EscucharLas empresas tienen hasta 10 plataformas o sistemas de gestión de sus recursos humanos. Pero a veces son de poca ayuda o no ayudan del todo.
Cuando necesitan sustituir a una persona en una jefatura, tienen que dejarse llevar por la intuición o la predilección de la gerencia más que por los datos.
Lo mismo para reclutar a una persona para un nuevo puesto. O para decidir en qué capacitarlos y no incurrir en malas inversiones de entrenamiento. Tampoco para determinar las causas de la rotación.
No tienen información fiable, de calidad, pese a que algunas llegan a invertir hasta 50% de sus ingresos totales en personal en momentos de déficit de talento.
“Los datos son de pésima calidad, tienen muchos sistemas con procesos de información separados y miles de hojas de cálculo”, dice Mariano Miranda, CEO y cofundador de Buo, una startup originada en Costa Rica, que ofrecería una solución a esa situación con su servicio en línea.
Tipos de sistemas existentes
Las firmas cuentan con sistemas gerenciales tipo ERP, que normalmente incluyen módulos para administración de nómina o planilla para pago de salarios y comisiones cuando aplican, así como movimientos de personal (vacaciones, días libres, ascensos, salidas e ingresos).
Van desde los sistemas de gestión de recursos humanos (HCM, por sus siglas en inglés y a los que se agregan módulos de beneficios, capacitación y bienestar) y soluciones para reclutamiento, que incorporan diferentes tecnologías para facilitar los procesos.
Más de la mitad del mercado está dominado por este tipo de software, ya sea como sistemas instalados (on premise) o sistemas como servicios (SaaS), en la nube de marcas como Oracle, SAP y Microsoft. También participan otras firmas.
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Softland recientemente anunció una inversión de $3 millones y el lanzamiento de su nueva solución de gestión empresarial ERP Web en México, Centroamérica, Colombia, Ecuador, Perú. República Dominicana y próximamente en Argentina.
El servicio opera en la plataforma Microsoft Azure e incluye el módulo de gestión de nómina, para los procesos relacionados con el pago de salarios y beneficios a los empleados.
Softland indicó que, actualmente, la nueva versión está en uso por aproximadamente 30 clientes y procesando pagos para más de 2.000 colaboradores.
En medio de esas plataformas surge la nueva categoría, en la que se ubica Buo, de gestión de datos: Talent Data Management System.
Problema
En las empresas hay dos situaciones críticas:
1. Se carece de datos de diferentes áreas o ítems del personal (tampoco hay cómo recogerla).
2. Se tiene mucha información pero de forma desorganizada, desestructurada y desintegrada en la mayoría de las organizaciones.
Tal situación consume buena parte del tiempo de los ejecutivos de recursos humanos, pese a la gran inversión realizada, para determinar cuáles candidatos reúnen los requis
itos de los puestos vacantes, en qué capacitar al personal actual y a quién ascender o encargarle una tarea o proyecto.
Por ejemplo, las empresas pueden llegar a tener ofertas de hasta 300 cursos de capacitación, cuando en realidad solo se necesitan cuatro cursos y probablemente ya el personal lo tiene. Al carecer de datos, se gasta en capacitaciones que fueron innecesarias.
“Se invierte mucho dinero y mucho tiempo para no poder generar analítica o información relevante que influya en las decisiones de talento con un alto impacto financiero”, afirmó Miranda. “Se va 5% o 10% de los ingresos totales por esa situación, más los costos indirectos”.
La solución de la startup permite obtener datos de calidad y utiliza algoritmos, inteligencia artificial generativa, modelos estadísticos propietarios y modelos de aprendizaje automático (machine learning) para identificar factores predictivos de su comportamiento y tomar decisiones.
Obtener información
En la primera situación, cuando se carece de datos, el desafío es obtener los datos, que sean de calidad y que los colaboradores completen la información, de forma que se pueda conocer sus competencias.
Para obtener datos de áreas o ítems con que no se cuentan se deben desarrollar formularios o test psicométricos que completan las personas colaboradoras y que permite obtener datos y una fotografía descriptiva de sus habilidades.
Datos existentes
Los datos existentes en diferentes plataformas o sistemas se aprovechan de forma integral para generar la información descriptiva actual y el análisis predictivo personalizado.
Las soluciones de gestión de datos del talento permiten a las empresas tener una plataforma para registrar y contar con datos descriptivos y predictivos de su personal a través de todo su ciclo laboral, desde el reclutamiento hasta la entrevista de salida.
En este caso se utiliza la tecnología de machine learning que realiza un procesamiento de los datos con que ya se cuentan en poco tiempo (menos de 12 horas).
Costos
La propuesta es que las empresas no tengan que incurrir en gastos adicionales, sino que puedan disponer de su presupuesto actual en soluciones de gestión de datos. Aparte de los ahorros que se generarían. Incluso los test pueden ser resueltos desde un móvil, por lo que no se generaría gastos adicionales.
Los costos estimados son entre $5 y $25 por colaborador.
Implementación
Para la implementación se va paulatinamente desde un proyecto específico que resuelva una necesidad puntual de la empresa (disminuir la rotación, aumentar el desempeño o elegir a una persona colaboradora para un ascenso). Conforme se obtienen resultados se avanza en otros proyectos.
¿Qué se obtiene?
Las empresas obtienen un tablero de analítica descriptiva, con información asociada a diferentes indicadores o KPI’s de talento enfocados a distintas situaciones que se desea conocer.
Esa información alimenta a los modelos de machine learning para producir la información predictiva en tiempo real.
Tendencia
La firma Deloitte señaló en un reporte reciente que las firmas deben emplear nuevos enfoques como el design thinking y el employee journey maps, para centrarse en comprender y mejorar la experiencia del empleado.
Asimismo, están cambiado la forma en que evalúan a sus empleados. Para ello, se debe reentrenar a los líderes para implementar nuevas metodologías de seguimiento del trabajo.
