¿Hola a todos, buenas tardes, Hola Juan, Hola Maite, qué tal? Bienvenidos también a todos los que nos estáis escuchando hoy a la verdad es que después de Del año que hemos pasado nos apetecía mucho poder tratar temas algo más positivos que nos den. Algo de aire fresco YY un poco un empujoncito para poder hacer frente AA los cambios que ya están llegando tanto en el mundo laboral como en el social. De hecho, hace hace poquito hemos tenido publicaciones nuevas en el BOE y estamos todavía dando una vuelta a decir es que nos acompaña hoy Maite sáenz, a la que me habéis visto saludaras un momentito. Maite es directora del Observatorio de Recursos Humanos y con ella se verá Nobel, estuvimos pensando cómo podríamos, pues ayudar a los responsables de la gestión de personas. ¿A recuperarse, no? Un poco después de este año tan duro, tanto a nivel individual como como también a nivel profesional, la idea era ver un poco qué herramientas nos podíamos os podíamos dar. Seleccionamos con Maite una serie de temas que creemos que os podrían servir de apoyo y los hemos convertido en una serie de sesiones magistrales. Lo que hemos llamado, máster, clases que realizarán profesionales destacados en en cada 1 de los ámbitos. Hoy nos gustaría empezar con una sesión dedicada a la A la analítica de datos en gestión de personas y seguiremos en los próximos meses con sesiones. Pues sobre cómo liderar la recuperación de los recursos humanos. OO como una cultura de la innovación, no os preocupéis, porque pues iremos informando puntualmente sobre cada una de estas máster clases y esperamos que todas ellas os resulten útiles para para vuestro día a día. Dicho esto, y para nuestra primera masterclass, tenemos el placer de contar con con Joan clotet, Hola de nuevo, yo han aquí en Hola. Aquí muchos de vosotros, seguramente, pues ya conocéis a Johannes, asesoren talento digital YY tiene tiene una larga experiencia de gestión de talento, nos proporcionará hoy algunas claves para el análisis de datos en en relación a los recursos humanos. ¿Sale, como comentábamos, y qué información tener en cuenta cual? ¿Quizá, pues no es tan útil y cómo tomar en base a ello? Pues buenas decisiones. A John muchas gracias de nuevo por acompañarnos hoy y lo dejo, lo dejo contigo. Fantástico, pues muchas gracias, Berta. Ah, bueno, a ti y a todo el equipo la por la invitación a compartir como decías, hablaremos un rato a la próxima hora sobre este tema, no tipo de Analytics y esta necesaria mentalidad más orientada a datos en el ámbito específico de la gestión de personas del talento, y creo que es algo que genera bastante interés desde hace muchos años, pero la verdad es que cuando empiezas a buscar compañías o organizaciones que hayan dado el paso de empezar a caminar, pues no hay tantas no. Entonces, bueno, también deciros que mi intención no es hacer una charla, ni muy técnica ni dirigida a expertos. Bastante humilde, como veréis, es básicamente compartir algunos conceptos básicos y sobre todo, experiencia práctica. Me ha tocado liderar esta práctica en la en la última compañía en la que he trabajado durante cuatro años, pues pues me tocó, digamos, a acompañar en el camino a la función de recursos humanos, en la comprensión y el aprovechamiento de estas técnicas, y mi intención hoy es básicamente, pues compartimos algunas reflexiones por si alguna de ellas puede ser útil en vuestro, en vuestro momento profesional de acuerdo muy bien, pues vamos a ello. A mí me gustaría simplemente una aclaración respecto a mí, mi perspectiva, no tengo el perfil tradicional del ámbito de recursos humanos, personas. Empecé hace mucho tiempo en en consultoría, luego fui director de sistemas de información durante muchos años. Por tanto, trabajando muy de cerca de la tecnología. Y luego pasé a recursos humanos, a personas, que es algo que conecta más con mi propósito personal, profesional y ahora he vuelto a la consultoría desde hace un año y medio. Por tanto, digamos que estoy en esta versión 4.0 en que intentó combinar un poco, pues. Mi mis conocimientos y mi experiencia de negocio de tecnología y especialmente de personas, pues para ponerlo en valor, simplemente deciros, pues que mi perfil es un mix de esos miles de personas, tecnología y desde esta perspectiva, pues os hago esta esta presentación. Muy bien, un poco. ¿Lo dicho, hablaremos un poco del contexto, el momento en el que estamos conceptos muy básicos para el que realmente no conozca nada y quiera entender un poco más, pues qué es esto? Y especialmente para que le puede servir en su ámbito. Y luego unos ejemplos prácticos que que me gustaría, pues compartir con vosotros y especialmente que que que que aprendimos en el camino en el ámbito de esta compañía en la que trabajé los últimos años no, y también dejaré si manejamos bien los tiempos, espero que sí, pues tiempo al final para que me hagas las preguntas que os parezcan oportunas, con el tiempo que nos quede. Fantástico. Pues bien, una primera reflexión tiene que ver con con el contexto del momento en el que vivimos e. Como veis aquí en esta gráfica, pues hay algunos nubarrones negros. ¿Veis en los ejemplos de algunas áreas en la gestión de personas que aparecen, desaparecen, toman más y menos protagonismo? Depende, pues la compañía, el tamaño, el momento, pero básicamente mi punto aquí es que tenemos retos, no retos de negocio diferentes, depende del sector en el que operemos, del tamaño de la compañía, de los recursos, retos globales. IA veníamos de retomar correctos, como puede ser la globalización, hace unos 15 años también empezamos con los retos que están más conectados con la transformación digital que de manera directa o indirecta, pues nos afecta absolutamente a todos. Y para acabar de matarlo, pues estamos con la crisis del COVID y todo lo que ello ha celebrado también a nivel digital. Entonces estamos en un entorno, como sabéis, de acelerado, de cambios frecuentes, de incertidumbre, tenemos que sentirnos cada vez un poco más cómodos, más cómodas, en esa incertidumbre. Porque porque esto no tiene visos de que sea radicalmente distinto en el futuro y en este contexto, pues nos toca tomar decisiones. No tomamos un montón de decisiones al día. Conectadas con el COVID y bueno, en función de cómo lo habéis vivido cada 1 de vosotros y de vosotras a veces son decisiones urgentes y conectadas más con la supervivencia de la compañía. ¿A veces son decisiones más conectadas con el éxito y el crecimiento acelerado y en cualquier caso, pues decisiones que hay que tomar, pues con el tiempo y os añadiría con los datos que tenemos, no y en ninguno de los casos generalmente, pues son todos los que nos gustaría, no? Bien, pues en este contexto. ¿A qué es? ¿El de la toma de decisiones? Pues se nos complica un poco esta esta labor, no se nos complica a veces entender qué es lo que está pasando. Y se nos complica especialmente anticipar, de acuerdo, digamos que es una función bueno, vinculado digamos a nuestra naturaleza como seres humanos, pero pondré más el foco en la función de personas talento, pues la experiencia y la intuición son grandes valores, pero cada vez son menos suficientes. Por decirlo así, no. Así que toda ayuda es buena y ahora toca, siempre ha sido importante, pero creo que ahora somos un poquito más conscientes, pues toca escuchar más que nunca, escuchar más que nunca las personas, hacer buenas preguntas, pero también escuchar a los datos, si me permitís. Recuerdo una conversación con una persona que trabajaba en Google hace un tiempo y me dijo, Mira, lo que más me ha sorprendido de la compañía solamente llegar es que, bueno, en la cultura de la organización está el dato absolutamente presente a la que haces una propuesta. Oye, creo que en este área tenemos un problema, en que te basas. ¿Ah, y qué propones y con qué datos lo soportas y con qué datos? Sabremos que estamos avanzando y el dato está cada vez más omnipresente. Obviamente, en una compañía como Google, como Google, que evidentemente su negocio está basado en los datos y tienen una cultura de datos, pues parece como muy lógico y además tiene unas dimensiones. ¿Que le permite una potencia que la mayoría obviamente no tienen, pero no es algo que desde mi punto de vista, este conectado solamente con las grandes organizaciones, no? Y es parte de lo que me gustaría también compartir con vosotros en la próxima hora. En cualquier caso, en este punto aquí ni. Me apunto que tiene que ver con que anticipar un poco el futuro cada vez es más complicado. El futuro, muy muy lejano ya no le ponemos el foco. ¿Esas grandes planificaciones a 5 o 10 años cada vez son menos útiles, pero sí que funcionar de manera estrictamente reactiva y tomando como referencia el pasado, cada vez es menos, es menos útil, no? Y ahí los datos y la estadística aplicada a los datos, pues pues nos puede ayudar muchísimo. Antes de entrenar, también una pequeña incursión, si me permitís en en la en la psicología y en dos esos objetivos. No, no quiero profundizar aquí, obviamente, pero hay un, tenemos un montón de esos cognitivos. Como sabéis, es un es un concepto que introdujeron. Dos psicólogos israelíes a principios de los 70. Y esos cognitivos son interpretaciones erróneas, generalmente que de forma sistemática hacemos ahí que interfieren de alguna manera, en la manera en que en que procesamos nuestros pensamientos, emitimos nuestros juicios. Tomamos decisiones, en definitiva, no. Cada segundo, nuestro