¿Puede la Analítica de Personas Transformar la Gestión?

Antonio Moneo Noticias y referencias

Este artículo es un breve resumen del contenido del curso “People Analytics: Transforming Management with Behavioral Data” (Analítica de Personas: Transformando la gestión con Datos de Comportamiento), impartido por Ben Waber y Sandy Pentland en el MIT Media Lab los días 24 y 25 de julio de 2017. El contenido del artículo se basa en su explicación y referencias bibliográficas.

Antecedentes

La Análitica de Personas es una disciplina de la Física Social que tiene como objetivo entender el comportamiento humano a través de datos frecuentemente utilizados para el desarrollo organizacional. Es una disciplina centrada en el ser humano, diferente al Análisis de Recursos Humanos, cuyo objetivo final está más centrado en el desempeño del empleado.

Aprovechando una variedad de fuentes de datos, la Análitica de Personas se utiliza como un método multidisciplinario de gestión fundacional, basado en el método científico, para generar y probar hipótesis, y resolver problemas empresariales. Contrariamente al desarrollo organizacional tradicional, se basa en los datos para hacer observaciones, pensar en preguntas interesantes, formular hipótesis, desarrollar predicciones comprobables, recopilar datos para probar predicciones, refinar, alterar, expandir o rechazar hipótesis y desarrollar teorías generales sobre el futuro de la organización.

Marco Analítico y Fuentes de Datos

La Analítica de Personas aprovecha una gran variedad de fuentes de datos, tales como los datos de las instalaciones (HVAC, uso de ascensores, consumo de energía, sensores de los asientos), datos de personas (insignias de sensores, placas RFID, prendas de vestir para el consumidor, teléfonos móviles, rastreo Wi-Fi); datos de comportamiento (demografía, equipo, tenencia, rendimiento, conocimiento contextual cualitativo); y datos digitales (correo electrónico, calendario, chat, software de gestión de proyectos, teléfonos, uso de ordenadores).

Confiando en el análisis de las redes sociales, la Analítica de Personas tiene como objetivo descubrir cómo las personas están conectadas entre sí y cómo esa interacción influye en su productividad como empresa. Las métricas locales miden la cohesión (qué tan estrecha es la red), la visibilidad (número de participantes únicos en cada interacción) y la exploración (cuánto interactúan los miembros de un equipo con otros equipos). Las métricas globales incluyen la agrupación de clústeres (cohesión general de la red); centralidad (cómo se conectan entre sí los nodos de la red) y diámetro (distancia entre nodos).

Para resolver los problemas de privacidad, la Analítica de Personas se puede aplicar mejor bajo marcos optativos que sean claros, concisos y fáciles de entender, y con métodos de agregación complejos, como hashing and salting, que aseguren que no se compartan datos individualizados.

Resultados

Un estudio de Call Centers demostró que la cohesión entre los empleados predecía la productividad y que facilitar al empleado la interacción durante las pausas de descanso y las comidas podría reducir el estrés y mejorar el nivel de compromiso.

Un estudio sobre los bancos minoristas que analizó cómo los empleados se comunicaban entre sí, demostró que las políticas activas de compromiso de los empleados mejoraban la interacción entre ellos y podían aumentar la productividad en un 11%.

El caso de la política de trabajo a distancia de Yahoo, demostró que los empleados con ubicaciones compartidas podrían incrementar la comunicación entre los empleados y aumentar en $150 millones al año los ingresos totales de la empresa.

El caso de EToro destaca el valor del aprendizaje social y cómo las comunidades cerradas y aisladas generan pérdidas y representan un riesgo.

Lecturas adicionales