¿Por qué usar Inteligencia Analítica para contratar personal?

De la mano del Big Data, el análisis predictivo asoma también en el área de Recursos Humanos para mejorar los procesos de reclutamiento. Los beneficios y los retos.

Cada director de área tiene desafíos concretos y los Recursos Humanos—el motor de cualquier empresa que quiera ser disruptiva—no son la excepción. Quienes lideran el área deben demostrar su contribución al negocio a través de la adquisición del mejor talento en el mercado y, lueo,  de garantizar su buena compensación y nivel de productividad. Por suerte, no están solos; las asiste la tecnología. En un contexto el cual las soluciones de BigData cobran cada vez más fuerza para la toma de decisiones empresariales en todas las áreas, existen en el mercado propuestas de análisis predictivo que ayudan a estos ejecutivos a anticiparse a los problemas relacionados con las habilidades y la satisfacción del talento, entre otros.

El uso de la tecnología es creciente en áreas de negocios que utilizan soluciones de Business Intelligence pero en Recursos Humanos su uso es más incipiente. En este sentido, el software específico del área no funciona siguiendo una lógica diferente a otros: mediante el uso de algoritmos encuentra patrones en grandes volúmenes de datos en otros sistemas existentes en el área, que luego permiten hacer predicciones que los directores pueden usar para tomar mejores decisiones.

Un ejemplo: si la firma descubre que el 8 por ciento de los nuevos empleados abandona la compañía durante el primer año, se deduce que debe cambiarse la forma de contratación para seleccionar candidatos que perduren por más tiempo dentro de la empresa o hacer cambios internamente para asegurar una menor rotación. Tierra de nadie Pioneros. Así se puede definir a quienes se están animando —primero, en el mundo; después, a escala local—a implementar soluciones de BI para la contratación y retención de personal.

Un informe de la consultora Deloitte da cuenta de que tan poco fértil es todavía el terreno para los primeros directores de Recursos Humanos con un gusto por lo techie. De las 7.000 empresas encuestadas en 130 países, 89 por ciento reconocieron estar preocupados por el compromiso de sus colabores internos pero solo 8 por ciento utilizaban análisis predictivo. No son todas malas noticias: en 2014 ese número era sólo del 4 por ciento.

La consultora IDC suma otros datos globales: solamente 0,5 por ciento del total del presupuesto de IT se dedica a Recursos Humanos. “En la Argentina, estamos muy atrasados respecto a otros países como España, México, Chi le y Colombia. Para dar un ejemplo, en el 8 por ciento de las empresas persiste el uso de Excel y sólo el 30 por ciento desarrolla software in house que luego es difícil de integrar con otras soluciones , explica Juan Pablo Seminara, analista de transformación digital para Latinoamérica de IDC, y ad - vierte: “Hay inversión en ERP y en procesos de negocio per se, pero no en soluciones que conecten a los talentos con esos procesos. Esto se debe a que el área de Recursos Humanos no es considerada tan estratégica como otras , dice.

Mariela Gutiérrez, a cargo de la práctica de Success Factors en Inclusión Services, una firma nacional que realiza este tipo de implementaciones a escala global, agrega más detalles: “Esta clase de módulos se adquieren aparte y, muchas veces, las firmas prefieren empezar por los que son más operativos. Por este motivo, entre los prioritariosse encuentran los de evaluación de desempeño. Además, como para obtenervtendencias hay que esperar un tiempo prudencial, ya que hay que contar con un gran volumen de datos, muchas compañías esperan para incorporar este tipo de soluciones . Y agrega: “Esta herramienta no tiene tanta visibilidad como una de autogestión, que estangible para todos los empleados. De hecho, por lo general, a los resultados de los análisis predictivos sólo acceden el CEO, el CFO y el líder de Recursos Humanos, y esta característica también es un freno al momento de decidirla inversión .

Hay más factores a tener en cuenta antes de lanzarse a contratar este tipo de propuesta: “Muchas firmas no tienen estructuradosl os procesos de captura de información estructurada o desestructurada en un sistema correlacionable. Esta es una de las principales barreras, porque no hay forma de obtener información y escucharla conversación entre las partes.

Pero una vez que los datos existen, es muy fácil transformar un proceso de transaccional a información y de ésta a predicción y comportamiento , detalla Martín Saludas, vicepresidente de Soluciones para Recursos Humanos de SAP Región Sur. Porla complejidad del proceso, todavía no son las Pymes quienes mejor están preparadas para incorporar esta clase de tecnología. Gutiérrez especifica: “Por un lado, están las multinacionales, ya que consideran este aspecto dentro de su política de Recursos Humanos, muchas veces desde sus casas matrices.

