El HR analytics es una metodología que utiliza los datos y los algoritmos para comprender y mejorar el desempeño de los recursos humanos de una organización. Permite medir el impacto de las acciones y las políticas de RR.HH. en los resultados del negocio, así como identificar las áreas de mejora y las oportunidades de crecimiento. Sin embargo, la analítica de recursos humanos se enfrenta a varios retos, como la calidad y la integración de los datos, la interpretación y la comunicación de los resultados, y la adopción y el cambio cultural. Para superar estos retos, el HR analytics debe evolucionar hacia un enfoque más avanzado y sofisticado, que aproveche el potencial del aprendizaje automático.
Por su lado el Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial que se basa en el aprendizaje automático de los datos, sin necesidad de una programación explícita. Utiliza algoritmos que se entrenan y se mejoran con la experiencia, y que pueden encontrar patrones y correlaciones complejas en grandes volúmenes de datos. El aprendizaje automático tiene múltiples aplicaciones en diversos campos, como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural, el análisis de sentimientos, la detección de fraudes, la medicina, etc.
En este artículo, se explorará cómo el Machine Learning puede aplicarse a la gestión de talento, cuáles son los beneficios y los desafíos de esta combinación, y qué tendencias y ejemplos se pueden observar en el mercado actual.
El Machine Learning puede aplicarse al HR analytics en diferentes ámbitos y procesos, como los siguientes:
- Atracción y selección de talento: el Machine Learning puede ayudar a optimizar el proceso de reclutamiento, desde la definición del perfil ideal, hasta la búsqueda y el filtrado de candidatos, pasando por la evaluación y la predicción del éxito. Esta tecnología puede utilizar datos internos y externos para identificar los candidatos más adecuados para cada puesto, y para predecir su rendimiento y su permanencia en la empresa.
- Desarrollo y retención de talento: el Machine Learning puede ayudar a identificar las habilidades y las competencias de los empleados, y a diseñar planes de formación y de carrera personalizados. También puede ayudar a predecir el riesgo de abandono de la empresa, y a diseñar estrategias de retención y de motivación.
- Evaluación del desempeño y la productividad: el Machine Learning puede ayudar a medir el desempeño de los empleados de forma objetiva y precisa, y a identificar las áreas de mejora y las oportunidades de crecimiento. También puede ayudar a optimizar la asignación de tareas y responsabilidades, y a mejorar la eficiencia y la productividad.
Sus beneficios:
- Mejorar la calidad y la velocidad del análisis de los datos, al utilizar algoritmos que pueden procesar grandes cantidades de datos complejos y variados, y que pueden aprender y adaptarse de forma autónoma y continua.
- Aumentar la precisión y la confiabilidad de los resultados, al utilizar algoritmos que pueden encontrar patrones y correlaciones ocultas y no lineales en los datos, y que pueden reducir los errores y las inconsistencias humanas.
- Generar insights y proyecciones más profundos y valiosos, al utilizar algoritmos que pueden realizar análisis avanzados y multidimensionales de los datos, y que pueden crear modelos predictivos y prescriptivos que orienten la toma de decisiones.
- Potenciar la innovación y la competitividad de la organización, al utilizar algoritmos que pueden descubrir oportunidades y soluciones novedosas y eficaces para los problemas y los retos de los recursos humanos, y que pueden aportar valor añadido al negocio.
Sin embargo, el Machine Learning aplicado al HR analytics también implica algunos desafíos, como los siguientes:
- Garantizar la calidad y la integración de los datos, al requerir datos suficientes, relevantes, limpios y actualizados, que provengan de diversas fuentes y sistemas, y que estén disponibles y accesibles para el análisis.
- Interpretar y comunicar los resultados, al necesitar explicar el funcionamiento y la lógica de los algoritmos, y el significado y la relevancia de los insights y las proyecciones, de forma clara y comprensible para los usuarios y los stakeholders.
- Adoptar y cambiar la cultura organizacional, al implicar un cambio de mentalidad y de comportamiento de los empleados y los líderes, que deben confiar y utilizar los resultados del análisis, y que deben desarrollar nuevas competencias y habilidades.
El Machine Learning aplicado al HR analytics es una tendencia creciente y prometedora, que está siendo adoptada por cada vez más organizaciones de diferentes sectores y tamaños. Algunos ejemplos de esta aplicación son los siguientes:
- IBM Watson Talent: es una suite de soluciones de Machine Learning que ayuda a las organizaciones a gestionar el ciclo de vida de los empleados, desde la atracción y la selección, hasta el desarrollo y la retención. IBM Watson Talent utiliza el procesamiento del lenguaje natural y el análisis de sentimientos para analizar los datos de los candidatos y los empleados, y para ofrecer recomendaciones personalizadas y basadas en evidencias.
- SAP SuccessFactors: es una plataforma de gestión del capital humano que integra el Machine Learning en sus diferentes módulos, como el reclutamiento, el aprendizaje, la compensación, el desempeño, etc. SAP SuccessFactors utiliza el machine learning para automatizar y optimizar los procesos de RR.HH., y para proporcionar insights y sugerencias accionables.
- DataScientest: es una empresa que ofrece formación en data science y Machine Learning, tanto para profesionales como para empresas. DataScientest utiliza el machine learning para evaluar las competencias y los perfiles de los alumnos, y para adaptar los contenidos y las metodologías de aprendizaje a sus necesidades y objetivos.