cerebro, ejecuta millones de procesos mentales. ¿Como sabéis, el cerebro consume casi un 20% de la energía y tiene modos automatismos para ahorrar esa energía y parte de ellos, tomar decisiones rápidas, no? Y rellenar los huecos. No, entonces nuestro cerebro en esa en esa prisa que tiene por tomar decisiones, pues nos puede llevar a nos puede llevar a ciertos engaños. ¿No? Entonces, los sesgos como tal hay un montón de ellos. Como os decía, no solo objetivo profundizar. ¿Pero ahí tenéis 1 de los más habituales, no? El sesgo de confirmación. ¿Ese sesgo que de alguna manera lo que se enfoca es en en la tendencia, digamos AA favorecer a buscar, a interpretar incluso a recordar a futuro, pues la información que cuadra con nuestras creencias o con nuestras hipótesis no, y eso nos lleva a que infravaloremos también la consideración de otras alternativas a tiempo, especialmente no, YY este sesgo? Pues bueno, como nos damos cuentas de éste y del resto, no, pues primero, sabiendo que existe, explorando un poco a, pues que estos sesgos existen, nos afecta en nuestro día a día, siendo más conscientes y también. ¿Preguntando, preguntando, Santo, Nosotros mismos y preguntando a los demás, también, no? Con lo cual, aquí esto conecta con el espíritu crítico, con la capacidad de entrenarnos a diario, en hacer buenas preguntas y también con la búsqueda de evidencias. Y también nos diría que en ese contexto, digamos, de la identificación de los sesgos, sino combatirlos como mínimo, a ser conscientes también crear, pues aquellos contextos, aquellos entornos en que también los demás nos ayuden a ver cosas que nosotros, pues no siempre somos capaces de dar. A. También una mención AA Este mundo digital en el que vivimos nuestro día a día, tanto personal como profesional, es cada vez más digital. Probablemente lo es mucho más ahora que en 2020 que a principios de 2020 por el efecto de la pandemia, que como no sé si compartiréis o no, pero acelerado mucho nuestras prácticas a nivel personal y profesional, con componente digital. Y esto pues podría llevar a los que veis aquí no es decir que en un día una persona digamos, vamos a decir un nativo, una nativa digital realmente muy activo tanto a nivel personal como profesional en el campo digital y muy expuesto. Pues podría empezar mañana despertando con el móvil. El móvil nos dice que ejercicios deberíamos realizar en nuestra rutina de deporte. Consultamos cómo está el tráfico para desplazarnos a la oficina si tenemos que hacerlo, reservamos incluso un taxi a un transporte y cuando llegamos allí pues obviamente comunicamos, compartimos, analizamos números y en función obviamente nuestro foco profesional o personal, pues como veis ahí comprar, vender, aprender, enseñar, atender, entretener, un montón de verbos que conectan con un día a día digital, que lo que nos genera, pues son datos, no cada 1 de estos procesos diarios nos genera datos. ¿También, no quiero, no quiero infravalorar no absoluto datos y también riesgo de exposición, datos que somos muy mucho más conscientes como consumidores, cuando clientes cuando pensamos en Google Amazon Netflix, es decir, voy a Instagram o cualquier red social de las que solemos consumir, somos más conscientes de la capacidad que tienen las compañías, idealmente con sanas intenciones y con iniciativas transparentes para conocernos, a veces incluso conocernos mejor a nosotros, incluso antes que nosotros seamos capaces de hacerlo, no? Pensad que Amazon, por ejemplo, y es un ejemplo, si queréis muy doméstico, es una compañía, pues que ya tiene muchísimos años, es del 9495. Si no recuerdo mal y en aquella época, si nos llegan a decir que serían capaces de anticiparnos, qué libros nos iban a gustar, incluso que antes que nosotros supiéramos que nos iban a gustar. ¿Sí que me parece exagerar un poco, pues no nos lo hubiéramos creído y parte de ese potencial, en el caso de Amazon o cualquiera de los ejemplos que podáis tener en mente, pues tiene que ver con una potencia analítica estadística y de datos, no? Bien, pues mi punto aquí. Es decir, pensamos que está rastro digital que dejamos en a nivel personal o profesional, pues genera 111 valioso activo que son los datos y que obviamente no están solamente en en manos de las grandes corporaciones o los grandes monopolios digitales, sino que los generamos y también los podemos utilizar nosotros a nuestro favor. Bien a nivel si hacemos un salto un poco a nivel más corporativo a nivel empresarial, pues lo que veis aquí no es decir las áreas de personas, pues pues obviamente pone el foco en los datos, contratamos personas, pagamos a personas. A formamos a personas y desde principios de los 80. A para hacer una historia muy cercana en el tiempo, pues ponemos foco en invertir en tecnología para ganar eficiencia y, fundamentalmente, mecanizar algunos procesos, no por ejemplo, pues tener pues responderá preguntas también muy básicas, como cuántas personas trabajan en la compañía y probablemente coincidáis conmigo, que en algunas compañías, incluso a fecha de hoy, esa pregunta es muy básica, es difícil de responder, quizá por otros problemas, no de integración de sistemas de calidad de los datos. Pero bueno, mi punto aquí es que en la evolución de los sistemas de información hay una transición desde mecanizar ciertos procesos de gestión con foco muy administrativo. Como veis aquí, pero que va evolucionando hacia una área, digamos, con los años y con la inversión tecnológica, el abaratamiento de las tecnologías y la aplicación de estas herramientas en las compañías, ampliando su alcance, no te psicométricos, aplicado al mundo de la de la selección a temas que tienen que ver con el, con el compromiso de los empleados, la valoración y luego ya 2021 y más allá, porque esto no no para, pues abarcando muchos otros campos que tienen que ver con el aprendizaje, con la manera en que las personas colaboramos. Nuestro comportamiento en el trabajo. El uso de las redes sociales, internas o externas, etcétera, etcétera, etcétera, de manera que de alguna manera también la evolución de estos sistemas de gestión a nivel corporativo. Obviamente, cada empresa es un mundo con distinta capacidad, necesidades y capacidad de inversión en tecnología, pues crece de manera sistemática y digamos que en paralelo a esta profusión de herramientas y por tanto de generación de datos, también debería evolucionar en paralelo, y ahí está un poco mi punto, esta capacidad nuestra, de anticipar el valor potencial de esos datos y trabajar un poco en las técnicas que nos permitan sacar partido de esta. Bien aquí como para muestra un botón, como dicen, Este es un pequeño gráfico de una de una empresa de análisis de mercado que se llama CD insights y que, entre otras muchas cosas, pues está cada cierto tiempo. Pues saca gráficos como estos no gráficos que nos dicen, pues cuál es el mapa de las soluciones más relevantes o algunas de ellas las startups con más potencial, en este caso con lupa, puesta conectada en el mundo, digamos de la echar Tecno tecnología aplicada al campo de gestión de personas de talento y como veis, más allá de productos, unos u otros, pues las profesiones amplísima, casi cualquier proceso de gestión de personas no tiene 345, sino que tiene cientos de soluciones y esto crece a diario. Por tanto, la evolución también de las soluciones tecnológicas para ayudarnos a hacer las cosas mejor, más eficientes, más personalizadas. En el campo del campo, la gestión del talento, pues crece de manera de manera exponencial. ¿Bien YY aquí conectamos con con este tipo de Analytics, no para los que por primera vez hoy estas dos escuchas, estas dos palabras, pues el primero es que qué es esto y para qué sirve? ¿No que es la que nos hacemos todos, no la que yo también me hice hace unos años, no tenéis algunas definiciones más o menos formales, no? Aplicación de técnicas de analítica de datos a la variedad de personas para tomar mejores decisiones, mejores decisiones, no solamente de personas, también de negocio y que se basan en evidencias de acuerdo, es decir, se basan en datos tan evidencias en una decisión más analítica, más racional. Para mejorar o para dar herramientas de apoyo a esta persona que es la que decide en favor, digamos de que al final de una de una toma de decisiones y di y de acción no tiene que ver con la estadística, como os decía, también tiene que ver con ese descubrimiento, esa interpretación de conexiones entre los datos, esa localización de de patrones significativos y en una definición, si queréis un poco más, más, más, menos formal. Al final les preguntas y datos y técnicas estadísticas para ayudarnos a entender un poco esas luces largas, no con una comparativa de. De un coche ayudarnos a ver a algo más de lo que veíamos antes e incluso anticipar qué es lo que veremos a futuro. O que podría ocurrir a futuro y todo está basado de alguna manera, pues en en, en datos de volumen de calidad y técnicas estadísticas y aquí el papel de todas las organizaciones en distintos ritmos, como os decía, pues es evolucionar desde desde este tipo de de de de cadenas de evolución, no en la mayor parte de las decisiones que tomamos están muchas veces basadas de manera consciente o no, pues la intuición de una experiencia muy condicionadas, como os decía por los sesgos y fundamentalmente son opiniones, es decir, no están basadas y ahora mismo y os dijera que aquí. En la habitación en la que estoy, pues