People Analytics: cómo transformar los RRHH para atraer talento

People Analytics se ha consolidado como una herramienta esencial para la gestión de recursos humanos. Esta técnica de análisis de datos permite a las empresas tomar decisiones informadas basadas en evidencias, optimizando procesos y mejorando la retención y satisfacción de los empleados. Tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial (IA) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) están revolucionando la forma en que las organizaciones gestionan su talento.

Son muchas las empresas que ya están adoptando People Analytics para enfrentar desafíos clave como la retención de talento y la mejora del clima laboral. Según un informe reciente, las tecnologías como NLP, IA e IA Generativa permiten analizar datos no estructurados, como comentarios o encuestas, para obtener insights profundos y personalizados.

Entre los beneficios destacan decisiones más informadas y procesos de selección más ágiles, «las tecnologías como NLP, IA e IA Generativa permiten analizar datos no estructurados, como comentarios o encuestas, para obtener insights profundos y personalizados», señala Javier Campelo, Head Analytics & AI de aggity.

Y es que, People Analytics es una nueva forma de pensar sobre el capital humano y su impacto en negocio. Así lo explica Sandra Moreno, responsable de Talento & Organización en Accenture en España, “el avance de la IA está transformando People Analytics en una herramienta estratégica esencial que supone una clara ventaja competitiva en un entorno donde la gestión del talento va a ser la palanca clave de diferenciación y consecución de resultados de negocio».

Su implementación permite reducir sesgos en los procesos de RRHH. Un ejemplo es la herramienta de Coverflex. Julia Abarca, Country Manager de la compañía en España explica que, “planteamos soluciones innovadoras gracias a la IA para personalizar los beneficios de los empleados, lo que mejora el bienestar, la retención y reduce la carga administrativa”.

Los beneficios que se observan en todas aquellas organizaciones que han implementado People Analytics tienen relación con temas como la mejora de la contratación, la reducción de la rotación, la mejora de la experiencia, la optimización de procesos… Sobre esto, Fernando Delgado, Employee Workflows Senior Solution Consultant de ServiceNow

Añade, «obtienen procesos más eficientes y un aumento de la relevancia de los departamentos de personal en la toma de decisiones»

Mejora de la productividad y Estrategias de implementación

People Analytics identifica patrones que ayudan a cambiar hábitos y optimizar el tiempo de los empleados. Un estudio reciente muestra que la IA puede automatizar tareas repetitivas de bajo valor, permitiendo que los equipos se enfoquen en actividades más estratégicas.

Esto no solo mejora la productividad, sino que también aumenta la satisfacción al simplificar procesos y hacerlos más livianos. «Con la IA se automatizan tareas repetitivas de bajo valor, permitiendo que los equipos se enfoquen en actividades estratégicas», comenta Campelo. Lo que no solo mejora la productividad, sino que también aumenta la satisfacción al facilitar procesos y hacerlos más livianos.

Además, People Analytics también proporciona datos sobre lo que impacta el bienestar de los empleados, como el ambiente de trabajo y los beneficios. “Con esta información, las empresas pueden mejorar la experiencia laboral, promoviendo un entorno más motivador y mejorar la satisfacción», añade Abarca.

La adopción de People Analytics comienza con una plataforma tecnológica y la identificación de necesidades específicas. Un informe sugiere que las empresas deben realizar un análisis inicial para identificar y priorizar las necesidades en función de los retos y objetivos del negocio. Cómo hacen desde aggity, «nosotros recomendamos realizar un People Data Lab, donde desarrollamos una sesión de concienciación y aplicamos metodologías como design thinking para identificar y priorizar casos de uso relevantes», subraya Javier Campelo.

También existen aplicaciones en todas las áreas de RRHH, pero lo relevante es cómo estas aplicaciones consiguen un impacto de negocio. “Se pueden conseguir un incremento de la productividad en un 10-15% mediante la optimización de la planificación de la fuerza laboral; una reducción de la rotación de los empleados en un 20-25% por detección temprana de riesgos, optimizar los costes de selección y contratación en un 20-30%; incrementar el nivel de engagement de los empleados en un 25-30%; obtener un aprendizaje más eficaz (50% más de alineamiento de necesidades de negocio con capacitación personalizada) y más eficiente (reducción del tiempo de formación en un 20-25%); e identificar a la siguiente generación de líderes, con unas tasas de éxito en más del 80% en los programas de sucesión», detalla Sandra Moreno.

Son muchas las empresas que ya están adoptando People Analytics para enfrentar desafíos clave como la retención de talento y la mejora del clima laboral

Como explica Delgado, un dato a tener en cuenta son los niveles de madurez, “el primero, encontramos los datos más transaccionales. Este nivel también se conoce como de análisis operacional, el cual consiste en datos sobre eventos o situaciones que ocurrieron en el pasado. En el segundo nivel, el objetivo es explorar las relaciones existentes entre variables y se conoce como ‘Advanced Analytics’. En el tercero, encontramos un análisis más estratégico donde se utilizan modelos causales para evaluar el impacto de las relaciones entre variables. Por último, tenemos el nivel de análisis predictivo, en el cual se utiliza toda la información que se ha recogido en los niveles anteriores para establecer patrones y crear modelos de predicción».

