La inversión, la competencia y los datos, las principales barreras del People Analytics en España

En España, estas ventajas se están encontrando con una serie de obstáculos que están impidiendo que esta tendencia se desarrolle más rápidamente. Según la opinión de los expertos consultados en nuestro reportaje de Talent Street, estas barreras se pueden resumir en tres factores:

1. Inversión
2. Competencias
3. Datos

Para Jesús Cristóbal, socio de SAND y Scopio Analytics, “el principal freno es la inversión, pues los departamentos de recursos humanos suelen ser los últimos en llegar a las inversiones en innovación”. Pero considera que “la lucha por el talento determina que se debe invertir para reclutarlo, retenerlo y desarrollarlo”.

Igualmente opina José Luis Pascual,  socio director de Desarrollo y Experiencia de Empleado de Lukkap, pues para contar con “tiempo y recursos para poder montar modelos que tengan resultados con impacto real se necesita invertir y, para ello, convencer a los directores generales es clave”.

En cuanto al segundo aspecto, se constata una falta de competencias necesarias para implantar este tipo de proyectos. “La escasez de científicos de datos, o iniciar el proyecto con una infraestructura de Big Data, no está a disposición de todas las empresas”, opina Luis Lombardero, fundador del Instituto de Talento y Empresa Digital (ITED).

Y así también se pronuncia Beatriz Lucía Martínez, directora de Talent Analytics del Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC). “Esta disciplina requiere de capacidades y habilidades muy variadas que obligan a trabajar con equipos interdisciplinares: psicólogos, psicómetras, expertos en organizaciones, científicos de datos, informáticos, arquitectos de sistemas, expertos en el negocio... todos ellos imprescindibles para el éxito del proyecto”.

Los principales frenos del People Analytics en España son la inversión, las competencias y los datos

“Una de las principales barreras es la falta de conocimiento en la gestión por datos de los departamentos de RRHH, para lo que es necesario ponerse las pilas; no para ser científicos de datos, pero sí para poder entender qué se está analizando y por qué”, concluye José Luis Pascual de Lukkap.

En lo referente a la tercera barrera, los datos, los expertos consultados manifiestan la importancia de tener información de calidad, ya que no suele ser muy buena, y eso dificulta también abordar proyectos de analítica con credibilidad. Y es que los departamentos de RRHH no disponen aún de los datos de forma centralizada, y esto hace que el mayor esfuerzo se esté dedicando ahora en actividades relacionadas con el almacenamiento, la estandarización y la limpieza de los datos.

En estos casos, se puede comenzar, según explica Lombardero, de ITED, “trabajando con los datos internos del departamento que no están sujetos a la velocidad de los datos capturados en redes sociales, es decir, el Big Data, y no necesitan una alta capacidad de tratamiento”.

En este sentido, para el directivo, comenzar con las técnicas de visualización de datos, con aplicaciones de bajo coste como Power BI es una forma de aprendizaje que permitirá tener éxitos rápidos que deben ser difundidos a la dirección de la empresa, para conseguir apoyo en las decisiones de invertir en analítica compleja y en tecnología.

Ahora bien, no basta con quedarse ahí, porque según explica Beatriz Lucía de IIC, para poder aportar valor al negocio, “es necesario salir del ámbito de los recursos humanos y trabajar también con datos de negocio, de cliente, de rentabilidad… cualquier dato que sea relevante para la organización”. Y sentencia: “El People Analytics no va de justificar la labor de los recursos humanos o de medir su eficacia, sino de aportar valor al negocio a través del análisis de los profesionales que trabajan o quieren trabajar en una empresa”.

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