hace frío o hace calor, pues tendría mucho que ver con mi capacidad o mi sensibilidad a la temperatura que tengo aquí, pero el hecho es 23 y eso es 23 para todos nosotros, porque ese es el dato a que haga frío. O hace calor, pues es un ejemplo si queréis muy simple de que muchas de nuestras afirmaciones, aunque no seamos conscientes, son más juicios y opiniones que no realmente datos no, y aquí lo que nos interesa. Es enriquecer, digamos esta esta evolución, enriquecerla con datos, datos que muchas veces no tienen, están sin procesar datos en bruto que a veces no son fáciles de interpretar, de alguna manera seremos muchos datos o mucha información, pero al incluso a veces nos llegan a confundir, esto lo podemos trabajar y esto ocurre hace muchísimos años y la tecnología ayuda a crear nuestras métricas y tener puntos de referencia. ¿Qué tal vamos de ventas? ¿Cómo va la rotación en esta determinada línea de negocio? ¿Qué tal vamos? ¿Respecto al año pasado? ¿Qué tal vamos entre un país u otro y obviamente nos dan? Nos completan un poco la foto, pero también nos pueden llegar a confundir o engañar, no en alguna inercia comparativa en la que si nuestro punto de referencia es que estamos mejor o peor que el año pasado, pues a veces nos damos por satisfechos no, y a lo mejor estamos dejando de ver otra información que incide en el impacto de la subida o bajada de ese dato y en esta inercia, como os decía de de. ¿De dónde ponemos la lupa e incluso del esfuerzo de generar estas métricas? Nos podemos perder cosas si queremos subir un nivel, pues llegamos a esta parte, han más analítica, que obviamente puede tener muchísima potencia en función del tema que queramos analizar y de las herramientas que tenemos para ello y que identifica, pues también, como os decía, patrones correlaciones entre los datos, relaciones, tendencias. Y lo que pretendemos ir a buscar con esta capacidad de analizar es buscar estos insights que todavía tienen una mala traducción. Si me ayudas a encontrarla, pues os lo agradeceré, pero tiene que ver con estas revelaciones, no esto estos puntos de comprensión que surgen a partir de una analítica avanzada y que nos ayudan de alguna manera, tener esa claridad de ideas que nos lleva a la acción. Porque, en definitiva, cuando hablamos de este tipo de. De procesos lo que queremos es ayudar a tomar mejores decisiones, decisiones que tienen que ver con la estrategia de gestión de personas, con la mejora de un proceso con que hacemos distinto, que hacemos mejor lo que dejamos de hacer, cuántos recursos necesitamos, etcétera. Y el papel de, en este caso, de las áreas de personas es, digamos, progresar y enriquecer, digamos esta esta pirámide, digamos de toma de decisiones enriquecida con datos, pero no solamente con datos y tecnología como quiero compartir con vosotros ahora no. Y en un apunte también a una referencia histórica, no, esto. La tipo de Analytics como tal. ¿Digamos que se ha popularizado en la historia reciente, en parte con una película que quizá muchos hayáis visto, que era la película Moneyball, protagonizada por Brad Pitt, una película del 2003 que, si la habéis visto? ¿Las recordáis? No voy a hacer ningún spoiler, ponía el foco, digamos, en cómo se toman las decisiones en el ámbito deportivo. En este caso el béisbol, para fichar a jugadores, pues con potencial no y un poco, el debate es bueno, se cuenta con un comité de expertos que conocen bien el mercado con 30 años de experiencia, pero aparece un chico joven con datos con herramientas con capacidad matemática. Y empieza a dar impulso nuevos que llevan a tomar mejores decisiones para entender mejor qué personas podrían tener potencial y cuando ponemos el foco en otros datos, no, este es un dato reciente. Si queréis más, más popular de lo que significa el tomar decisiones con datos en el año 2010 aparece de manera más formal en las en las compañías, empezando quizás por las más grandes porque tienen más datos, quizá más recursos, pero no de manera exclusiva. Pero esto ya tiene una perspectiva histórica, no, no voy a. No voy a abundar mucho aquí, pero, fijaos, esto ya nace desde principios de siglo con el famoso psicólogo y psiquiatra, Carl. John. El alemán Carl Jung, que en el siglo 19 pues ya planteó pues algunos test psicométricos que siguen vigentes hoy en día. El tmb Ty que luego fue completado años después por otros profesionales. ¿El test de las 16 personalidades, pues esto ya viene de principios D viene del siglo 19, no? Y esto de alguna manera se ha ido aplicando con el tiempo. Como veis ahí también en la Primera Guerra Mundial se utilizaba el perfilado y los datos con las capacidades de que el momento para entender mejor cuál podría ser el comportamiento de las personas en combate y decidir sus posiciones y también experimentos muy interesantes que os invito a explorar. Cómo son los experimentos de hawthorne en una fábrica de Western Electric en los años del año 27 al 37927, que también pretendía analizar cuál era la variación en el comportamiento de las personas cuando se veían observadas, en este caso, por ejemplo, pues veis un colectivo, entre otras muchas métricas, ponían el foco en ver qué impacto tenía en la productividad o, por ejemplo, en en la motivación o en el ánimo de los trabajadores en función, por ejemplo, de la exposición a horas de luz, por ejemplo, no por deciros algo. Más o menos a. Vistoso, si me permitís no, y luego evidentemente con la llegada de la tecnología y la capacidad de gestionar datos de más volumen, con más potencia, pues esto ha tenido un crecimiento exponencial cuando llegan en los años 6070, los grandes ordenadores, los mainframes y esa capacidad, como os digo, era un proceso que no era tan artesanal y manual como como décadas antes, pues este crece de manera exponencial y aparecen, como os decía, tanto las herramientas específicas y sistemas de gestión que incorporan capacidad analítica como soluciones verticales como herramientas específicas ya. Más cercanas al mundo, digamos específico de la estadística y de los científicos de datos. Entonces, como decía, es algo que es relativamente nuevo entre comillas, en el ámbito empresarial, pero tiene una historia porque siempre hemos necesitado tener una capacidad, digamos, mayor, de comprender qué está pasando e idealmente, de anticipar qué es lo que va a ocurrir. ¿Pero bueno, además de datos que son muy importantes o muy valiosos, cada vez más, cuanto más digitales la vida, como os decía aquí hay un tema claro que es que las preguntas es lo que lo que necesitamos, algo que es vital, aquí tenéis algunos ejemplos de preguntas que pueden tener sentido plantearse, no es decir, cuál es el perfil del candidato que podría encajar mejor en una en, en la cultura, en nuestra compañía no, o cuál de nuestros programas de formación tiene más impacto en resultados de toda nuestra oferta formativa? Una compañía que tiene, pues pues. ¿Bueno, pues forma a sus empleados e invierte tiempo y energía, pues cuál es el programa que es más efectivo? No métricas, muchas veces complicadas, muy cualitativas, pero a veces con datos también podemos encontrar correlaciones que ayudan a entender las rentabilidades, las decisiones no o porque tenemos una determinada, digamos, índice de rotación que nos parece anómalo. Os hacía referencia antes a estas métricas que tienen un punto de referencia, que es el año anterior. ¿A veces nos conformamos con ellos, no? Y a lo mejor los factores que inciden, por ejemplo en en en la rotación, que es algo un campo de de de actuación habitual en el campo de analítica, pues está afectado por otras cosas. ¿No? No sé si os habéis encontrado a la situación. Por ejemplo, decimos, Oye, pues nos cuesta mucho a atraer talento. Nooo, se nos marcha a las personas antes de lo previsto. Bueno, pues nuestras conclusiones inmediatas, condicionadas por nuestros sesgos, nuestra experiencia, eso y a lo mejor no, no, no pagamos de manera muy competitiva. Noo la competencia hoy está muy agresiva ficha a. Ficha a nuestros mejores empleados y tiene más capacidad remunerativa que nosotros y a veces no es esto. A veces nuestra propia experiencia es es el freno a tenemos que empezar a adoptar una capacidad, digamos, más amas más aséptica, más escéptica y más basada en el en el espíritu crítico y la y la voluntad de tener curiosidad YY voluntad de hacer buenas preguntas. No es soy consciente de que muchas veces el corto plazo, los ritmos, la velocidad, pues no invita a estas cosas, pero hemos de buscar espacios. Para para hacernos que hacer esas preguntas a veces incomoda de manera cada vez más frecuente. Por tanto, las preguntas que desea, algo que es que es vital y como veis abajo, también me parece muy importante que es algo que no es solamente de recursos humanos para recursos humanos. Ahora también les contaré un poco mi experiencia En este sentido, pero reflexionemos también que es algo que nace en el campo del ámbito de las personas, porque es un foco, digamos, tipo de Analytics. Son esas técnicas aplicadas al campo de las personas, como os decía, para tomar decisiones de personas y de negocio, pero que no es algo que sea estrictamente para resolver problemas del ámbito de recursos humanos. Y creo que tácticamente la manera en que queráis queráis esperar esto en vuestra compañía. Conviene considerar también que tiene que conectar la relación del valor que aportamos con estos nuevos datos, que estas nuevas capacidad de de tomar mejores decisiones más allá del campo de la de la gestión de personas como tal. No y ver cómo conecta con el negocio. Obviamente es algo que va más allá del tipo de Analytics, no solamente ver cómo conectan a estos, estas estos proyectos o iniciativas con el negocio es como conecta la propia función de personas, no, pero digamos que por extensión a es más que recomendable conectar primero con retos de negocio. Y preguntas específicas que se esté haciendo el propio máximo responsable de la compañía o cualquier responsable de función. ¿Bien y en este punto, si me permitís, aunque suenas no solamente por escuchar mi voz de manera tan tan continua os me gustaría haceros una una pregunta, no? Iis. ¿Sta no, es decir, tomamos nada 10 segundos, no lo penséis mucho, tampoco es decir, qué pensáis que necesitamos primero para empezar un proyecto de tipo de Analytics? Imagina que eres, oye, es algo que llega un momento, vamos a empezar a caminar, pues harán falta datos, obviamente porque esto va de datos, harán falta recursos. ¿Avánzate buenas preguntas, cuál de estos recursos pensáis que sería imprescindible poner primero en ese ranking de lo que es imprescindible para hacer un proyecto de París? Así que si os parece, pues responderlo, creo que podéis hacerlo en pantalla directamente e iremos viendo los resultados. Ya tenemos 11 respuestas. 