Aplicando Big Data en Procesos de Selección

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Les contamos los principales retos y beneficios según la revista Infotecnology.

La nota hace alusión a que cada líder de área, en especial el de RRHH, debe demostrar su aporte en la adquisición del mejor talento y es más, garantizar su buena compensación y nivel de productividad.

Y para acompañar ese proceso está la tecnología, en un contexto en el cual las soluciones de BigData cobran cada vez más fuerza para la toma de decisiones empresariales en todas las áreas, existe además 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.

Si bien, el uso de la tecnología es creciente en áreas de negocios que utilizan soluciones de Business Intelligence, en el área del capital humano su uso es más incipiente y en este caso el software específico no funciona siguiendo una lógica diferente a otros; es decir con el uso de algoritmos que encuentran patrones de datos en otros sistemas existentes en el área, que luego permiten hacer predicciones que los directores pueden usar para tomar mejores decisiones.

Por decirlo de alguna forma más sencilla, si la empresa descubre que el 8% 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.

INCIPIENTE 

Al efecto, Deloitte demostró a través de un estudio la aún poca fertilidad en el rubro, ya que de  7.000 empresas encuestadas en 130 países, el 89% reconoció estar preocupado por el compromiso de sus colabores internos, de los cuales solo el 8% utilizaba análisis predictivo. Lo rescatable de este resultado es que en un anterior estudio por 2014, esa cifra era solo del 4%,

Por su parte, la consultora IDC agrega más datos globales sobre el punto, como que solo el 0,5% el total del presupuesto de IT se destina a RRHH.

“En la Argentina, estamos muy atrasados respecto a otros países como España, México, Chile y Colombia. El 8% de las empresas persiste el uso de Excel y sólo el 30% desarrolla software in house que luego es difícil de integrar con otras soluciones”, comentó Juan Pablo Seminara, analista de transformación digital para Latinoamérica de IDC.

Mariela Gutiérrez, a cargo de la práctica de Success Factors en Inclusión Services, una firma que realiza este tipo de implementaciones a escala global, dijo que esta clase de módulos se adquieren aparte y que muchas veces las empresas prefieren empezar por los que son más operativos.

“Para obtener tendencias hay que esperar un tiempo prudencial, ya que se debe contar con un gran volumen de datos, por lo que muchas compañías esperan para incorporar este tipo de soluciones, además de que dicha herramienta no tiene tanta visibilidad como una de autogestión, que es tangible para todos los empleados”, señaló.

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 decidir la inversión, además de otros factores como que muchas organizaciones no cuentan con una estructura de procesos que recopile información

Transformar los procesos

Pero una vez que los datos existen, es muy fácil transformar un proceso de transaccional a información y de ésta a predicción y comportamiento, según Martín Saludas, vicepresidente de Soluciones para Recursos Humanos de SAP Región Sur.

Por lo anterior, las grandes multinacionales con 500 o más empleados son el target ideal, ya que cuando la cifra es menor, otro tipo de estrategias se podrían aplicar directamente por conocer mejor a los colaboradores gracias a la cantidad.

“Las firmas 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 Saludas.

Pero hay que tener en cuenta que la analítica predictiva no es una implementación menor ni accesible para los bolsillos de muchas compañías y si bien aún son pocos quienes a escala local y global se aventuran en este tipo de soluciones para Recursos Humanos, los casos pioneros también anticipan que la analítica ya es parte de la gestión del capital humano.

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