¿Por qué People Analytics está revolucionando los Recursos Humanos?

El análisis de datos, actualmente, es un recurso utilizado en la mayoría de los departamentos de una empresa, ya que permite evaluar la eficacia de las medidas tomadas por una organización. En el departamento de recursos humanos se consigue con People Analytics, que ayuda a tomar mejores decisiones estratégicas para cumplir los objetivos marcados y prevenir posibles conflictos o crisis.

Cada vez son más las empresas y profesionales que incorporan este recurso a sus funciones, y es que People Analytics está revolucionando los recursos humanos, ya que se puede aplicar en organizaciones de cualquier tamaño y tipología, no siendo algo exclusivo de grandes multinacionales.

¿Qué es People Analytics?

People Analytics es un conjunto de técnicas basadas en el Big Data y el Machine Learning para recopilar e interpretar datos masivos. People Analytics basa sus resultados en modelos matemáticos capaces de descubrir patrones de comportamiento de los empleados, con los que se pueden obtener conclusiones objetivas y relevantes para cada empresa y posteriormente saber cómo enfocar las estrategias. MSMK ofrece un curso de People Analytics con el que podrás formarte y especializarte en este método de análisis.

Origen de People Analytics

El origen del People Analytics se remonta a la década de 1980, cuando las organizaciones comenzaron a utilizar datos y análisis para tomar decisiones relacionadas con los recursos humanos. Sin embargo, su desarrollo y adopción masiva se produjo en los últimos años, impulsado por los avances en tecnología, la disponibilidad de grandes cantidades de datos y el reconocimiento del valor estratégico de la gestión del talento. Fue a mediados de la década de 2010 cuando el término “People Analytics” ganó popularidad y se convirtió en una disciplina importante en el ámbito de la gestión de recursos humanos. Desde entonces, ha seguido evolucionando y expandiéndose, con el desarrollo de nuevas herramientas y enfoques analíticos para comprender y mejorar el rendimiento de los empleados.

¿Qué se puede medir con People Analytics?

Las posibilidades son casi infinitas y dependen de las necesidades de cada empresa, algunas de las estrategias y procesos que se pueden medir con People Analytics son:

    • El desempeño, la eficacia y la productividad de los empleados. Con People Analytics es posible determinar los factores que influyen en la productividad. Con esta información es posible diseñar una estrategia adecuada que mejore los resultados de rendimiento.
    • El grado de compromiso. People Analytics permite identificar los patrones de rotación de personal y averiguar qué empleados tienen mayores probabilidades de cambiar de trabajo.
    • El nivel de bienestar y satisfacción. Algunos softwares de People Analytics cuentan con métricas que sirven para conocer el nivel de satisfacción de los empleados en su puesto de trabajo.
    • Tasa de absentismo. People Analytics permite el análisis de datos recopilados de los patrones que causan el absentismo laboral a lo largo del tiempo, obteniendo resultados objetivos y de valor con los que tomar las decisiones adecuadas para reducirlo.
    • La motivación del equipo. Los datos ofrecidos por las herramientas de People Analytics ayudan a conocer las motivaciones del equipo, lo que facilita mejorar las estrategias de gestión de talento.
    • Análisis de competencias y capacidades. People Analytics es capaz de identificar las competencias de los empleados y permite evaluar en qué grado las empresas contratan el talento deseado, y así planificar iniciativas de captación. Por otro lado, con el análisis de capacidades se puede predecir el proceso de crecimiento de los trabajadores.

Ventajas de People Analytics

Las ventajas del People Analytics son diversas y significativas:

  • Toma de decisiones basada en datos: El uso de análisis de datos en la gestión de recursos humanos permite tomar decisiones más informadas y respaldadas por evidencia. Se pueden identificar patrones, tendencias y relaciones que ayudan a comprender mejor el desempeño y las necesidades de los empleados.
  • Optimización del rendimiento y productividad: El análisis de datos permite identificar áreas de mejora en el desempeño de los empleados, así como identificar prácticas y políticas efectivas que impulsen la productividad y la eficiencia.
  • Retención y compromiso de los empleados: Mediante el análisis de datos, es posible identificar los factores que influyen en la satisfacción y el compromiso de los empleados, lo que permite tomar medidas preventivas para retener el talento y fomentar un entorno laboral saludable.
  • Identificación de talento: Los análisis de datos pueden ayudar a identificar y atraer a los candidatos más adecuados para las posiciones vacantes, así como identificar el potencial de desarrollo dentro de la organización.
  • Personalización de la experiencia del empleado: Con la ayuda del análisis de datos, es posible personalizar la experiencia de los empleados, adaptando programas de desarrollo, beneficios y planes de carrera de acuerdo con las necesidades individuales.