20 respuestas muy bien. No, no penséis mucho, Eh, simplemente no es un examen, es absolutamente simplemente por tener una interacción con vosotros y una reflexión compartida. Bien tenemos ya 40 votos, vamos a dejar unos segundos más. Bien, pues tenemos prácticamente algo más de la mitad de asistentes. Bien, pues aquí está vuestra respuesta. A debo decirles que coincido con vosotros. Los datos son imprescindibles, porque sin datos, pues no tiene sentido aplicar técnicas estadísticas sobre nada. ¿Por tanto son absolutamente fundamentales los recursos van asociados, como muy bien sabéis a cualquier tipo de iniciativa a, pero obviamente las preguntas, que es el tema fundamental, necesitamos hacernos buenas preguntas? Porque a partir de tener una pregunta, sabremos qué datos tenemos que ir a buscar o qué recursos son necesarios para hacer un proyecto. Muy bien, pues coincidimos en la opinión y también deciros en él como entrar un poco en el cómo y tiene que ver, pues muchas veces cuando hablamos de politics, pues para ser 111 área de competencial muy cercana a la tecnología, pues pensamos que requiere fundamentalmente en tecnología y obviamente es importante porque es cada vez más importante en cualquier ámbito de nuestro ámbito profesional. Pero lo que requiera aquí es una capacidad, mi opinión de de ser consciente de qué capacidades necesitamos y cuáles de ellas son internas o externas, qué capacidades queremos conservar cuando el proyecto termine, etcétera. Entonces no creo que sea posible encontrar esa navaja Suiza como veis aquí, en alguien, una persona a un equipo que sepa absolutamente de todo. Porque cuando hablamos de proyectos de este tipo. Hablamos, por ejemplo, de tener conocimiento de negocio, os diría conocimiento y como veis ahí posicionamiento, la capacidad de tener una conversación en otros términos con un interlocutor, con un cliente interno del ámbito de de nuestros servicios como profesionales del ámbito de personas, y eso requiere un nivel de proximidad y de y de fluidez y de conexión, que no siempre lo tenemos. No, no lo tenemos en la persona oportuna, eso es fundamental, entrar en espacios de conversación nuevos. Hace falta esa curiosidad que os decía ese espíritu crítico, ese saber hacerse preguntas y cuestionarse cosas y como sabéis una verdad, una verdad compartida. ¿No es más verdad? ¿Por tanto, cuando nos sentimos y os diría, es algo que intento entrenar cada vez más cuando decimos cosas demasiado o nos escuchamos demasiado categóricos, ahí tenemos una pequeña invitación a dar una vuelta, a ver si eso que pensábamos que era tan, tan claro hasta ahora lo seguirá siendo en el futuro, no? Obviamente necesitamos una buena gestión de datos, fundamental, personal técnico que tenga capacidad estadística. Ah, y eso significa además vinculado a herramientas, Eh, a veces con con curiosidad. Iniciativa a hojas de cálculo, si queréis Power vea y se pueden hacer experimentos más que interesantes y reveladores en el campo de tipo de análisis. Y ahí también me gustaría romper un poco esa barrera que suele haber de que eso solo es algo aplicable a grandes compañías, con grandes presupuestos. ¿Con super Expert os obviamente es más fácil, pero en mi opinión no es exclusivo solamente de las compañías con con muchos recursos, no? Y como veis allí otro tipo de capacidades, no fijaos, hacemos el ejercicio, generamos resultados, pero hay que saber explicarlo. Resultados y hay que explicarlos de manera significativa. La manera en que visualizamos los datos es determinante. Podemos tener una profusión tremenda de datos YY demostrar una gran capacidad de estadística que al segundo 3 las personas que nos escuchan han desconectado y nuestro objetivo era hacer esta presentación para influir en ellos y en ellas para tener una perspectiva distinta e influir en su toma de decisiones. Por tanto, una capa más de conocimiento importante, tanto como las otras, es la capacidad de presentarlos de manera significativa, atractiva y narrarlos. Conectados a una historia conectada a un reto de negocio que ayude AA tomar una mejor decisión. Obviamente implica trabajar de la mano con capacidades técnicas, a veces están en la propia compañía, a veces las podéis contratar fuera, a. Y también, por ejemplo, con la capacidad de generar proyectos con una metodología distinta a las tradicionales. Luego haremos un poquito de ello. Conectado un poco también con la experiencia que quiero compartir con vosotros. Muy bien, avanzamos aquí. Me gustaría compartir con vosotros, no nos vamos un poco atrás en el tiempo, ahora nos vamos al año 2016. Comentábamos el otro día con Maite Sáenz a que la primera vez que hablamos de esto, también sobre los aprendizajes, fue precisamente con con Maite en el año 2016 yo trabajaba en Ferrovial en aquella época y estábamos empezando, digamos, en este camino, al tipo de análisis y lo que me gustaría aquí básicamente es compartir con vosotros también nuestros primeros pasos. Entonces quizá no son los pasos de ayer, pero son los primeros pasos que dimos en aquel momento y por si alguna de estas decisiones todos esos podrían ser útiles. Entonces, para poneros un poco en contexto respecto a lo que supone esta compañía. Pues básicamente es una compañía grande de gestor, de gestión de infraestructuras y abstrayéndonos un poco del perfil de la compañía del tamaño. Me gustaría poner foco en lo que hicimos y por qué lo hicimos YY que aprendimos con ello, por si alguna idea os puede aportar algo de valor, de valor en nuestro proceso, digamos de de reflexión. El primero es que es esto y para que, insisto, no tanto el el hacer push en que hay que hacer proyectos de este estilo porque todo el mundo lo hace ver también con espíritu crítico. Este tipo de disciplinas y para mí el CLICK también lo fue para mí en su momento es primero entendernos. Y aplicarlo a mi realidad, no, porque implica como siempre tiempo, dinero, energía, presupuesto y el primer tema es entender de verdad que significa para nosotros no. ¿Qué significa de una manera generalista? Bueno, en este caso lo que hicimos fue escoger de manera muy táctica, os diría. Un proyecto pequeño, un proyecto piloto a era nuestra primera experiencia y básicamente queríamos 3 cosas que veis ahí, no escogimos que el cliente fuera un cliente de negocio, en este caso era una compañía, una línea de negocio de servicios, por tanto de personas en que sus decisiones tienen que ver también con las personas, digamos permitirme como materia prima de su actividad de negocio, como cualquier compañía de de de de servicios. Y ahí básicamente fuimos muy transparentes desde el principio en con lo que sabíamos y lo que no sabíamos. Y básicamente queríamos 3 cosas. Aportar valor que lo que hiciéramos tuviera un sentido, no lo hacíamos simplemente por experimentar y por gastar parte de un presupuesto que no tiene ningún sentido para explorar el potencial, porque era nuestra primera, nuestra primera experiencia y necesitamos que este cliente interno también, pues tuviera esa apertura de miras AA experimentar y a ver juntos si tenía sentido de que podíamos hacer en su ámbito de negocio y desde luego y muy importante, no solamente en el primer proyecto, aprender de manera abierta, aprender. Y había una serie de entregables, como veis ahí, pues que. ¿Qué tienen que ver, por ejemplo, el primero es? ¿Preguntas, qué preguntas nos estamos haciendo? Queríamos tener más preguntas, queríamos tener un. Poner foco en algunas de esas preguntas, porque obviamente era un proyecto piloto muy acotado, acotado en el tiempo y en los recursos. ¿Por tanto, inventar preguntas y poner foco en en dos de estas preguntas que tuvieran más potencial de análisis, no? Y luego hicimos un ejercicio más específico y que ahora os voy a os voy a mostrar que conectaba con. Con la capacidad o la necesidad, en este caso de de proyectar necesidades de talento a medio plazo de acuerdo, y una vez más aprendizajes como entregable, que hemos aprendido que no sirve, que no nos sirve. Entonces, como os decía, en este ejercicio, lo primero que hicimos fue sentar