por Juan Bodenheimer
Coordinador de la Comisión de Empleos, Capacitación y Desarrollo
En una escena de Moneyball, el personaje de Brad Pitt, entrenador de un equipo de baseball, conversa con éste acerca de qué jugadores contratar. Frente a una discusión que parecería no tener fin, Brad Pitt reacciona señalando que todo lo que escuchaba le parecía un debate inútil, sin fundamentos y que no facilitaba tomar buenas decisiones.
Esa imagen ocurre frecuentemente en nuestra especialidad: se intercambia durante horas opiniones, alternativas, enfoques o posibles soluciones. Todos opinan, pero nadie da certeza o evidencia de su posición, o bien se proponen miradas sesgadas y parciales. El intercambio siempre es útil, pero sería mejor y decisivo si se comprendiera la complejidad del fenómeno, y aquello que no es evidente.
La Gestión de Personas necesita nuevas herramientas que ofrezcan una mirada real, y no más “hipótesis”. Necesitamos conclusiones que garanticen resultados mejores e impacto en la gestión y en el negocio.
Dado el continuo desarrollo tecnológico, en ninguna organización faltan datos, el problema es no reconocerlos y aprovecharlos. Al ignorarlos desconocemos el potencial que entrañan y como podríamos capitalizarlos.
Aquí es donde el Data Mining entra en escena.
¿Qué es? ¿De qué se trata?
Es una disciplina que se apoya en tres pilares: gestión de bases de datos, estadística e inteligencia artificial. Los dos primeros, son temas bastante conocidos ya. Inteligencia Artificial es la utilización de algoritmos basados en estadística que permite explicar las variaciones de datos o encontrar patrones. Es hacer que las computadoras aprendan los patrones que hay en los datos. Ellas no se cansan, o es difícil que se saturen de datos: son estudiantes aplicados.
Data Mining es el análisis de grandes volúmenes de datos para encontrar estructuras de datos no evidentes, pero relevantes. Es frecuente ya su utilización por ejemplo en Marketing, para definir los segmentos de clientes; discernir qué variables definen o predicen la aceptación de un upgrade de producto; predecir quiénes piensan cancelar el servicio, para así poder tomar una acción proactiva para conservarlo. Es utilizado por otras industrias para reconocer anticipadamente a quienes dejarán de pagar su crédito e identificar potenciales casos de fraude. Data Mining Es aprovechar los datos que se tienen, para predecir y explicar conductas.
En este punto las aplicaciones a la Gestión de Personas son evidentes. A continuación, algunas ideas:
- Análisis de las bases de datos de la compañía para definir qué segmentos de empleados tiene la empresa, como si ellos fueran clientes. Así se podría definir políticas de beneficios que respondan a las necesidades e intereses de cada segmento.
- “Churn” de empleados: identificar empleados qué estén próximos a irse de la organización. Anticipándolo se podrían realizar acciones inmediatas de retención y de este modo evitar la migración de empleados de valor.
- Combinando los datos de Gestión del Desempeño con los de administración de personal, se contaría con información para realizar múltiples análisis. Por ejemplo identificar la combinación de variables relevantes para que una persona maximice el cumplimiento de sus objetivos; analizar el modelo de competencias, identificando mejoras que permitan optimizarlo para hacerlo más efectivo en términos de resultados; identificar qué competencias obstaculizan el cumplimiento de objetivos; o la existencia de competencias, o conductas solapadas.
- Realizar análisis de potencial de los miembros de una organización, observando factores que son transversales a quienes van accediendo a nuevas posiciones y que responden con alto desempeño a cada nueva asignación.
- Optimizar procesos de selección. Recordamos un caso de una organización donde el ciclo ideal para cierta posición era que una persona ocupe el puesto entre 1 a 2 años y medio, y que luego, por las características de la tarea, el desempeño caía. Usando Data Mining se podría generar reglas de decisión que sean predictivas de alto desempeño en la posición y una permanencia en el puesto del tiempo indicado.
El primer paso será definir alguna pregunta relevante, para posteriormente identificar todas las fuentes posibles de datos (no sólo sistemas vinculados a RR.HH., sino también puede tratarse de sistemas de gestión empresaria, CRM, control de acceso, etc.) El especialista en Data Mining prepara los datos identificando y corrigiendo errores, ajustando el formato para el análisis. Luego se utilizan sistemas específicos de Data Mining que permite encontrar explicaciones para lo que uno quiere comprender, según dos grandes categorías de situaciones: aquellas en las que queremos encontrar qué variables (y en qué grado y forma) determinan a otra variable, lo que se denomina “aprendizaje supervisado” (Por ejemplo: qué variables permiten predecir que una persona será de alto desempeño). La otra situación es cuando queremos agrupar “casos” según los datos de múltiples variables (por ejemplo: queremos encontrar los segmentos de empleados, no sólo por datos “duros”, sino también según sus hobbies). Esto es apodado “aprendizaje no supervisado”.
Data Mining modifica radicalmente el modo de encarar los temas de Gestión de Personas. A diferencia del enfoque tradicional, no se parte de supuestos buscando verificar ideas, sino que se hace hablar a los datos para encontrar explicaciones en ellos. Estas explicaciones exceden las metodologías tradicionales de análisis, ya que permite encontrar múltiples relaciones entre diversas variables. Incluso permite, en un conjunto de diversos factores, identificar cuáles son relevantes, no en función de nuestros supuestos, sino según lo que los propios datos hablan. De esta manera se obtienen explicaciones, soluciones y un análisis real basado en evidencia, que permite tomar decisiones con fundamentos reales, que por lejos exceden nuestra capacidad de observación y análisis, derribando supuestos arraigados e incustionables hasta ese momento.
Seguramente habrán aparecido en este punto inquietudes acerca de esta herramienta. ¿Mis datos serán correctos y útiles? ¿Puedo confiar en los mismos? Los datos que posee son mucho más útiles de lo que imagina. Hay técnicas que permiten la identificación y corrección de errores. Incluso el error, como ss el caso de un dato faltante, puede ser información de valor en el análisis.
El Data Mining acerca un mundo diferente en Gestión de Personas, en el que las decisiones se basarán en datos duros, tomando acciones fundamentadas en el mismo lenguaje que hablan los negocios: datos e información. Las posibilidades no dependerán de los límites de estas herramientas, sino de saber hacer las preguntas necesarias para el éxito del negocio.
El Data Mining se ocupará de las respuestas.
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