Entonces, empresas más grandes, que tengan 500 o más,son el target. Ese es un número razonable porque cuando la cifra es inferior muchas  tendencias pueden realizarse “a ojo porque los colaboradoresse conocen. Lasfirmas más proclives a la adopción de la analítica predictiva son aquellas que tienen una estrategia orientada a su gente, algo que no sucede siempre, ya que abundan las que tienen el foco puesto en las ventas , concluye.

 

Tierra adentro  

Entre las compañías que están dando los primeros pasos está la empresa de viajes de origen argentino y con presencia regional Al mundo, que cuenta —como estimaba Gutiérrez— con 800 empleados. En este caso, se implementó la solución de análisis predictivo junto con otros módulos del sistema Talent Management Base Cloud Service, de Oracle, con el fin de mejorarla toma de decisiones para combatirla pérdida de talento y medir el impacto en el negocio. “Lanzamos una campaña de comunicación temprana para informar al personal de los cambios transformacionales que la organización emprendería. La compañía salió en vivo con la solución en septiembre de 2016, tras nueve meses de implementación , explica Valeria Czarnota, directora Regional de Recursos Humanos de la organización. Recuerda que, durante esos meses, mantuvieron reuniones semanales con el equipo de Oracle para analizarlos avances del proyecto.

Diego Forte, director de Ventas Sr. para Capital Humano de Oracle para la región, recuerda bien el caso. Dice que la solución implementada por Al mundo contiene más de 900 KPI (Indicadores Claves de Gestión) preconstruidos para la gestión del Capital Humano, que brindan información al negocio mediante cálculos en tiempo real. A pocos meses de contar con el sistema general en funcionamiento, por el cual la firma destina un monto de US$ 26.000 anuales por 1.000 licencias, Czarnota ya observa beneficios, entre los cuales se encuentran la automatización de los procesos centrales y la creación de una fuente única en la nube para todoslos datos de Recursos Humanos. Además, adquirieron la capacidad de identificar y retener talentos clave. Sin embargo, explica que aún no pudieron predecir comportamientos de sus colaboradores ya que la implementación “es muy reciente .

En este sentido, los especialistas advierten que, para empezar a observar tendencias hay que esperar entre 12 a 24 meses desde su implementación. Puede ser más rápido agregando un módulo más a un sistema world class, aunque puede ser complejo y durar varios meses cuando hay que integrar una solución con sistemas creados internamente por la organización.

 

Generar el cambio  

Otro ejemplo es el de MercadoLibre, el marketplace de origen nacional con presencial regional. “En agosto de 2015, avanzamos con la contratación de Workforce Analytics, de SAP, luego de la implementación de Employee Central , explica Sebastián Fernández Silva, vicepresidente de Recursos Humanos de esta empresa que tiene 4.200 empleados. Según cuenta el ejecutivo, decidieron utilizar esta propuesta para poder estimar el valor de las personas en la organización; no sólo para obtener datos concretos, sino para utilizar esa información en distintas acciones que generen un cambio dentro de cómo funcionan las cosas internamente.

En enero de este año, comenzaron el proceso de implementación de los primeros módulos vinculados a la analí-tica predictiva de Success Factors para la gestión del capital humano, la cual estiman finalizar en mayo. Si bien la propuesta de SAP aún no está operativa, Fernández Silva ya tiene una opinión sobre el caso: “Su desventaja es que la información no tiene actualizaciones on demand, sino que se actualiza mensualmente. Sin embargo, por la experiencia que tenemos trabajando con ella, sabemos que es fácil acceder a los datos .

En la distribuidora eléctrica Edenor están en una situación similar: “Este es nuestro primer año de ciclo completo de Gestión del Desempeño y recién a partir de ahora, combinando esta solución con el uso de otra herramienta de creación interna, vamos a empezar a mapear conductas y posicionamientos, que en un futuro nos servirán para hacer predicciones y planes de acción . Esta empresa, que cuenta con unos 5.000 empleados en el país, es la mayor distribuidora de electricidad de la Argentina en términos de clientes y de electricidad vendida.