La implementación de soluciones avanzadas de People Analytics puede aumentar hasta tres veces la probabilidad de superar los objetivos económicos y hasta siete veces la de adaptarse con éxito al entorno. La colaboración entre aggity y Always People First, por ejemplo, ha permitido promover proyectos de analítica de talento en las organizaciones, utilizando IA para mejorar la gestión del talento y crear un mayor sentido de pertenencia entre los empleados

Desafíos en la implementación

Las empresas enfrentan desafíos como la falta de conocimiento especializado y la resistencia cultural. Según un estudio, es crucial contar con perfiles mixtos que combinen, “experiencia en analítica, tecnología y comprensión profunda de los procesos de RRHH. Además, es fundamental garantizar la calidad y privacidad de los datos”, señala Campelo.

Del mismo modo, Sandra Moreno resume estos desafíos en cuatro, “dedicar tiempo a disponer de unos datos de calidad, asegurar el cumplimiento de la regulación relativa a la protección de datos, implicar People Analytics en los modelos de gobierno y de toma de decisiones de la compañía, y no olvidar que People Analytics es una herramienta que complementa, no sustituye las decisiones finales que tomen las personas a raíz de los insights que genere».

Una vez que conocemos los desafíos, el siguiente paso es implementar unas buenas prácticas, entre ellas, sugiere Delgado, “fomentar el desarrollo de una mentalidad ‘data-driven’ colectiva dentro de la organización; contar con un equipo de personas adecuadas con los conocimientos necesarios que nos ayuden a establecer quick wins que aporten beneficios tangibles en un corto espacio de tiempo; involucrar al equipo legal, ya que People Analytics está muy relacionado con el cumplimiento y la normativa legal teniendo en cuenta aspectos como la seguridad, la privacidad y el tratamiento de datos sensibles”.

Eso sí, no podemos olvidar, en palabras de Moreno, que People Analytics es una herramienta que complementa, “no sustituye las decisiones finales que tomen las personas a raíz de los insights que genere”.

Herramientas y tecnologías esenciales

Las herramientas esenciales para People Analytics incluyen tecnologías de Big Data, NLP, IA e IA Generativa. Los datos se recopilan desde fuentes heterogéneas y se procesan para obtener insights accionables. Javier Campelo explica: «Estas tecnologías permiten analizar datos no estructurados, como comentarios, encuestas y clima laboral, optimizando decisiones estratégicas y operativas».

En este ámbito, es esencial disponer de tres tipos de herramientas para gestionar y analizar los datos de manera efectiva. En opinión de Sandra Moreno, «una base de datos para almacenar la información, una herramienta para el procesamiento analítico y una para la visualización de datos. Todo ello apalancándose en plataformas cloud ya que permiten un uso eficiente y a escala de datos».

Un informe de Deloitte titulado «Global Human Capital Trends» destaca que el uso de People Analytics ha crecido significativamente en los últimos años, con un 71% de las empresas considerando que es una prioridad importante para su organización. Este informe subraya que las empresas que utilizan People Analytics de manera efectiva pueden mejorar la toma de decisiones, aumentar la eficiencia operativa y mejorar la experiencia del empleado.

Si desglosamos las tecnologías, la IA permite analizar datos no estructurados y automatizar tareas repetitivas, mientras que el Big Data, por su parte, integra y procesa datos masivos de múltiples fuentes. Así lo reconoce Campelo, «la IA y el Big Data facilitan una visión completa del empleado, identificando tendencias globales y segmentando acciones específicas».

Más concretamente, Moreno detalla que el procesamiento de datos incluye el uso de inteligencia artificial (algoritmos de aprendizaje automático y técnicas avanzadas de análisis), “que permite identificar patrones y tendencias así como realizar un análisis predictivo clave para la toma de decisiones estratégicas. Actualmente, estas herramientas facilitan el uso responsable de los datos, evitando sesgos y dotando de transparencia a los procesos».

Y no solo eso, un estudio de McKinsey & Company revela que las organizaciones que invierten en tecnologías avanzadas de análisis de datos, como IA y Big Data, pueden obtener una ventaja competitiva significativa. El estudio indica que las empresas que utilizan estas tecnologías para la gestión del talento tienen un 23% más de probabilidades de superar a sus competidores en términos de rendimiento financiero.

Selección de talento e impacto en los KPIs de RRHH

Un artículo de Deel destaca que los KPI de Recursos Humanos son unidades de medida con las que se puede conocer el rendimiento de una actividad o proceso sobre la gestión de talento. Entre los KPI más relevantes para RRHH se encuentran la tasa de contratación, la tasa de ausentismo, el costo promedio de contratación y la tasa de rotación de personal

Estos indicadores permiten a las empresas tomar mejores decisiones de contratación, asignar recursos de forma eficiente y planificar sucesiones, lo que a su vez mejora la productividad y ayuda a alcanzar los objetivos del negocio.

