La irrupción de la tecnología ha permitido que nuestros datos digitales sean una fuente de información muy importante a la hora de utilizarlos para gestionar, fidelizar y/o captar talento. Los algoritmos son la clave para realizar pronósticos altamente fiables.
Desde hace varios años, el sector retail y, concretamente, los departamentos de marketing y ventas, han utilizado las ventajas del big data para tomar decisiones respecto a la distribución de merchandising por zonas, hacer estudios de mercado o crear un perfil del consumidor.
Si trasladamos al ámbito de los Recursos Humanos todos los usos y beneficios que nos proporcionan los algoritmos en la toma de decisiones, podemos obtener una interminable lista de oportunidades para mejorar los objetivos del departamento.
Actualmente, ya se ha empezado a transformar la adquisición de talento gracias a evaluaciones rápidas, además de ser más precisos con la aproximación a los perfiles de los candidatos y a la hora de repartir la cantidad de trabajo y las tareas entre los empleados, entre otras propuestas.
Analítica predictiva
¿Qué es exactamente un algoritmo? Según los expertos, podríamos definirlo como una serie de operaciones matemáticas que si se introducen en un software permiten analizar un conjunto de datos previamente seleccionados para obtener información precisa en un ámbito de búsqueda.
Por tanto, tener acceso a los datos conlleva una revolución en temas de diagnóstico y en la gestión de las estrategias de los departamentos de Recursos Humanos, además de potenciar la capacidad analítica de los propios empleados. Buscar, medir, analizar y predecir son las nuevas fases a las que se tienen que enfrentar los profesionales del talento.
La analítica predictiva ayuda, a través de los algoritmos, a dar respuesta a todo tipo de preguntas, como por ejemplo: ¿quién es el candidato más apropiado para cubrir una vacante?, ¿qué empleado puede abandonar la empresa a corto tiempo? o ¿qué profesional necesita una formación específica?
Con todo, se podría decir que el pilar básico de la analítica predictiva es la cuantificación. Cuantos más datos se tengan a disposición, el algoritmo podrá basarse en informaciones más precisas. Como consecuencia, la digitalización juega un papel clave, ya que si se introducen detalles sesgados, el proceso matemático no podrá trabajar con todas las facetas y el análisis resultará bastante limitado.
Tipos de análisis más comunes:
Según expertos informáticos, de forma generalizada se pueden establecer dos tipos básicos de análisis:
– Descriptivos: ayudan a conocer la relación entre datos históricos dentro de la compañía.
– Predictivos: agrupa varias técnicas estadísticas para analizar datos históricos y establecer predicciones para detectar tendencias.
Algoritmos en el mundo empresarial
El big data está presente en todo momento de nuestra vida cotidiana, desde que buscamos algo en concreto en los buscadores de Internet y usamos las redes sociales, hasta cuando utilizamos alguna aplicación de cualquier tipo desde nuestro smartphone.
Sin embargo, en según qué sectores, el uso del big data está avanzando a pasos agigantados, como por ejemplo:
– Marketing y ventas: toda la información recogida se utiliza para conocer mejor a los clientes y crear modelos predictivos de conducta. Las empresas que más se beneficia son las que comercializan productos o servicios que necesitan afinar cuota de mercado para obtener mejores resultados.
– Almacenamiento y transporte: gracias a las predicciones generadas por el big data, el sector retail puede optimizar el uso del stock y las rutas de reparto mediante la geolocalización.
– Finanzas: dentro de esta área tan amplia, donde se está viendo una mayor evolución del uso del big data es en las actividades relacionadas con la toma de decisiones de la compra venta de valores.
El dilema de la protección de datos
El uso de datos personales plantea la cuestión de cómo se han de utilizar y dónde está el límite. La seguridad en la red es un tema legal con bastantes vacíos a nivel general, a pesar de la existencia de la ley de Protección de Datos.
A nivel laboral, el debate se centra en el equilibrio entre los beneficios de la productividad frente a la privacidad del empleado. Es por eso que se pueden establecer unos parámetros de actuación para respetar la intimidad de los profesionales:
– El empleado debe consentir el uso de sus datos para fines empresariales, si no es posible, la empresa ha de respetar los límites establecidos.
– Es importante tener recursos para velar por el anonimato. A la hora de analizar los datos, ha de hacerse de forma anónima.
– Velar por la transparencia.
– Dar la posibilidad a los empleados de que puedan hacer seguimiento de las acciones evaluadas gracias a sus datos personales.
En definitiva, los algoritmos, el big data y el uso de la tecnología al servicio de la gestión de personas han llegado para quedarse. Saber utilizar de forma adecuada cada avance tecnológico para la correcta gestión, fidelización y captación del capital humano nos permitirá ir un paso por delante.