Más que nunca, las empresas utilizan los datos para medir y dar forma a la jornada laboral de los empleados. El análisis de personas utiliza métodos estadísticos y tecnologías inteligentes (por ejemplo, sensores o dispositivos digitales) para crear y analizar registros digitales del comportamiento de los empleados y emplea un enfoque basado en la evidencia para aumentar la eficiencia y la productividad de la organización. Si bien el objetivo de este enfoque es aumentar la productividad, aumentar la supervisión también puede aumentar el estrés, reducir la confianza e incluso provocar que los empleados actúen de forma menos ética. Aun así, la adopción de las herramientas de supervisión de los empleados se está acelerando rápidamente. Las empresas que quieran implementar la analítica de personas de forma ética y exitosa deben hacer tres cosas: 1) Dejar claro que la analítica no es un paso hacia la automatización, 2) buscar aplicaciones holísticas que fomenten el crecimiento de los empleados en lugar de centrarse en métricas de productividad limitadas y 3) Evitar etiquetar o tratar a los empleados como datos.

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Érase una vez, las organizaciones estaban formadas por personas. Hoy en día se componen de datos. A medida que las empresas han aprendido a extraer sus datos para identificar mejor las nuevas oportunidades, mejorar las predicciones y tomar mejores decisiones, el interés ha pasado de las personas que hacen el trabajo a los datos sobre lo que hacen durante las horas de trabajo (por ejemplo, cuántos correos electrónicos enviaron, con cuántas personas hablaron, cuántos descansos se tomaron). En concreto, los datos de los empleados se utilizan cada vez más en la gestión de recursos humanos (HRM) y, más recientemente, en el análisis de personas (PA), y los trabajadores se definen cada vez más en términos de sus datos. Las implicaciones de este cambio son importantes. Un enfoque que defina a las personas y su valor para la empresa (real y previsto) en términos de datos corre el riesgo de despersonalizar a las personas que componen las empresas y reducirlas, a los ojos de su empleador, al nivel de objetos intercambiables. Además, tiene el potencial de crear una cultura laboral que niegue la privacidad de los empleados y en la que las personas se sientan menos seguras. Esta tendencia de despersonalizar a los empleados no es necesariamente nueva. Desde hace algún tiempo, la gestión de recursos humanos se centra menos en abordar al empleado como un ser humano «completo» y más en promover unenfoque único para todos para gestionar a los empleados. Para reducir los costes y promover la eficiencia decumplimiento y estandarización, HRM se ha dirigido a los empleados principalmente en términos de las cuotas que deben alcanzar, las ventas que realizan, las operaciones que cierran, etc. Esto tiene una lógica fea: tratar a los empleados como productos intercambiables facilita la imposición del la carga de la burocracia cada vez mayor que define las organizaciones contemporáneas. Sin embargo, este enfoque ha evolucionado recientemente: la gestión de los recursos humanos ha allanado el camino para la analítica de personas, que utiliza métodos estadísticos y tecnologías inteligentes (por ejemplo, sensores o dispositivos digitales) para crear y analizar registros digitales del comportamiento de los empleados y emplea un enfoque basado en la evidencia para aumentar la eficiencia y la productividad de la organización. Hoy,hasta el 70% de los ejecutivos considera que la implementación de las capacidades de PA es una de las principales prioridades y las predicciones apuntan a que el valor del mercado mundial de análisis de macrodatos rondará68 000 millones de dólares para 2025. La PA va más allá de los procedimientos tradicionales para medir y cuantificar el rendimiento de los empleados: las tecnologías inteligentes que funcionan con datos grandes, no estructurados y en tiempo real y conjuntos de datos agregados permiten a las organizaciones hacer predicciones en lugar de simplemente medir los resultados. Sin embargo, lo que realmente se aparta de las prácticas tradicionales de gestión de recursos humanos es que la PA a menudo significa que los empleados son vigilados y analizados de forma cada vez más íntima.Datos de los dispositivos como las cámaras, las balizas Bluetooth, los teléfonos móviles, los dispositivos portátiles de la IoT y los sensores ambientales, se analizan con el objetivo de hacer predicciones que permitan a los supervisores abordar, evaluar y, si es necesario, castigar el comportamiento de los empleados. Esta situación ha provocado, por ejemplo,empresas que despiden empleados cuando descubran que esos empleados están solicitando otros puestos. La Comisión Europea descubrió que la demanda mundial de software para espiar a los empleadosmás del doble entre abril de 2019 y abril de 2020 y que durante el período de confinamiento de 2020, el software de vigilancia que rastreaba el tiempo que los empleados dedican realmente a sus tareas se cuadruplicó. Sin embargo, este monitoreo tiene un precio. El aumento de la vigilancia en cada vez más partes de la jornada laboral significa que la privacidad de los empleados prácticamente se borra y su experiencia laboral se ve afectada negativamente. El miedo de que alguien mire siempre por encima de su hombro (figurativo) socava