Además, un informe de Wellhub subraya la importancia de la retención de talento y menciona que la capacidad de retener talento humano clave es uno de los grandes retos de las empresas. El informe identifica KPIs críticos como la tasa de rotación voluntaria y el costo de reemplazo por posición, que ayudan a las empresas a medir y mejorar la permanencia del capital humano en un entorno competitivo

People Analytics optimiza el proceso de selección desde la creación de ofertas hasta la evaluación de candidatos. Campelo incide en que, utilizando IA y análisis avanzado, “se generan descripciones de puesto más atractivas y se automatiza la criba de currículums, mejorando la calidad de las contrataciones y reduciendo el tiempo y costo del proceso”.

Del mismo modo, al analizar los datos que se obtienen de los procesos de selección y contratación, las organizaciones pueden, por ejemplo, identificar de forma rápida y sencilla los canales de contratación más eficaces, “perfeccionar las descripciones de los puestos para atraer a candidatos cualificados y agilizar el proceso de selección de candidatos identificando cuellos de botella”, añade Delgado.

Por su parte, Julia Abarca, Country Manager de Coverflex, afirma que «People Analytics mejora los KPIs de RRHH al proporcionar datos sobre rotación, productividad y satisfacción. Permite tomar decisiones proactivas para mejorar el rendimiento y la retención. Herramientas como los planes de beneficios inteligentes de Coverflex también impactan en estos KPIs al personalizar los beneficios para cada empleado, aumentando su compromiso y reduciendo la rotación.

Privacidad y seguridad de los datos

Cumplir con las regulaciones de privacidad no solo es una obligación legal, sino también una responsabilidad ética que refuerza la confianza de los empleados en la organización y asegura que sus datos sean manejados de manera segura y respetuosa. En relación a ello, Javier Campelo sugiere aplicar políticas estrictas de acceso y control, “implementando tecnologías de anonimización y encriptación para proteger la información personal».

Del mismo modo, crear una cultura de privacidad dentro de la empresa ayuda a asegurar que todos los empleados comprendan y respeten las políticas de manejo de datos, contribuyendo a un entorno de trabajo seguro y confiable. Sobre esto, Sandra Moreno añade: «El primer paso es obtener datos de manera eficiente y con calidad de las diversas fuentes como sistemas de gestión de recursos humanos, encuestas de satisfacción de empleados o datos operativos de la empresa. Ello implica tareas de limpieza, preparación y modelado para asegurar su calidad y relevancia».

Las empresas deben ser transparentes en sus prácticas de recopilación de datos y asegurarse de que los empleados estén plenamente informados y de acuerdo con el uso de su información personal. Esto no solo protege la privacidad de los empleados, sino que también fomenta la confianza y la colaboración dentro de la organización.

Siguiendo este punto, Marc Rivero, Lead Security Researcher de Kaspersky, hace hincapié en que es fundamental que las empresas se enfoquen en recopilar solo la información necesaria para los análisis, evitando acumular datos innecesarios que puedan poner en riesgo la privacidad de los trabajadores. “Además, es crucial aplicar técnicas como la anonimización y la pseudonimización, que dificultan la identificación de los empleados, añadiendo así una capa de protección adicional y garantizando que los datos sean utilizados de manera ética y segura”.

Otras medidas a tener en cuenta serían establecer auditorías regulares y monitorización detallada de las acciones realizadas sobre los datos para detectar irregularidades y responder rápidamente a cualquier amenaza.

La implementación de People Analytics conlleva una gran responsabilidad en lo que respecta a la privacidad y seguridad de los datos de los empleados. Es fundamental que las organizaciones establezcan políticas claras de protección de datos para garantizar que la información personal y profesional se maneje de manera segura y conforme a las normativas vigentes.

Además, el investigador Josh Bersin destaca en su análisis sobre People Analytics que la privacidad es una de las dimensiones clave de la confianza en el manejo de datos. Bersin recomienda comunicar al personal acerca de qué se está haciendo con su información, las políticas de tratamiento de datos con las que se cuenta y asegurarse de tener una buena política de privacidad en lo que respecta a los datos de los trabajadores.

La seguridad de los datos es igualmente crucial. Las grandes empresas están haciendo cada vez mayores esfuerzos por mantener la data segura, especialmente al migrar sus bases de datos desde servidores on-premise a sistemas on-cloud. Servicios como AWS, GCP o Azure ofrecen niveles y protocolos de seguridad avanzados que ayudan a proteger la información sensible de los empleados.

En resumen, la privacidad y la seguridad de los datos en People Analytics no solo son esenciales para cumplir con las regulaciones legales, sino también para mantener la confianza y la colaboración dentro de la organización. Implementar políticas estrictas de acceso y control, junto con tecnologías de anonimización y encriptación, y fomentar una cultura de privacidad, son pasos fundamentales para garantizar un manejo ético y seguro de los datos de los empleados.