Revisamos algunos supuestos que operan en el día a día de los profesionales de Gestión Humana. Entendemos que estos temas impactan negativamente en el uso adecuado de los datos del área y del negocio para tomar decisiones. Para solucionar esto, la Ciencia nos da una mano con información empírica sobre lo que debemos tener presente en nuestra gestión.

Uno de los temas que más nos preocupa es predecir el desempeño de una persona. Parece que entre profesionales no está muy claro qué entrevistas y herramientas son efectivas para ello. Schmidt y Hunter (1998; 2013) realizaron una revisión de los últimos 85 años de investigación sobre la validez y utilidad de distintos métodos para selección de personal. Encontraron que la grafología, los años de experiencia laboral, la verificación de referencias y los tests de personalidad no permiten predecir el desempeño de una persona en su puesto de trabajo. Determinaron que las habilidades cognitivas, los tests de integridad y las pruebas técnicas de trabajo son los mejores predictores del desempeño.

Las prácticas de gestión del desempeño también son susceptibles de revisión. Es habitual considerar que el desempeño sigue una distribución normal: la mayor parte de nuestros colaboradores estaría en un nivel cerca de la media. Lo que dice la investigación es que el 70% de la organización tendría un desempeño inferior a la media; en consecuencia, son pocas las personas que tiene un alto desempeño (Aguinis y O’Boyle, 2011). Hace casi 20 años se demostró que las evaluaciones de desempeño hablan más del evaluador que del evaluado (Scullen, Mount & Golf, 2000). Nos hemos olvidado de usar durante el proceso de evaluación de desempeño la data que genera el negocio, y caemos en el error de realizar valoraciones netamente subjetivas.

En cuanto a la arquitectura y diseño de los lugares de trabajo solemos pensar que los espacios abiertos facilitan la colaboración, la comunicación y el buen clima. Sin embargo, la investigación experimental demostró que la falta de privacidad en el lugar de trabajo impacta negativamente en el desempeño. La capacidad cognitiva también ha sido estudiada y se ha determinado que tenemos 7 más/menos 2 elementos que podemos procesar inmediatamente. Desde este punto de vista, elaborar modelos con 10 competencias resulta inviable para gestionar a cada colaborador. Esto también debería tenerse en cuenta para el diseño de visualizaciones efectivas con la cantidad suficiente (y no excesiva) de información.

Como vemos en estos ejemplos, hay un sinfín de suposiciones sobre las que Recursos Humanos opera. Y muchas de ellas son erróneas.

Así se muestra la necesidad y relevancia de HR Analytics. Analytics es el uso de datos para tomar mejores decisiones: no basadas en suposiciones, sino en lo que la información nos permite comprender para así tener un impacto positivo en la Gestión de Personas y el Negocio. Es una herramienta necesaria que excede al uso de indicadores. Nos permite entre otras cosas comprender las causas de un problema (ausentismo, rotación), identificar el perfil o conductas con mayor impacto en los indicadores del negocio, o incluso predecir y anticipar eventos, conductas o situaciones. Datos sobran. La tecnología está. Simplemente se trata ahora de comenzar a utilizarlos y agregar valor a personas y negocio.  Y eso requiere que Analytics sea parte central de tu agenda.

Takeaways: El trabajo diario de los profesionales de HR se asienta sobre varios supuestos o creencias sobre las prácticas de selección, de gestión del desempeño, del diseño del lugar de trabajo y de la visualización de información. Te proponemos revisar estos supuestos a partir de lo que la ciencia sabe. Así mejorará la Gestión de Personas y te estarás preparando para iniciar el trabajo con HR Analytics.