Reptes de l’analítica de dades per a la gestió dels recursos humans
Assistim a una eclosió del ‘Big Data’, la IA o la internet de les coses
Actualment, assistim a una veritable eclosió de l’analítica de dades –el Big Data, la IA, la internet de les coses, la transformació digital, l’aplicació d’algoritmes, etc.–, que posa l’èmfasi en la capacitat de predicció de tota mena de fenòmens organitzatius relacionats amb la gestió de les persones en les organitzacions, amb la possibilitat de prendre decisions informades i basades en evidències que permetin escollir la solució més adient. Així, doncs, una munió de coneixements i d’eines tecnològiques es posen a disposició dels gestors dels recursos humans per generar instruments i establir programes efectius de gestió del talent.
Ara bé, no totes les organitzacions presenten el mateix grau d’utilització de les dades dels recursos humans, ni tenen els mateixos objectius ni la mateixa capacitat tecnològica. De fet, diferents autors especialitzats en la matèria han proposat l’existència de diferents estadis o fases en l’adopció de l’analítica de dades per a la gestió dels recursos humans, començant per una analítica que podríem anomenar descriptiva o essencial, fins a arribar a una analítica predictiva i fins i tot prescriptiva. Per tant, no és quelcom monolític, sinó que presenta diversos graus o matisos conceptuals i pràctics.
A l’hora d’adoptar l’analítica de dades per a la gestió dels recursos humans, la revisió de la literatura acadèmica (Marler and Boudreau, 2017; Tursunbayeva et al. 2018, Margherita 2020, i especialment, McCartney & Fu, 2021) ha identificat cinc reptes importants a considerar:
(1) Inconsistència entre els diferents conceptes que es refereixen a l’analítica de dades per a la gestió de persones. Tot i la seva popularitat en els darrers anys, es pot observar que encara no hi ha una definició clarament establerta, i consensuada, entre el món acadèmic i els professionals que dissenyen i implanten projectes d’analítica de dades per a la gestió dels recursos humans. Diferents termes s’utilitzen com a sinònims (principalment, HR Analytics, People Analytics, Workforce Analytics, Talent Analytics, Human Capital Analytics, HR Metrics), la qual cosa genera certa confusió, tant conceptual com d’aplicació pràctica.
(2) Manquen evidències empíriques més sòlides entre l’ús de l’analítica de dades per prendre decisions informades, basades en evidències, sobre la gestió de les persones i els resultats organitzatius que es pretendrien assolir. A més a més, existeix certa confusió en relació amb els resultats assolits: economicofinancers, impacte en els clients i l’activitat comercial, satisfacció dels empleats i millora del compromís.
(3) Els departaments de Recursos Humans encara no estarien suficientment preparats per gestionar l’analítica de dades per a la gestió de persones. S’esmenten tres raons principals: la manca de coneixements, habilitats i competències sobre analítica de dades en els equip de Recursos Humans (tant a nivell directiu i de comandament com dels professionals tècnics). D’altra banda, la qualitat de les dades pot limitar el tipus de projecte i de resultat a assolir: dades incomplertes, dades obsoletes, dades de menys valor predictiu, etc. Finalment, els sistemes d’informació de Recursos Humans poden ser menys sofisticats o estar menys desenvolupats que els d’altres departaments com ara finances, operacions o gestió de clients.
(4) Qui ha de gestionar l’analítica de dades sobre recursos humans? Hi ha un corrent que proposa que se n’encarregui un equip centralitzat especialitzat en l’analítica de dades amb visió tranversal, integrant dades de fonts múltiples i actuant a nivell estratègic. Tot i això, altres autors i professionals del camp dels recursos humans consideren que els departaments de Recursos Humans haurien de liderar l’adopció de l’analítica de dades per a la gestió dels recursos humans, atès que són ells qui coneixen els processos funcionals, els protocols establerts, la tipologia de dades sistematitzades i el potencial impacte que poden tenir sobre els resultats organitzatius.
(5) Consideracions ètiques i sobre la privacitat. Augmenta la conscienciació sobre els aspectes ètics i la privacitat que comporta l’adopció de l’analítica de dades per a la gestió dels recursos humans. Estem parlant que la matèria primera d’aquesta analítica de dades són dades realment sensibles sobre persones. A més a més, hi ha un debat obert, que cada dia pren més força: fins a quin punt els algoritmes faran la feina dels departaments de recursos humans?
En tot cas, els avenços en el coneixement sobre l’adopció de l’analítica de dades en la gestió de les persones i en les seves aplicacions concretes en les organitzacions es configuren mitjançant un procés continuat de treball teòric i de dissenys experimentals, de reflexió i sistematització científica, i de col·laboracions entre universitats i organitzacions dels sectors públic i privat. Com a exemple d’aquesta col·laboració per a la transferència de coneixement, la unitat d’ensenyament sobre analítica de recursos humans que s’imparteix a partir de mitjans de setembre dins del màster en Analítica de dades de la Universitat d’Andorra.