos en el contexto de la organización, pero sí es valerse de la información para tomar mejores decisiones".

2) Mayor conocimiento de la industria y la empresa

No es una práctica genérica ni es agnóstica respecto a la industria. Se debe aplicar una perspectiva de recursos humanos propia de la industria, así como fundamentada en las necesidades específicas de la compañía, su cadena de valor y dirección estratégica.

"Y la personas que lo encabece no puede ser una persona muy generalista, lo ideal es que tenga conocimiento específico de la industria y además buen conocimiento de la estrategia de negocio de la empresa".

3) Reconfiguración de la función de RRHH

Los líderes de negocio y de esta área necesitan colaborar entre sí, dentro de un modelo operativo que promueva la gestión basada en evidencias.

"Enfocarse en la reestructuración de recursos humanos de manera que tenga un modelo de operación donde la tecnología juegue un papel importante; y segundo, donde el área sea capaz de interactuar con el negocio de una manera mucho más fluida".

Las empresas en México (nacionales y transnacionales) más pioneras en temas de RRHH ya lo están haciendo, están estructurando sus áreas y comenzando a establecer este tipo de enfoque, no obstante, aún no es el enfoque prevaleciente en el mercado, está creciendo y las compañías que ya comenzaron con el proceso de aprendizaje van a ganar algunos segundos adicionales en esta carrera.



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