la confianza; el monitoreo puedeperjudicar la moral de los empleados y, de hecho, hacer que la gente actúe de forma menos ética. En otras palabras, la vigilancia puede producir el efecto contrario al previsto y crear un entorno de trabajo que vaya en contra de recomendaciones contemporáneas de los entrenadores, consultores y formadores que las organizaciones actuales necesitan para desarrollar una cultura que empodere a las personas, en lugar de volver al control central y a los procesos rígidos. ## Qué tener en cuenta a la hora de implementar el análisis de personas Introducir y reforzar una mentalidad en la que las personas se vean reducidas a sus datos puede crear una cultura laboral que puede perjudicar más al rendimiento y a la experiencia de los empleados de lo previsto. Por lo tanto, es importante que las organizaciones que adopten la PA no conviertan los departamentos de recursos humanos en departamentos de TI centrados en supervisar y optimizar la eficiencia de los trabajadores, sino que se aseguren de proteger los intereses de los empleados de manera empoderadora. Para ello, a continuación analizamos brevemente tres estrategias que la organización actual sigue para garantizar que la PA se utilice y se considere que empoderan a los empleados humanos. ### 1. Deje claro que no es un paso hacia la automatización. La PA proviene del creciente uso de la inteligencia artificial (IA) por parte de las organizaciones para promover la eficiencia. Sin embargo, existe un riesgo inherente: esta forma de trabajar operativa puede promover la idea de que las personas son secundarias a los sistemas que las supervisan, lo que hace que los empleados sientan que simplemente están produciendo datos para sus jefes de IA y que son cada vez más reemplazables. Esto puede inculcar la idea de que PA esun paso hacia la automatización, en el que la gente entrena las máquinas que las sustituirán. Más bien, cuando se implemente la PA, debería enmarcarse e instituirse como una estrategia que aumenta las capacidades y el desempeño de los empleados, lo que indica que los humanos son la primera prioridad y las máquinas solo secundarias. ### 2. Dese cuenta de que el análisis de personas va más allá de la eficiencia y demuéstrelo. Comunique claramente que la PA no solo se utilizará para predecir el desempeño de los empleados individuales, un enfoque que erosiona la confianza e infringe la privacidad de los empleados. Las organizaciones deben evitar enmarcar el desempeño como un fin en sí mismo, lo que indica que los empleados son simplemente un medio para lograr ese fin. En cambio, las empresas deberían centrarse en cómo utilizar la supervisión y el análisis de una manera holística (y no limitada) para ayudar a los empleados a crecer y desarrollarse como personas, y hacer hincapié en ese enfoque en la comunicación con los trabajadores. Por ejemplo, se pueden recopilar datos para identificar los factores estresantes de los empleados y utilizarlos la organización como ayuda para hacer frente a los obstáculos del crecimiento personal. De hecho, hacer un seguimiento de las opiniones de los empleados (de forma anónima) e identificar las tendencias importantes pueden ayudar a fomentar una mayor empatía por parte de los responsables y, al mismo tiempo, mejorar una comprensión común de los factores estresantes que se experimentan en el trabajo. ### 3. Evite etiquetar a las personas como datos. Utilizar la PA con éxito para motivar a los empleados también depende del tipo de narrativa que se utilice. Por ejemplo, cuando llame a los empleados en los correos electrónicos enviados por Recursos Humanos a los supervisores, evite el lenguaje abstracto en el que se considere al empleado como un número o se lo describa de forma despersonalizada. Describir a las personas como datos, activos de la empresa o inversiones que necesitan revelar cierto ROI comunica que se ve a un empleado como un objeto y, en cierto modo, no merece una atención humana por su propio desarrollo y crecimiento. No olvide que la gentellevar todo su ser al lugar de trabajo y, como tal, responderán en la medida en que la organización aprecie lo que realmente son. En conjunto, en una era en la que las organizaciones se basan en los datos y las tecnologías inteligentes facilitan el seguimiento y la evaluación de los empleados de diversas maneras, es más importante que nunca que las personas se sientan incluidas, valoradas y tratadas de manera empoderadora. Las organizaciones que adoptan estrategias de PA en las que se identifica a los empleados principalmente como conjuntos de datos para aumentar la transparencia sobre si todos están haciendo su trabajo corren el riesgo de crear una brecha de empatía en la que los empleados se sientan mal entendidos, a pesar de la abundancia de datos personales recopilados. En esas circunstancias, es probable que se considere que PA está más al servicio de crear una fuerza laboral sin rostro que actúe con la eficiencia que se espera de las máquinas, que de crear condiciones propicias en las que los empleados sientan que la organización invierte en su crecimiento y desarrollo personal. Por lo tanto, es necesario darse cuenta de que recopilar y analizar los datos de los empleados puede ser útil y valioso para la organización, pero no si principalmente hace que los empleados parezcan objetos cuantificables en un contexto impulsado por máquinas.