a una serie de personas de diferentes áreas funcionales a la mesa. Hacerles una pequeña introducción, muy conceptual y muy didáctica de que era este tipo de Analytics porque nos parecía estratégico en aquel momento en la compañía que avanzáramos en este campo porque todas las compañías tienen más datos de las que piensan y sacar partido de ellas, pues les puede dar ventajas competitivas en distintos ámbitos y, además del para qué y el porqué, pues hicimos un primer ejercicio común que estas diferentes áreas funcionales y en la mesa estaba recursos humanos, control de gestión, finanzas, operaciones. Responsables de contratos, etcétera. ¿Una pregunta abierta que fue sobre la base de lo que hemos contado que es tipo de Analytics y que el potencial que le vemos en la compañía a qué? ¿Pregunta vinculada con tu trabajo? ¿Te gustaría darle respuesta? ¿Hubiera datos o no? Y por deciros, algunas de ellas surgieron como 50 y pico de preguntas clave para ellos que no se hacían. Pues porque había muchos límites mentales. Decir no tiene sentido, no hay datos, es imposible. Una, por ejemplo, que recuerdo fue mirar el estudio de clima que hacéis de recursos humanos cada año, que lo hacéis una vez al año y que básicamente llega al personal de estructura, pues me gustaría que si eso realmente llegará al cien por cien de las personas y se generan con más frecuencia, pues me genera curiosidad ver si hay algún tipo de relación entre el resultado de ese estudio de clima y la percepción del servicio que tiene mi cliente. Porque al final esto va de personas en mi contrato, yo tengo hasta 800 personas que trabajan de cara al cliente y quiero ver si hay alguna conexión entre intuyo que tiene que haberla, pero la verdad es que no estamos pidiendo esto porque estamos limitados a un proceso que es anual acotado en el tiempo. ¿Bueno, esa fue una de las muchas preguntas que surgieron, por tanto, el primer ejercicio es nos sentamos juntos en la mesa? Reflexionamos en ver de qué va esto y para que pensamos que nos podría servir y nos hacemos preguntas de esas 50 preguntas que aparecieron. Las priorizamos en dos y dijimos, escojamos dos con el criterio de que sean relevantes, de que sean importantes para TI y que además tengamos datos con los que trabaja, obviamente no. ¿Esa es la materia prima y surgieron dos preguntas, una es, vamos a llamarme así? ¿Con un poco de todo, un poco sola, la fórmula de Coca-Cola, y es existe algún patrón o alguna relación entre el perfil de la plantilla que tengo asociado a un contrato? Es decir, las personas que asignó cuando ganó un contrato para prestar el servicio. Si miro a todos los contratos de los últimos años. ¿Hay alguna correlación entre el perfil de esta plantilla y la rentabilidad del contrato? Es decir, podría llegar a entender que según la plantilla y el perfil que tenga. Podría tener, según su configuración, más capacidad de tener un proyecto más exitoso, más rentable. ¿Esa fue la pregunta abierta, muy ambiciosa, os anticipo que ese primer análisis la respuesta fue muy pobre, invertimos algo de tiempo y datos? La respuesta fue muy obvia, muy generalista, y el esfuerzo que implicaba perfilarlo un poco más, pues nos llevó a decidir que no te no tenía sentido profundizar porque el potencial que había allí era muy pequeño. ¿Pero en la siguiente que ponía fotos del absentismo el resultado fue distinto y la pregunta fue, existe algún patrón de absentismo? Es decir, si miro a mis estadísticas históricas de absentismo en la compañía, podría identificar también que hay un perfil específico, no tanto individual de la persona, sino siempre de manera de manera colectiva. A que incide en la en la probabilidad de que en este contrato en particular tenga más o menos absentismo. ¿Y esta pregunta tenía sentido, los datos? ¿Había datos para analizarlo y avanzamos un poco en ese sentido y avanzamos para conseguir cosas como estas, no? Básicamente a averiguamos. O descubrimos en este pequeño proyecto piloto, pues que si mirábamos a hasta 165 variables relativas a personas y variables me refiero a edad, género, fecha de incorporación, salario, etcétera, etcétera, etcétera, etcétera, hasta 165 variables, pues aplicando técnicas analíticas propias de, digamos, de este campo de fútbol Analytics, descubrimos que había 7 variables de las personas que tenían una dirección más más directa con el absentismo, algunas de ellas. ¿Eran como muy obvias, no hacía falta hacer ningún proyecto, pero otras no lo eran tanto y cuando dejamos que los datos se expresen y lo hacemos con mente abierta y buscamos con relaciones más allá de lo que solemos asumir, cómo lo correcto? Pues podemos hacer descubriendo descubrimientos interesantes. En este caso nos llevaron a al a la capacidad de desarrollar un pequeño algoritmo. ¿Qué es lo que pretendía es analizar los datos históricos del absentismo de la compañía de los últimos años? Insisto, y de manera muy clara en esto, siempre de manera anónima, izada estas iniciativas siempre se explican de manera muy transparente que vamos a hacer para que lo vamos a hacer y no solamente por temas legales como lo pedí, que en aquellos años ya había cambios, digamos cada vez, pues más. Además, protección del dato a son iniciativas que llevan asociada la transparencia en sí, pero en este caso en particular, generamos, como os digo, un pequeño algoritmo que le permitía al gerente del contrato. Puedes aplicar un input más a su toma de decisiones, es decir, yo gano un contrato, asocio una plantilla ella y en función del perfil de la plantilla y alimentándose de la historia, tanto de plantillas en en el histórico de contratos como de absentismo histórico, pues me da un porcentaje a un mes vista y me dice con esta con este perfil de plantilla, tu probabilidad de que tengas absentismo de manera general en tu colectivo asociado es este. Y con eso tú tomas una decisión de acuerdo. Entonces, ejercicio sirvió. Primero por un tema también de Cultura, de mentalidad y. Y para que este este gerente, esta gente tuviera un input más para que, cuando planifique a su plantilla al aamr es vista, pues pudiera anticiparse en reforzar la plantilla. Esto obviamente no sirve para ponerla en la lupa y en saber si determinada persona vendrá no vendrá el lunes, analiza información siempre colectiva y de volumen para darme un dato que antes no tenía y que me invita a reflexionar y a tomar una mejor decisión basada en evidencias. Otro ejercicio que hicimos en este primer piloto, que como veis era muy acotado en el tiempo, pero era ambicioso por distintos motivos, era este y era. Aportar también. Aportar también datos a la planificación estratégica de plantilla, a un proceso que no suele hacerse de manera muy formal en muchas compañías y tiene que ver con a responder a la pregunta de cuántas personas, de qué perfil voy a necesitar y cuando voy a necesitarlas, si mi estrategia de negocio AX años vista es esta cuando y de qué perfil necesitaré, a cuantas personas somos en esto, y no quiero generalizar ni banalizar el tema, excesivamente reactivos, cuando en un plan estratégico a 235 años se hace un planteamiento de donde estamos, donde queremos estar. A está soportado con unos recursos financieros, está soportado con una estrategia comercial, pero cuando conectamos con el campo persona, si hacemos proyecciones a más de 2, 3 años, la foto ya es más borrosa y nos cuesta más anticipar decisiones. ¿Bueno, pues aquí hicimos un ejercicio alimentado con datos que básicamente lo que pretendía exponer algo de luz a esto que veis aquí no? Esta línea de negocio tenía un plan estratégico a 6 años en el que tenía un crecimiento previsto notable en este caso. Insisto, era una compañía de servicios, por tanto, las decisiones de personas son vitales porque necesitas tener al talento oportuno a tiempo para realmente ejecutar el volumen de negocio que tienes previsto y lo que hicimos básicamente es algo, pues como veréis aquí no muy sofisticado de entrada y os parecerá un poco pobre de entrada es vamos a hacer una proyección lineal. Esta línea de negocio se sustenta, digamos, en una estructura en la que hay una serie de posiciones determinadas, desde el becario hasta el gestor en diferentes niveles. Necesitamos tantos becarios, tantos gerentes, tantos técnicos. ¿Tantos gestores en los próximos 6 años? Si queremos cumplir nuestros objetivos de crecimiento y lo que hacemos básicamente es una proyección lineal, si ahora facturamos X el año que viene Facturaremos tanto más, pues hacemos 111 planificación a una estimación de crecimiento proporcional. Obviamente, esto, como sabéis, es una simple regla de 3 y es muy pobre y hay que ajustarla. Estos primeros ajustes también fueron no muy sofisticados, aplicábamos factores correctores de este tipo. Oye, si el cliente. Si el cliente nuevo, si el negocio nuevo que ganamos lo hacemos en clientes nuevos, eso añade un cierto grado de complejidad, pues aplicamos un factor corrector, que es un factor corrector de común acuerdo con nuestro cliente interno. Tampoco respondía en este momento a un ejercicio analítico muy profundo, y básicamente decimos, Oye, si el cliente es nuevo, si el contrato es grande o si la ubicación geográfica en que se presta el servicio están lejos de otra ubicación, pues le añadimos un cierto factor de complejidad que incide en la necesidad de recursos. Y ahí nuestra primera proyección, digamos, de recursos necesarios. Pues ya variaba arriba o abajo, no. ¿Y luego, así que empezamos a aplicar ciertos focos analíticos en ciertas cosas, no como por ejemplo cuánto tiempo nos lleva a fichar a una persona si de repente ganamos un contrato y necesitamos contratar a alguien porque no puede ser de promoción interna? ¿Cuánto tiempo nos lleva a contratar a un técnico de este perfil? ¿Ahí? La respuesta, intuitiva, inmediata es, mira más o menos en estos momentos del año y en esta zona geográfica entre. 