Muchos se preguntarán por una forma más sencilla para estudiar los procesos, funciones, retos y oportunidades de todos los colaboradores que conforman los equipos de trabajo en las empresas, con el objetivo de alcanzar las metas trazadas por la organización.
¿Realmente existe una forma NO engorrosa de hacerlo?
¡Por supuesto que si! Para todo lo anterior tenemos el People Analytics, denominado también Análisis de Talento Humano, como el enfoque para analizar a las personas a través de los números, confiando en los datos más que en el instinto(Gal, Jensen & Stein, 2017).
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Básicamente, la compilación y posterior evaluación del People Analytics, permite la toma de decisiones de forma más eficiente y acertada con base en hechos y números, gracias a la aplicación de estadísticas y técnicas para interpretar dichos datos.
El método sinceramente no es nuevo, fue aplicado por primera vez a mediados del siglo XX, sin embargo, hasta la fecha el sistema ha evolucionado lo suficiente como para pasar de un análisis prescriptivo a un análisis predictivo.
El análisis predictivo es lo que atribuye a las empresas la capacidad para prepararse mejor frente a las dinámicas del entorno, siendo así proactivos ante los problemas que se presenten.
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En ese orden de ideas, asuntos presentes en la actualidad y que se integran al Análisis de Talento Humano, como el Big data, Power BI, y Machine learning; hace décadas no hacían parte de ese proceso.
Ahora bien, vamos a revisar cuáles son las ventajas de implementar esto en las empresas.
1. Usa la Inteligencia Artificial para predecir el mejor candidato
El Análisis de Talento Humano le facilita a las empresas el proceso de contratación, porque ayuda a determinar a los candidatos más idóneos para los distintos puestos habilitados, asimismo, permite identificar a los aspirantes que mejor se adapten a la cultura organizacional de la empresa.
2. Los patrones de la rotación de personal
Pueden ser fácilmente identificados a través de los algoritmos, ofreciendo también la posibilidad de prever quienes serían los colaboradores con mayores probabilidades de retirarse de la empresa.
3. El People Analytics favorece la identificación de los factores que promueven la productividad en la empresa.
De esta forma, se tiene mayor control sobre la gestión, además se estructuran con más eficiencia las estrategias dirigidas al talento humano, como la formación, la gestión del conocimiento y del rendimiento.
4. Si es correctamente gestionado el análisis al que se someten todos los datos da lugar al aprovechamiento máximo de la información tomada.
Por ejemplo, a través de encuestas, formularios y/o entrevistas cortas.
¿Para qué sirve tener toda esa información? Pues para conocer a los colaboradores. Asegurarse de su satisfacción garantizará en gran medida el éxito en cualquier compañía, y finalmente ese gran ambiente de trabajo se traduce en un crecimiento para la empresa. Empresas y equipos felices, básicamente.
Para concluir
La aplicación de esta técnica en las empresas da un salto exponencial en el campo del Talento Humano, aunque funciona también perfectamente para los análisis administrativos y financieros.
El People Analytics no se trabaja solo, requiere de grandes líderes especializados que conozcan, por ejemplo, los aspectos que conlleva el funcionamiento de los ciclos de los colaboradores, las herramientas para analizar toda la información y la toma inteligente de decisiones; para optimizar y automatizar procesos correctamente, en pro de los objetivos de la compañía.
Hay muchas posibilidades y aplicaciones en el ámbito empresarial, especialmente en el área de Talento Humano, que merecen tomar el riesgo y lanzarse al cambio.¡No dudes en incorporarlo en tu empresa!
Si deseas conocer más sobre tendencias actuales para la mejora de procesos internos en las organizaciones te recomendamos el Diplomado en Gestión Humana.
Gal, U., Jensen, T. B., & Stein, M-K. (2017). People Analytics in the Age of Big Data: An Agenda for IS Research. In ICIS 2017 Proceedings Association for Information Systems. AIS Electronic Library (AISeL). Proceedings of the International Conference on Information Systems Vol. 2017 http://aisel.aisnet.org/cgi/viewcontent.cgi?article=1000&context=icis2017