Casos de éxito de People Analytics en RRHH

Existen cientos de empresas que han conseguido notoriedad gracias a People Analytics y que les ha provocado éxito en su organización interna. Estos casos demuestran cómo el uso efectivo de People Analytics en Recursos Humanos puede generar mejoras significativas en la toma de decisiones, la retención de talento, la productividad y la experiencia del empleado:

  • Google: Google utiliza extensivamente el análisis de datos en su departamento de RRHH para mejorar la toma de decisiones relacionadas con la contratación, retención y desarrollo de empleados. Han desarrollado algoritmos y modelos para predecir la rotación de personal y analizar los datos de retroalimentación de los empleados para mejorar el clima laboral.
  • IBM: IBM ha utilizado People Analytics para identificar las habilidades críticas que necesitan sus empleados y ofrecer programas de captación personalizados. Han analizado los datos de rendimiento y las trayectorias profesionales para identificar las habilidades más demandadas y proporcionar oportunidades de desarrollo.
  • Marriott International: Esta cadena hotelera utiliza People Analytics para mejorar la experiencia de los empleados y la satisfacción de los huéspedes. Han analizado datos sobre la satisfacción laboral, las interacciones con los huéspedes y la productividad para identificar áreas de mejora y tomar medidas para mejorar tanto la experiencia del empleado como la del cliente.
  • Xerox: Xerox ha utilizado People Analytics para optimizar su proceso de contratación. Han analizado datos de rendimiento y éxito laboral para identificar los rasgos y habilidades más importantes en los candidatos exitosos, lo que les ha permitido mejorar su proceso de selección y aumentar la calidad de las contrataciones.
Comparte este Post:

Posts Relacionados

Machine Learning

Historia del machine learning La historia del aprendizaje automático (machine learning) se remonta a los años 50, cuando los pioneros de la inteligencia artificial, como Alan Turing, comenzaron a explorar la idea de que las máquinas podrían aprender de los datos. En 1959, Arthur Samuel, un científico informático, acuñó el

Ver Blog »

Long short-term memory (LSTM)

Orígenes y motivación Las redes neuronales Long Short-Term Memory (LSTM) fueron propuestas por Hochreiter y Schmidhuber en 1997. La motivación detrás de su desarrollo fue resolver los problemas de gradiente desvaneciente y expediente que afectan a las redes neuronales recurrentes (RNN) tradicionales. Estas dificultades limitan la capacidad de las RNN

Ver Blog »

Logloss

Definición de logloss El Logloss ( logarithmic loss) es una métrica utilizada en aprendizaje automático para evaluar modelos de clasificación. Logloss mide la precisión de un modelo al comparar las probabilidades predichas con las clases verdaderas. Matemáticamente, se calcula sumando el logaritmo negativo de las probabilidades predichas para cada clase

Ver Blog »
¿Qué es un Desarrollador Software?

¿Qué es un desarrollador software?

¿Qué es un desarrollador de software y cómo puedes convertirte en uno? Si alguna vez te has preguntado quién está detrás de las herramientas que utilizamos a diario en nuestros dispositivos móviles, como Google para buscar información o Spotify para escuchar música, la respuesta es: los desarrolladores de software. Este

Ver Blog »

Logic description

Historia y evolución La historia y evolución de la lógica en inteligencia artificial comienza con los primeros sistemas expertos en la década de los 1960, diseñados para emular la toma de decisiones humanas. Durante los años 80 y 90, el enfoque se expandió con la incorporación de algoritmos más sofisticados

Ver Blog »

Logic Programming

Historia de la programación lógica  La historia de la programación lógica se remonta a las raíces de la lógica matemática y su aplicación en la inteligencia artificial. En 1972, Alain Colmerauer y Robert Kowalski desarrollaron Prolog, el primer lenguaje de programación lógica, en la Universidad de Marsella. Este lenguaje permitió

Ver Blog »

Déjanos tus datos, nosotros te llamamos

Déjanos tus datos y 
te enviaremos el link del white paper

Déjanos tus datos y 
te enviaremos el link de la revista

Déjanos tus datos y 
te enviaremos el link del programa