1 y dos meses. Bueno, pues cuando ponemos el foco en los datos y miramos el histórico de cuánto tiempo nos lleva desde que tomamos la decisión hasta que se incorpora contratar a una persona y nos basamos más en evidencias, nos damos cuenta o nos dimos cuenta, pues que esté entre 1 y dos meses, pues era 6,3 meses, o sea, perdón 6,3 semanas, por ejemplo, y aportamos algo de precisión que nos permitía no solamente ser más más finos en el tiempo necesario para fichar a una persona que como compartiréis está muy condicionado por el momento de mercado, la zona geográfica. ¿Muchísimas cosas, no? Pero básicamente lo que hicimos es con nosotros que tenemos, que tampoco eran todos los del mundo aportemos algo de luz para ser más precisos en el tiempo que nos lleva a fichar a alguien del mercado. Y ahí nos dio datos que nos daban pie a una conversación diferente. La siguiente tenía que ver con cuánto tiempo le lleva a una persona a progresar en la carrera profesional. Si una persona se incorpora a la compañía como becario, cuánto tiempo medio le lleva a llegar al siguiente nivel, que es técnico y cuánto tiempo medio le lleva a un técnico, progresará o ser promocionado a gestor y de ahí a gerente, etcétera, etcétera. Bueno, pues ahí cogimos datos desde el año 86 de todo nuestro personal y analizamos también, pues cuáles eran los tiempos medios que le llevaba una posición progresar a otra, y también nos daba un dato adicional para hacer nuestras proyecciones de futuro. Esto nos lleva a cosas como estas. Que lo veis aquí, muy muchos colores muy vistoso, pero que básicamente nos permitía hacer una proyección a 6 años vista en la que podíamos decir y tener conversaciones del tipo si nuestros planes de negocio, nuestros ritmos de contratación, la capacidad que tenemos de encontrar gente en el mercado, a determinados ritmos, a la capacidad que tenemos de promocionar, etcétera, etcétera, con muchísimos condicionantes. Pero si los datos del pasado nos dan pistas sobre el futuro dentro del año más 3 nos harán falta 61 gestores, de los cuales 29 vendrán de promoción interna. Obtendremos técnicos susceptibles de ser promocionados y además, 3 más tendremos que fichar los del mercado y dos se nos van a ir porque también pusimos un foco también en la rotación que estábamos teniendo, como os decía, afectada por muchísimos factores, pero ahí vamos realmente. Algo dato preciso que incorpora la conversación. Este tipo de ejercicios. Básicamente servían para tener una reflexión diferente y os diría incluso una validez diferente cuando íbamos a las reuniones. Entonces, cuando hablamos de futuro y de proyecciones y de necesidades en lugar de decir, nos hará falta de contratar al doble de becarios el año que viene porque tenemos mucha rotación, decíamos, necesitamos fichar no 7, sino 17 en el año 3 y pensamos en los marcharán entre cuatro y 6. Es posible que esta propia afirmación nos llevará a cierto escepticismo, no por la otra parte, pero no tenía mejores datos para refutarlos y eso nos daba pie también a unos primeros pasos en este campo. Que nos servían, pues para tomar mejores decisiones anticipadas sobre selección, formación, es decir, traducido. Este ejemplo concreto es si queremos realmente crecer en el tiempo. Necesitamos reforzar nuestro plan de formación. Necesitamos mejorar la manera en que promocionamos a determinadas posiciones. Necesitamos cambiar nuestra política de movilidad para mover recursos, recursos de un área a otra, etcétera, etcétera. Este fue un primer ejercicio aplicado fanning, y lo aplicamos a muchos más. No tenemos tiempo hoy de profundizar, pero después de este primer ejercicio, aplicamos también técnicas estadísticas del campo de selección. Para poder cribar mejor a los candidatos a los que entrevistábamos. Lo aplicamos también al ámbito de accidentes. ¿Existe la pregunta sería, existen factores que no estemos considerando que tengan una incidencia directa o indirecta en los accidentes que tenemos, en lugar de ver solamente estadísticas de accidentes y tener un referente como es el año pasado y las medidas preventivas que tomamos? Bueno, pues preguntas como éstas dan pie también a generar posibles pilotos o proyectos que aportan luz al respecto, diferentes campos y en paralelo, además a proyectos que aplican lógicamente a cada 1 el negocio, el momento y las prioridades. Hicimos cosas en paralelo que fueron muy útiles que. ¿Estábamos orientadas a influir en la cultura, en esa mentalidad, digamos, más analítica o más de the driven del profesional de recursos humanos? Hacíamos cada cierto tiempo una serie de mods, sesiones formativas muy cortas en el tiempo, muy poco técnicas en las que juntábamos a todos los toda la comunidad del ámbito de personas y reflexionábamos sobre proyectos, iniciativas, fracasos, hablábamos de sesgos cognitivos, recibíamos charlas de de compañías invitadas de otros sectores en la que aprender y reflexionar juntos. Etcétera, etcétera. Formamos también a. A personas del ámbito, recursos humanos, también personas en en tener una mejor comprensión de estas técnicas para identificar oportunidades, porque, como os decía en esta navaja Suiza hay muchos perfiles diferentes y no todo el mundo es bueno en todo ni debería serlo. ¿Pero la formación también no es solamente técnica para tener capacidad de análisis, también es para identificar oportunidades y hablar un lenguaje distinto, no? Y a veces pasaban simplemente, pues curar contenidos externos e incorporar digamos esta mentalidad, que os diría que en negocios o en organizaciones de consumo o más enfocadas al uso del dato. ¿Pensando en el cliente externo, quizás están un paso por delante y tienen una parte de Cultura que está más asumida, pero en compañías más industriales o de otros sectores? ¿Eso todavía hay un camino por recorrer, no? Bien avanza un poco porque nos quedara poco tiempo y quiero DAROS daros tiempo aquí. Simplemente daros 10 segundos, también por invitar a hacer una reflexión breve de lo que habéis escuchado hasta ahora y también solo para vosotros. ¿Si pensáis en vuestras compañías, en qué ámbito podría tener sentido dar unos primeros pasos, en cuál sería? Entonces os dejo ahí unos segundos simplemente para que penséis si hay algún área que os resuena o que o que tiene pinta de que podría ser una buena primera exploración. ¿Cuál sería en vuestro caso? Muy bien, esto es más para vosotros. A para rematar por dejar también tiempo a vuestras preguntas solo un par o 3 de flashes. Consideremos también que los datos no siempre vienen de casa, realmente tener datos y tener datos de calidad es un ejercicio que no es sencillo. Requiere un esfuerzo, pero a veces el dato está afuera y hay que saber que existe y hay que ir a buscarlo y a veces hay que pagarlo. Este es el ejemplo, por ejemplo, de LinkedIn, que tiene evidentemente como sabéis una profusión de datos enorme y que también vende servicios vinculados a los datos que tienen, en este caso particular. Por ejemplo, en esta compañía en la que trabajé. ¿Nos permitió antes de hacer esfuerzos de selección en determinada área geográfica, tenemos que fichar determinado profesional, con un perfil con experiencia en este Estado de Estados Unidos, pues antes de lanzar nuestras redes, nuestros mensajes de atracción de talento, etcétera, pues echar un vistazo afuera, no? ¿En este caso hahaha la información que tiene LinkedIn y qué puede decirnos si hay solamente algunos pantallazos en esa zona geográfica en este momento del tiempo? ¿Cuántas personas cambian de trabajo de ese perfil? ¿Cada cuanto tiempo de que compañías salen a que compañías van? ¿Aquí veis, por ejemplo, cuál es el cruce de profesionales que salen de una compañía tecnológica a otra y se fichan entre ellos, no o qué factores valoran esos profesionales? No, en base quizá a estadísticas o encuestas que la propia LinkedIn hace de tanto en cuanto no LinkedIn, como sabéis, es una fuente de información enorme. Cientos de millones de personas. ¿Te compartimos información allí? Es probable también que haya una información más rigurosa y más al día en Estados Unidos que quizás en España no lo sé, pero mi punto aquí es decir a veces el foco está en datos externos que existen y de los que podemos tirar para tomar una mejor decisión y también un foco externo AAA. Otra compañía que es Microsoft, Microsoft en aquel momento y os hablo ahora del año 2018 2019, empezaba a incorporar funcionalidad, como es esta que tiene que ver con el con la función de Mai Analytics. Esto básicamente significa que solamente con el lainformacion. Que surge y que fluye de nuestra agenda y nuestro correo electrónico se pueden deducir muchas cosas y Microsoft nos ofrece a cada usuario, pues frases como estos no es decir cuántas horas has estado conectado. En cuanto a Rennes, estás si estás convocado en más de un mes al mismo tiempo, con cuántas personas interactúan y te da, pues, alguna información de manera anticipada te dice, Oye, este grupo de personas con las que con las que son