post-image

Analítica del talento: el nuevo reto del emprendimiento

Formación fecha 18 junio 2019


Muchos empresarios que conocen las dificultades del emprendimiento, identifican el talento como un diferenciador competitivo esencial.

 

De este modo, las pequeñas y medianas empresas que parten de cero y logran consolidarse, lo hacen porque superan numerosos obstáculos. Esto incluye definir su estrategia, llevar a cabo planes de marketing o conocer todas sus posibilidades en materia de ayudas y subvenciones.

 

De acuerdo con esto, el emprendedor que pone en marcha una idea de negocio debe rodearse de un equipo humano comprometido, con las capacidades, destrezas, aptitudes y actitudes necesarias.

 

Por esa razón, el tejido empresarial está aumentando los gastos asociados con la gestión del talento, que están pasando a considerarse una inversión estratégica a largo plazo. Es ahí donde cobra una importancia creciente la analítica de las personas o analítica del talento.

 

 

RECLUTAMIENTO Y BASE DE DATOS DE TALENTO

 

En la era de los datos y la Inteligencia Artificial, los departamentos de recursos humanos han aprendido la lección de no confiar en sus instintos a la hora de llevar a cabo procesos de reclutamiento de personal y políticas de retención del talento.

 

Cada día más, se basan en análisis de datos para pronosticar la demanda y la oferta de trabajadores o para identificar, reclutar y retener a las personas adecuadas en sus bases de datos de talento.

 

 

ANÁLISIS DE DATOS

 

La intervención de las nuevas tecnologías en los entornos laborales está cambiando la forma de trabajar y, con ello, la relación entre el empleador y el empleado. Esto ha impulsado a las organizaciones a adoptar un enfoque basado en datos para la toma de decisiones en torno a las personas.

 

Aunque las empresas entienden la importancia de la analítica del talento, muchas desconocen aún la forma de acometer este tipo de procesos. Algunas han comenzado a usar macrodatos para mejorar la experiencia del cliente y el negocio, pero el análisis y la interpretación de datos en los departamentos de recursos humanos no alcanza aún ese mismo nivel.

 

Un modelo de analítica de recursos humanos puede servir de puente para comprender el estado de una organización, diseñar y definir políticas y determinar la visión futura.

 

 

ANÁLISIS PREDICTIVO DE EQUIPOS HUMANOS

 

Solo una pequeña parte del tejido empresarial utiliza hoy el análisis predictivo; que se basa en el manejo de datos y estadísticas para predecir resultados probables. Pocas son conscientes de que, gracias a diversas técnicas estadísticas, están en disposición de, por ejemplo, anticipar el desgaste de sus empleados y diseñar estrategias de retención efectivas.

 

 

LA IMPORTANCIA DE SEGMENTAR

 

La fuerza laboral en una organización no es homogénea y las acciones generales para tratar de fidelizar a los descontentos pueden ser poco efectivas. Por lo tanto, a la hora de analizar y de tomar medidas deben segmentarse grupos de empleados con características similares.

 

Asimismo, es necesario realizar un análisis detallado para comprender los factores clave que influyen en el posible desgaste dentro de esos grupos y diseñar estrategias de fidelización dirigidas a cada segmento de interés.

 

 

PREDICCIÓN DE LA PROBABILIDAD DE ABANDONO

 

Hay formas de saber la probabilidad de desgaste de un empleado y de predecir si planea abandonar una organización en un período de tiempo específico. Cuando una empresa es consciente de los grupos de trabajadores que presentan un nivel alto, medio o bajo de abandono, puede desarrollar una intervención dirigida.

 

De la misma manera, la analítica de datos aplicada a las personas, puede ayudar a las organizaciones a reducir el riesgo de una contratación de mala calidad.

 

En definitiva, hay empresas consolidadas que ya están llevando a cabo estos procedimientos. Sin embargo, son las embarcadas en procesos de emprendimiento las que deben valorar todos los datos antes de tomar decisiones en materia de recursos humanos. Sobre todo, para obtener un mayor rendimiento de sus indicadores y un mayor crecimiento.