People Analytics, sobre todo, cuestión de diseño de la investigación

by Julen

Terminé de leer hace unos días HR Analytics, teoría y práctica para una analítica de recursos humanos con impacto, un libro de David Aguado García publicado por ESIC hace ahora casi un par de años. Cito la fecha porque hay que andarse con ojo vista la velocidad meteórica a la que se mueven las cosas de los datos masivos. Sin embargo, si hay algo que me ha parecido muy pertinente de este libro y que, creo, hasta cierto punto lo hace más resistente al paso del tiempo, es el énfasis que pone no tanto en los recursos analíticos disponibles (hoy unos, pero mañana serán otros), sino en el diseño de la investigación que comporta todo esta nueva tierra prometida del People Analytics.

Por cierto, estoy convencido de que este enfoque hará feliz a Amalio Rey, quien siempre insiste en el poder del diseño. Pues bien, aquí tiene quien le respalde en su particular cruzada. A mí también me pasa en mis clases de ética en el grado de Business Data Analytics en la universidad que tengo que bregar con estos asuntos. Digamos que la disponibilidad de datos genera la inevitable tentación de comenzar a usarlos. Pero, claro, si los datos no son de calidad –y ya he hablado aquí de ello– entonces estamos construyendo un monstruo.

Hay que tener en cuenta, además, que estamos hablando de seres humanos. Sí, personas con su corazoncito, con sus sentimientos, con sus estados emocionales, con sus miserias y sus ilusiones. Por otra parte, cuando jugamos con datos personales en el contexto organizativo –en el más amplio y profundo sentido de la palabra esto de datos personales– no se debe perder de vista el impacto que el comportamiento de las personas llega a provocar en los típicos indicadores de eficiencia y productividad globales. Sucede que el camino desde el input hasta el outcome (en inglés disponen quizá de palabras más precisas) es complicado y no siempre lineal.

Suele ocurrir, además, que, como bien indica el autor, quienes son responsables de las áreas de gestión de personas muchas veces no tienen cualificación suficiente en la ciencia de los datos. Con todas las prevenciones necesarias, la aproximación científica a la gestión de los datos relacionados de las personas debe estar en el origen de cualquier proyecto en esta materia.

Decimos que HRA es una metodología y un proceso integrado para proveer de evidencias, a través del análisis de datos, que sean utilizadas para mejorar la calidad de las decisiones sobre personas con el objetivo de mejorar el rendimiento a nivel individual, grupal y/u organizacional.

En general, adentrarse en la analítica masiva de datos referidos a las personas, su desempeño e impacto en la organización exigirá utilizar «modelos matemáticos complejos con capacidad para manejar datos de diferente tipo y aprender de las  relaciones encontradas entre los datos para proporcionar escenarios de futuro». Todo esto implica hacerse buenas preguntas y eso quiere decir manejar marcos conceptuales que permitan aportar datos relevantes a partir del problema que se investiga. Por último, nada de lo anterior tendría sentido si no termina en la generación de conocimiento para la acción.

Quizá el mayor problema actual es que a cualquiera se le ponen los dientes largos con la sobreabundancia de datos en que vivimos. Como quiera que ya hemos comprado que los datos son la materia prima de los negocios de éxito actuales, parecería que estamos inmersos en una loca carrera por cuantos más, mejor. Pero una aproximación científica tiene que preguntarse obligatoriamente por cuáles son los datos que harían falta para resolver el problema que encaramos. Poner la carreta delante de los bueyes no es la mejor manera, ¿no?

Cuando hablamos de personas conviene frenar un poco. Big Data promete las tres V: volumen, variedad y velocidad. Datos a quintales y en un flujo continuo. En fin, como escribe el autor con muy buen criterio:

El conocimiento obtenido mediante el conjunto de procedimientos asociados a la investigación científica no tiene carácter de verdad absoluta (como la historia se ha encargado de mostrar en repetidas ocasiones), simplemente tiene el carácter de conocimiento obtenido mediante un conjunto de procedimientos que tratan de limitar al máximo los posibles sesgos que surgen a la hora de mirar la realidad.

Como siempre, la humildad es una buena guía.

Imagen de Eak K. en Pixabay.

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2 comentarios

amalio rey 17/11/2020 - 11:59

Lo que se está haciendo con los datos es una temeridad. La «aproximación científica» es muy pobre en mucha gente que está zampando datos y c… conclusiones sin ninguna evidencia. Cada vez estoy más en guardia con eso. El pensamiento crítico, como sabes que insisto, necesita de educación estadística. Estoy obsesionado con eso. También con el grave error de generar indicadores (y seguramente algoritmos) que no miden lo que prometen, pero que sirven para dar una impresión de profundidad y rigor que no existe. Como bien dices, cuando se habla de personas, conviene frenar un poco…

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Julen 01/12/2020 - 06:30

Disculpa, Amalio, que tenía tu comentario sin contestar. Si estuvieras en clase, verías cómo los datos lo pueden todo. Quizá sea el propio sentido del grado pero da que pensar, de verdad.

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