son tus interlocutores habituales o te dice con esta persona que tienes una interacción. ¿En las últimas 3 semanas no has hablado con él, con ella te dice algo? Pero te da impulso. A propia herramienta analiza tu propio comportamiento digital solo basado en agenda y correo, y te da mejores informaciones basadas en datos para pensar en este caso, tomar una decisión más basada, pues en evidencia, en colaboración en lo que a cada 1 le aplique. Aquí, si tenéis más interés, obviamente yo no soy un comercial de Microsoft, no pretendo decir que solamente con la información que tiene que ver con reuniones por nuestra agenda, en nuestro correo se pueden deducir un montón de cosas. ¿Fijamos solamente el primer círculo concéntrico, pues cuántos tiempo estamos conectados? ¿Cuántos Correos mandamos fuera de horario de oficina, cuánto tiempo, a cuantas reuniones nos apuntamos a las que luego no vamos a cuál? Es el tiempo de colaboración, con qué personas, interactuamos, etcétera, etcétera, etcétera, etcétera, con lo cual foco también en datos que tenemos en la compañía. Sí utilizamos en este caso Microsoft. Hay informes que se obtienen a golpe de botón sin ningún proyecto de por medio que pueden aportar algo de luz también a cuál es el comportamiento en digital, pues de nuestras personas, si hay más menos colaboración, si hay más, menos eficacia, si hay más menos lo que sea como hicimos antes de aquí, la clave primero es la pregunta muy bien, cerrando ya para compartir algunos temas más antes de dejar tiempo para preguntas. Algunos aprendizajes los los exponía por el camino, por poner un poco más de foco. Un cliente en el centro pensando en alguien que sea el destinatario de nuestro ejercicio de nuestro entregable alguien que nos acompañe en el camino, a hacernos preguntas OA cambiar el foco del proyecto y que el valor final de lo que hacemos es para este cliente y os diría en recursos humanos, por supuesto también, pero no lo limitemos solamente a la propia área funcional a empezar con buenas preguntas, dedicar tiempo a ver cuáles son las preguntas que nos solemos hacernos. Nóia respondernos que no solemos hacernos YY buscar este binomio entre buenas preguntas a las que no les ponemos atención. ¿Y para cuáles tenemos datos? Y esos son buenos puntos de partida y áreas de potencial. Datos, como decía, no quiero infravalorar los datos, tenemos, tenemos cada vez más, cuanto más crees que nuestro rastro digital, pero no es tan fácil que estén disponibles, que sean suficientes, que sean consistentes, que estén conectados a que estén adecuadamente protegidos. Por tanto hay un área de trabajo siempre pues que conviene infravalorar y que y que al final es la materia prima lo que vamos a hacer obviamente para conseguir unos resultados, como os decía de manera muy honesta y muy humilde de poder decir, Oye, es nuestro primer proyecto, lo que queremos es aprender, no nos diría no sobre invertir mucho tiempo, ni mucho dinero, ni generar muchas expectativas sin aprender por el camino. Y luego también una metodología de trabajo que sea suficientemente ágil, es decir, hay ciertas cosas que cambian durante el camino, tiene sentido y a veces hay una pregunta que nos lleva a explorar, si puede haber datos. Ah, en cuanto vemos que el dato requiere demasiado esfuerzo, pues a lo mejor tiene sentido reducir el alcance o cambiar la pregunta a la pregunta 3 en lugar de la dos, etcétera, etcétera. ¿Metodología ágil que nos debe, de alguna manera, a avanzar en poco tiempo y a manejar muy bien el esfuerzo orientado al al resultado que queremos encontrar y también, como os decía al principio, conectado con los grupos de interés, es decir, para qué lo hacemos? Es algo que no sea que no sea excesivamente endogámico porque nos pueden podemos quemar el cartucho de tiempo y que nos digan que invertimos tiempo y dinero, que solo sirve para nosotros. O que ni siquiera sirve para nosotros y creo que conviene ser táctico también En este sentido de que las diferentes áreas de negocio, interlocutores, dirección, pues también implicarlas a tiempo, no solamente para para pedir, obviamente, recursos. OO Inputs de de de estrategia, bien y finalmente, nada decir que desde mi punto de vista, todo el tema del equipo de Analytics es una nueva oportunidad para el área de talento. Mirarlo en positivo desde mi punto de vista, conectado con esta compañía en la que trabajé y aquel 2016 a Loera Loera en potencial, pero lo fue realmente después y nos permite presentarnos delante de la dirección delante de nuestros clientes internos e incluso externos, pues con otro tipo de discurso más racional, más basado en evidencias, cosa que otras áreas funcionales, finanzas, comercial, marketing, hacen desde hace más años y eso también potencia la capacidad del profesional de personas. Como os decía, porque es muy importante la experiencia y la intuición, pero sí a su mais datos. Pues realmente nos da mucha más capacidad de aportar valor, no, por tanto, tomar mejores decisiones. Tener capacidad de anticipar mejor en un ejercicio que cada vez es más complicado porque el entorno es cambiante. Y siendo más consciente también de nuestros sesgos, pues buscar estas, estos Inside, estas correlaciones, estos inputs que nos llevan a mejores respuestas y, a veces, a mejores preguntas. Y finalmente y para cerrar cero con esto, simplemente unas unas, unas frases que quiero compartir con vosotros, creo que bastante conocidas seguramente pensaréis porque es la reacción habitual cuando vemos estas cosas, podemos intuir el potencial, pero pensamos enseguida en sí. Tenemos el tiempo, el dinero, los recursos, las capacidades, los datos totalmente lógico y hoy simplemente os dejo para pensar con algunas frases. La primera es esta. Que es de Harford nilsen, que es un analista de mercado americano que fue muy conocido en los 6070, poniendo foco en la analítica de datos, en el análisis de consumo de televisión de aquellas décadas y que decía que el precio de la luz es menor que el coste de la oscuridad. La verdad es que he conectado el momento actual de España y el precio de la luz igual la frase habría que revisarla un poco. La segunda es esta. Que es de un matemático estadístico que es Edward William Edwards deming, muy conocido, que decía sin datos, solo eres otra persona con una opinión y yo ya me permito añadir una, que esta es mía y que si buenas preguntas solo eres otra persona con datos y es verdad que cada vez somos más digitales, tenemos más datos o más potencial de ir a por ellos y exprimirles el valor, pero de alguna manera parte también de un espíritu crítico, de una curiosidad que también conviene estimular porque es el punto de partida de todo este tipo de todo este tipo de iniciativas. Bueno, pues poco más belio. Si tenemos mucho tiempo, disculpad. A que me enrollado mucho había mucho contenido, pero a disposición de vuestras preguntas y muchas gracias por vuestra atención no te preocupes, yo te digo que los asistentes han estado pegados a la pantalla escuchándote con muchísima atención porque has hecho una presentación que creo que muy. Con muchos puntos prácticos, con 1,1 foco muy claro en. Animarnos a trabajar en analítica y a quitarnos un poquito sacudirnos el miedo de encima. Vamos a por las preguntas que nos dé tiempo a contestar, y si no las contestaremos por privado, que tampoco pasa nada porque había que dejar. Yo creo que era importante que terminaras la presentación. La primera es de Miguel. ¿Miguel nos dice respecto a la parte inicial de las preguntas con la que también has terminado ahora la curiosidad como punto de partida, dice respecto a las preguntas un poco por mi experiencia en recursos humanos, tenemos sensibilidad por el dato pero fallamos en para qué pregunto, cómo? ¿Preguntó, y qué pregunto? Si no lo tenemos claro, preguntamos, pero conseguimos información, no tanto datos que nos mueven a la decisión, a tomar decisiones y a la acción. A veces Leo encuestas de recursos humanos y dice, y se me cae el alma a los pies y pienso, y qué vamos a hacer con los datos que nos van a llegar. ¿Como lo ves tú? ¿Quieres saber bien, si no, no me parece muy buena reflexión Miguel, gracias por la pregunta, y coincido contigo, es verdad? Ahí Fíjate, no solamente lo que dices, sino que a veces incluso antes de hacer una reflexión sobre la pregunta del para que ya lanzamos un proyecto por esa necesidad de ejecutar, de aportar, de movilizar o de estar ocupado, si mi trabajo fuera. ¿Aquello del martillo y los clavos no, es decir, y a veces lo que requieres pausa es, es decir, en qué punto está el negocio? ¿Qué es lo realmente relevante? ¿AY para que eso no significa cuestionarnos absolutamente todo, para tomar fama de que somos casi refractarios a avanzar, pero creo que falta tiempos de pausa, tiempos de reflexión, oye, para que queremos ésto? ¿Y ese segundo, para que, y esto para qué? Y hasta un tercer para que que nos lleva realmente al foco OA decir, Oye, pues quizá no tiene sentido o no merece el esfuerzo de lo que viene detrás, no, y ahí es un punto a Miguel que conecta con otras cosas que no son solamente tipo de Analytics. ¿Y qué tiene que ver con cuestionarnos? En general, seguimos, a veces eran según qué tipo de negocio, es muy conectados al proceso a nuestro día a día y dedicamos tiempo y dinero y esfuerzo y energía, procesos que a lo mejor no tiene ningún sentido. Lo digo en plan radical, pero a veces sí y a veces tiene que ver con esta