Resumen

El análisis de personas (People Analytics) usa métodos estadísticos y tecnologías inteligentes (por ejemplo, sensores, dispositivos digitales) para crear y analizar registros digitales del comportamiento de los empleados y emplear un enfoque basado en evidencias para aumentar la eficiencia y la productividad de la organización.

Si bien el objetivo de este enfoque es aumentar la productividad, una mayor supervisión también puede aumentar el estrés, reducir la confianza e incluso hacer que los empleados actúen de manera menos ética.

Aun así, la adopción de herramientas de seguimiento de los empleados se está acelerando rápidamente. Las empresas que quieran implementar de forma ética y correcta la analítica de personas 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 los empleados como piezas de 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 nuevas oportunidades, mejorar las predicciones y tomar mejores decisiones, el interés ha pasado de los humanos que hacen el trabajo a los datos sobre lo que hacen durante las horas de trabajo (por ejemplo, cuántos correos electrónicos han enviado, cuántas personas han hablado, cuántos descansos tomó). En particular, 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 función 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 la gente se sienta menos segura.

Esta tendencia a despersonalizar a los empleados no es necesariamente nueva. Desde hace algún tiempo, HRM se ha centrado menos en abordar al empleado como un ser humano «completo» y más en promover unaenfoque de talla única para todos para gestionar a los empleados. Reducir costes y promover la eficiencia decumplimiento y estandarización, HRM se ha acercado a los empleados principalmente en términos de las cuotas que se supone que deben alcanzar, las ventas que realizan, los tratos que cierran,. Esto tiene una lógica fea: tratar a los empleados como productos intercambiables facilita la imposición de carga cada vez mayor de la burocracia que define a las organizaciones contemporáneas.

Sin embargo, recientemente este enfoque ha evolucionado: la gestión de los recursos humanos ha allanado el camino para el análisis de personas, que utiliza métodos estadísticos y tecnologías inteligentes (por ejemplo, sensores, dispositivos digitales) para crear y analizar registros digitales del comportamiento de los empleados y emplear un enfoque basado en la evidencia para aumentar la eficiencia y la productividad de la organización. Hoy, hasta el 70% de los ejecutivosconsidere la implementación de las capacidades de PA como una prioridad máxima y las predicciones son que el valor del mercado mundial de la analítica de big data rondará 68 000 millones de dólares para 2025.

PA va más allá de los procedimientos tradicionales para medir y cuantificar el rendimiento de los empleados: las tecnologías inteligentes que trabajan con datos grandes, no estructurados y en tiempo real y conjuntos de datos agregados permiten a las organizaciones hacer predicciones en lugar de limitarse a medir los resultados. Pero, la verdadera desviación de las prácticas tradicionales de gestión de recursos humanos es que la PA a menudo significa que los empleados son vigilados y analizados a niveles cada vez más íntimos todo el tiempo. Datos de los dispositivos como cámaras, balizas Bluetooth, teléfonos móviles, dispositivos portátiles de IoT y 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 dado lugar, por ejemplo, a empresas que despiden empleados cuando descubran que esos empleados están solicitando otros puestos de trabajo. La Comisión Europea descubrió que la demanda mundial de software para espiar a los empleados más del doble entre abril de 2019 y abril de 2020 y que durante el período de bloqueo de 2020 el tiempo de seguimiento del software de vigilancia que los empleados dedican realmente a sus tareas se cuadruplicó.

Sin embargo, esta monitorización tiene un precio. La propagación de la vigilancia cada vez más profunda en más y más partes de la jornada laboral significa que la privacidad de los empleados se está borrando y su experiencia laboral se ve afectada negativamente. El miedo a que alguien siempre esté mirando por encima de su hombro (figurativo) socava la confianza; la monitorización puede dañar la moral de los empleados y hacer que la gente actúe de manera menos ética. En otras palabras, la vigilancia puede producir el efecto opuesto al deseado y crear un entorno de trabajo que va en contra de recomendaciones contemporáneas de los entrenadores, consultores y formadores que las organizaciones actuales necesitan para desarrollar una cultura que capacite a las personas, en lugar de volver al control central y los procesos rígidos.

Qué tener en cuenta al implementar los análisis de personas

Introducir y reforzar una mentalidad en la que las personas se reduzcan a sus datos puede crear una cultura de trabajo que puede perjudicar más el rendimiento y la experiencia de los empleados de lo previsto. Por lo tanto, es importante que las organizaciones que adopten 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 salvaguardar los intereses de los empleados de manera empoderadora Para ello, a continuación, analizamos brevemente tres estrategias que la organización actual cuida para garantizar que la PA se utilice y se considere que empodera 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, aquí existe un riesgo inherente: esta forma operativa de trabajo 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 noción de que PA es un paso hacia la automatización, en el que la gente entrena las máquinas que las sustituirán. Más bien, cuando se implementa PA, debe enmarcarse e instituirse como una estrategia que aumenta las habilidades y el rendimiento de los empleados, lo que indica que los humanos son la primera prioridad y las máquinas solo la secundaria.

2. Tenga en cuenta que el análisis de personas es más que eficiencia y demuéstrelo.

Comunique claramente que la PA no solo se utilizará para predecir el rendimiento de los empleados individuales, un enfoque que erradica la confianza e infringe la privacidad de los empleados. Las organizaciones deben evitar enmarcar el rendimiento como un fin en sí mismo, que comunique que los empleados son simplemente un medio de lograr ese fin. En cambio, las empresas deberían centrarse en cómo la supervisión y el análisis pueden utilizarse de forma holística, en lugar de restringida, para ayudar a los empleados a crecer y desarrollarse como personas, y hacer hincapié en ese enfoque en las comunicaciones con los trabajadores. Por ejemplo, se pueden recopilar datos para identificar dónde los empleados experimentan factores estresantes y la organización los puede utilizar para ofrecer ayuda a superar los obstáculos del crecimiento personal. De hecho, hacer un seguimiento de los sentimientos de los empleados (de forma anónima) e identificar las tendencias importantes puede 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.

El uso de PA con éxito para motivar a los empleados también depende del tipo de narrativa que se utilice. Por ejemplo, al incluir 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 algo de ROI, comunica que un empleado es visto como un objeto y, en cierto modo, no merece una atención humana a su propio desarrollo y crecimiento. No olvide que la gente llevar todo su yo al lugar de trabajo, y como tales responderán en la medida en que la organización aprecie quiénes son realmente.

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 los humanos se sientan incluidos, valorados y tratados de manera empoderadora.

Las organizaciones que adoptan estrategias de PA en las que los empleados se identifican principalmente como conjuntos de datos para mejorar la transparencia sobre si todos hacen su trabajo corren el riesgo de crear una brecha de empatía en la que los empleados se sientan, a pesar de la abundancia de datos personales recopilados, que no se comprenden bien. En esas circunstancias, es probable que se considere que PA está más al servicio de la creación de una fuerza laboral sin rostro que actúe con la eficiencia que se espera que sean las máquinas que de crear condiciones que faciliten las que los empleados sientan que la organización invierte en su crecimiento y autodesarrollo. 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 se sientan como objetos cuantificables en un contexto impulsado por máquinas.

por David De Cremer y Jakob Stollberger