 

Estudio de factibilidad

Al momento de las recomendaciones acerca de un proveedor que brinde analítica predictiva para el área de Capital Humano, todos afirman que es importante tener en cuenta que la funcionalidad de la solución se encuentre desarrollada en base a las mejores prácticas de la industria, por lo que algunos de los procesos incorporados funcionan mejor que los que actualmente tenga implementados la empresa. “Por este motivo, es necesario estudiarla factibilidad de cambiarlos procesos que se tienen actualmente por los que incorpora la herramienta. Por último, también hay que tener en mente que la solución posea cierto grado de flexibilidad y sean posibles adaptar o configurar algunos elementos o procesos operativos de la organización , estima Iván Ramos Tenorio, consultor de Preventa de Meta 4.

  Lejos de casa

Es importante destacar que las dificultades y retos que encuentran las empresas argentinas puertas adentro son las mismas que otras, que poseen varias veces su escala, tienen en sus mercados naturales. Entonces, la tendencia es global, pero así también sus complejidades. Verónica Ramos Jara es gerente de Nóminas Colgate Palmolive para México, un tanque de productos de cuidado personal y limpieza que en la filial de ese país emplea a un total de 4.500 personas. Según cuenta a INFOTECHNOLOGY, en la compañía implementaron el análisis predictivo en el área de Recursos Humanos en agosto de 2015. Para ello, solicitaron el módulo de Meta 4, ya que el área reporta a Finanzas y este proceso forma parte de las actividades del área de nóminas basado en los roles de análisis. “Tras una implementación que duró seis meses, hoy, utilizamos esta herramienta basada en la nube para realizar el presupuesto de salarios y beneficios con una actualización trimestral y un comparativo con las cifras actuales con las presupuestadas.

Así proyectamos los aumentos de salarios anuales, el impacto de otras variables como los vales, seguros y gastos médicos, e impuestos. También prevemos el impacto de costo en la baja de los colaboradores y la usamos cuando se hacen incrementos por con trato colectivos , explica Jara, y agrega: “Así pueden detectarse oportunidades de optimización de costos o afrontar nuevos compromisos . Ramos Tenorio, desde el lado del proveedor, cuenta que, mediante analíticas en base a diversos datos es posible obtener indicadores, información y sus gráficos asociados para realizar análisis predictivo en base a KPI. “En el caso del módulo de nómina, la solución provee un módulo adicional que es el de presupuestos, por medio del cual es posible elaborar predicciones, simulaciones y estudios en base a los datos reales contenidos dentro de la plataforma, por ejemplo, cuanto me costaría aumentar el 10 por ciento de la plantilla, cuánto me costaría un aumento o reducción de sueldos, prestaciones o abrir una nueva filial o centro de trabajo, entre otros.

Como Edenor, también la empresa canadiense Alberta Electric System Operator (AESO) tuvo que afrontarla decisión de si invertir—o no—en sus Recursos Humanos. La generadora de energía tiene 245 empleados pero provee de energía a 3,5 millones de personas. Tras el crecimiento en la demanda de electricidad y los sucesos que conllevó el proceso en los últimos tiempos, contaban con dificultades para atraer, involucrar y retener a los colaboradores especializados. Para lograrlo y evitar y reducir el déficit de personal, empezaron a utilizar analítica predictiva en 2015. El primer desafío fue estandarizar su proceso de reclutamiento, ya que era inconsistente. A partir de ese momento, pudieron seleccionar mejor a los colaboradores. En los números, su plantilla creció un 30 por ciento, al tiempo que promovieron a través de búsquedas internas al 90 por ciento de los talentos y redujeron el desgaste del personal en un 50 por ciento, evitando así la fuga de capital humano.

El facilitador para lograrlo fue la implementación de la suite completa de SAP Success Factors HCM, incluyendo los módulos EmployeeCentral, Workforce Analytics, Workforce Planning Solutions y Talent Management Suite, todas basadas en la nube. Si bien la firma no da montos de inversión, fuentes consultadas por INFOTECHNOLOGY indican que una implementación de soluciones de Recursos Humanos de SAP con analytics para una empresa de hasta 5.000 empleados con un solo idioma ronda los US$ 160.000. A este monto, hay que sumarle la inversión que requiere el soporte anual.

El ejemplo, indica que la analítica predictiva no es una implementación menor ni accesible para los bolsillos de muchas compañías. Si bien aún son unos pocos elegidos quienes —a escala local y global—se aventuran en este tipo de soluciones para Recursos Humanos, los casos de estos pioneros también anticipan que la analítica ya es parte de la gestión del capital humano.

 

Publicado originalmente en la edición impresa  nª 234 (marzo/2017) de Infotechnology

 

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