parada. Con esta parada, esta reflexión y tiempo para profundizar, y os diría. Además, proporcionará lo que vendrá después si vamos a hacer un cojo proyecto con muchísima inversión, igual merece estar un par de horas dándole vueltas al tema y eso no, no me parece que sea a divagar, más bien es central del tiro. ¿Es una buena inversión dedicar tiempo a la propia inversión, es así? Elena nos enteramos, pregunta. Dice recordando 1 de los pilotos que has comentado, en el que hablabas de 165 variables y dice qué variables utilizaste y si puedes citar alguna dice porque 165 me parece. Quizá un poco exagerado. Sí, no, no, no, no es una sí. A ver, no te puedo responder concreción. Cuáles eran hasta parte de 1 por 1 tema incluso de confidencialidad, es decir, ya no trabajo en la compañía que quería compartir con vosotros el caso, pero vaya, no está hinchado, es decir, todos los campos asociados a una persona que estaba en la información es un dato susceptible de analizar. Entonces 167 es la suma de todos los campos que en nuestra base de datos que creamos, digamos alimentada de diferentes sistemas donde había datos de la persona, pues había 167 campos. Les decía a los más habituales que podéis comprender es pues la persona, el nombre del apellido. La fecha en que se incorporó su sueldo en los cursos que he realizado, etcétera, etcétera, etcétera. Cuando profundizas en el mundo de los datos, las cosas crecen y a veces no. No somos conscientes de de la cantidad de información que tenemos, a veces dispersa, inconexa, no informada. Pero en este caso en particular, eran los 167 campos asociados a cada1denuestrosempleadosydeahiel.es decir, Oye, algunos de manera intuitiva, parece que tenga más. Relación con con el absentismo en este caso, pero había 3 de ellos que nos dejaron oji platicos y tenía que ver con la capacidad de cruzar información. AY, no solamente entre los campos asociados a la persona, sino sino áreas funcionales vinculadas, no fijaros los datos que pueden manejar más. Hay que decir que si tenéis interés, además, en profundizar ningún ningún problema en ponerse en contacto con las personas que que lo hicieron. Si queréis profundizar en el detalle y en el proyecto sería fantástico. Yo solo quería apuntar que no nos podemos ni imaginar la cantidad de datos que tiene un departamento de marketing sobre sus clientes externos, en este caso. O sea que yo creo que no deberíamos sorprendernos de cómo podemos aplicar eso internamente. Dunia quiere saber, dice, las nuevas tendencias de uso de pulses para tener información online de las personas. Dice como como sesgar el impacto subjetivo que puede tener una persona. Sobre un mismo tema. Por ejemplo, el que tú has puesto sobre la temperatura. Mhm. Pues no te, no te sé responder de una manera. Sí muy, muy muy clara a. A ver el ejemplo la temperatura del ejemplo, si para mí es para mí el tema es primero ser consciente de lo que significa un sesgo YYY eso a veces requiere simplemente pues una formación específica en nosotros hicimos en aquel momento una formación de un par de horas, es decir, no hace falta que seamos licenciados en psicología, sí lo somos, tenemos ventaja y nos vendrá muy bien, pero si ponemos un poco de foco, entender cierto tipo de sesgos habituales, como mínimo somos un poco más conscientes y hay otro otro tema que no solemos hacer, que en mi opinión hacemos poco y que es muy útil, que es preguntar. Y es preguntar a los demás, porque los demás muchas veces sirven esos sesgos, pero nos preguntamos si nos preguntamos pues si les preguntamos, puede ser incómoda la respuesta, pero al menos sabemos que podemos hacer y creo que eso también se entrena. ¿Cómo se entrena entonces? Hay ciertas cosas en las que vale la pena. Práctica y hay compañías que en su cultura ya está muy imbuidos, ponía el ejemplo de Google, que de manera natural, por el tipo de negocio, pero hay otras que han ido adquiriendo ese hábito a partir de alguna manera de concienciar, comunicar, sensibilizar, formar y luego aplicarlo en el día a día. ¿Es decir, esa pregunta de en qué te basas? Es una pregunta que debería estar en el guión para que la persona que hace una afirmación muy categórica. ¿Como anécdota recuerdo una conversación con un compañero que me dijo, Mira en Australia, John, yo creo que la formación digital no funciona y yo le dije, es posible, pero de las 30000 personas que están allí? Exactamente en quién estás pensando que era una respuesta un poco provocativa y lo hacemos con afirmaciones muy categóricas, cuando el foco es un volumen de gente muy grande al que no preguntamosconfrecuenciayahidigoengeneralmi. ¿S, que preguntamos poco y si preguntamos tenemos más datos que también podemos analizar, no? La última pregunta y así cerramos y cumplimos con el horario, esta es mía. ¿Qué Consejos Darías para dimensionar adecuadamente un departamento de de personas para poder afrontar estrategias? ¿Cómo estás? A ver mi Consejo a Maite es empezar es muy clásico y es tener una visión más ambiciosa, entender un poco el potencial y empezar en pequeño, porque si empiezas con muchos recursos y tienes la suerte de tenerlos también te generas la presión. ¿Decir bueno, a ver, qué estáis haciendo? Con todo este presupuesto y estas personas no, entonces creo que funciona o en mi experiencia particular funcionó bien tener un equipo pequeño que ni siquiera estaba dedicado a tiempo completo, que además estaba reforzado al principio por personas con conocimiento externo y empezar a robar y ser muy táctico. En el tipo de proyectos que hacemos, porque si luego esto es realmente aporta valor, los recursos son consecuencias y estimular la demanda para decir esto que habéis hecho, que tiene sus limitaciones, pero me parece interesante. ¿Podéis ver, podéis ayudarme? Recuerdo una conversación con una persona que me dijo, Oye, Juan, me preocupa porque con la rotación que tenemos de personas se nos va mucho conocimiento, pero no lo sé medir. Y cómo no, no puedo ir con nuestra conversación con un dato, pues no consigo dar ningún paso. La gente si es verdad. Es verdad que la gente se nos jubila o se nos va y perdemos conocimiento y ahí nos quedamos. Si fuera capaz de decir exactamente algunas métricas que ayuden a visualizar esto, pues cosas como estas no parten de que venga con mi equipo de 10 latas hay antes full time con toda mi capacidad y con marco, mi martillo buscando clavos. Creo que es más útil una un enfoque más prudente y un segundo también nos diría. Y siempre hay alguien que ha hecho esto antes que nosotros. Entonces, contactar con personas que hayan aprender de los demás, que siempre es muy práctico de los grandes y de los pequeños. Parte de los pequeños también se aprende y yo he visto ejemplos realmente muy buenos. D, Como os decía, personas que tienen la iniciativa, la curiosidad, hojas de cálculo, algunas algunos conocimientos de estadística básicos y han hecho cosas muy, muy interesantes para pasar a un siguiente nivel. Mhm, pues tú lo has dicho, esto es una oportunidad estupenda para que el área de personas, pues escale en ese nivel de conversación en la Dirección General y en su posición estratégica dentro de las organizaciones. Me ha alegrado un montón coincidir contigo después de 6 años porque exactamente han sido 6 años en los que la analítica avanzado no tanto como esperábamos, porque tú también lo has comentado, pero ahora sí que lo va a hacer. Entonces yo creo que todas las ideas que has volcado hoy con nosotros pueden suponer el punto de partida para la cantidad de empresas que han seguido la sesión con mucho interés. Aquellas que no han podido que se han inscrito y que ya me están mandando a mí por correo. La grabación de esta sesión, que por supuesto la tendréis todos y de verdad que ha sido un placer. ¿Sabes que yo soy muy fan tuya? D en redes sociales y todo y bueno, tenerte aquí delante, pues ha sido. Ya vamos. El sumo, muchas gracias de verdad van por tu tiempo, gracias a TI, Maite AA Vosotros al equipo por la organización y a todas las cosas sean conectados y algunas de las ideas solo una les pueden ayudar a pensar mejor hacerse nuevas preguntas. Yo me doy por satisfecho, la verdad seguro y por supuesto ADP por el apoyo que nos ha prestado para hacer posible esto. Un abrazo a todos y cuidaros. Que tengas buen día, adiós igualmente. _1634850499676

En esta primera Masterclass del ciclo Analítica, Resiliencia e Innovación para la recuperación desde los RR.HH., revisamos la oportunidad que supone para los departamentos de RR.HH. (y gestores de personas en general) avanzar hacia enfoques más analíticos y decisiones basadas en evidencias.

En entornos de mayor complejidad e incertidumbre como los actuales es fundamental invertir en datos para tener una mejor comprensión del pasado, el presente, y una mayor anticipación en la toma de decisiones basadas en evidencias. El área de personas tiene aún mucho potencial en comparación con el avance de otras como la financiera o la comercial. Una escasez progresiva de talento o un mayor foco en la experiencia de empleado son ejemplos que nos invitan a utilizar el valor de los datos para ser más certeros y proactivos.

Joan Clotet comparte su experiencia en el desarrollo de esta práctica para una gran empresa de servicios, con ejemplos de proyectos concretos y lecciones aprendidas para identificar oportunidades y retos de futuro con esta disciplina.

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