Análisis de RR. HH. con SAP BDC: dónde ya está dando sus frutos la «People Intelligence»

Hoy en día, un responsable de RR. HH. o de TI no suele necesitar una nueva visión, sino una respuesta sencilla a la pregunta: ¿por qué sigue tardando tanto convertir los datos de personal disponibles en información de gestión fiable?

Los datos maestros se encuentran en SAP SuccessFactors; los datos salariales, a menudo, todavía en el HCM clásico; la selección de personal, por su parte, en una herramienta independiente; y la formación, en otra aplicación más. Lo que parece ordenado en la arquitectura del sistema se convierte rápidamente en un trabajo manual a la hora de elaborar informes. Las cifras se exportan, se cotejan y se explican. Es precisamente ahí donde surgen retrasos, fricciones y dudas sobre los indicadores clave. SAP aborda ahora este problema de forma diferente a como lo hacía hace uno o dos años. Con la Business Data Cloud, se pretende convertir los datos dispersos de RR. HH. en una base de datos sólida.

Nueva estrategia: People Intelligence

En eso se basa People Intelligence, es decir, la oferta estándar para análisis de RR. HH. en este ámbito. Para los expertos en SAP, no se trata tanto de un reinicio completo como de un cambio de estrategia: alejarse de la generación de informes aislados para pasar a productos de datos que permitan realizar análisis, autoservicio y consultas basadas en IA sobre una base común. Aquí surge, al mismo tiempo, la pregunta concreta del usuario: ¿es suficiente la solución estándar o el verdadero esfuerzo comienza realmente cuando entran en juego la nómina, la gestión del tiempo y otros sistemas de terceros?

El Grupo de Usuarios de SAP de Habla Alemana (DSAG) ha expresado este escepticismo muy claramente en 2026. En el contexto de RR. HH., desde el punto de vista de los usuarios, no se trata solo de nuevas funciones, sino de escenarios de transición sólidos, hojas de ruta transparentes y vías de integración que funcionen. En la encuesta de la DSAG realizada con motivo de las Jornadas de Recursos Humanos de 2026, el 56 % de los encuestados calificó el uso de SAP Business Data Cloud o SAP Datasphere para los datos de RR. HH. como poco relevante o nada relevante. Esto no supone un argumento en contra de los análisis de RR. HH. basados en datos. Más bien pone de manifiesto la cautela con la que muchas empresas establecen sus prioridades en la actualidad: primero, procesos básicos de RR. HH. estables y una gobernanza clara; después, el siguiente paso de expansión.

Un estándar que supone un alivio notable

A pesar de esta cautela, sería un error descartar People Intelligence como una mera promesa de futuro. Para las empresas cuyas necesidades analíticas se basan en gran medida en los datos de SuccessFactors, esta solución estándar ya puede aportar beneficios reales hoy mismo. Esto es especialmente cierto en aquellos casos en los que RR. HH. y el control de personal tienen que responder regularmente a las mismas preguntas: ¿cómo evolucionan los ETC, la rotación de personal, la estructura de edad o los procesos de selección? ¿Cómo se pueden facilitar los indicadores más rápidamente sin tener que generar cada vez un informe especial de forma manual?

La diferencia no radica tanto en un momento espectacular de la IA como en un cambio silencioso en el trabajo. Cuando las estructuras de datos están bien preparadas, el departamento de RR. HH. tiene que dedicar menos tiempo a recopilar cifras y puede centrarse antes en el significado, las medidas y las prioridades. En un ejemplo de proyecto real y anónimo, solo la recopilación mensual de datos relevantes llevaba hasta ahora unos tres días laborables. Este tipo de cargas de trabajo no desaparecen de la noche a la mañana. Pero se reducen cuando un modelo estándar ya responde de forma estructurada a gran parte de las preguntas más frecuentes.

Por qué la gestión de nóminas sigue siendo una prueba de fuego

Este tema cobra especial importancia cuando las empresas buscan algo más que unos informes de SuccessFactors bien elaborados. Y es que, en muchas organizaciones de RR. HH., las cuestiones relevantes desde el punto de vista técnico surgen precisamente en los puntos de intersección: entre los datos maestros y organizativos de SuccessFactors, los datos de nóminas, los datos de gestión del tiempo y otras fuentes locales. Es entonces, a más tardar, cuando se pone de manifiesto hasta dónde llega un producto estándar.

Esto se observa especialmente bien en el tema de la transparencia salarial. SAP ha anunciado para 2026 nuevas funciones dentro del paquete People Intelligence, denominadas «EU Pay Transparency Insights». Esto es relevante. Sin embargo, para los responsables de RR. HH. y de TI, el trabajo propiamente dicho comienza antes: ¿están los datos salariales de todos los sistemas pertinentes disponibles en un formato que permita realizar análisis comparativos? ¿Están bien armonizados los complementos, los tipos de tiempo y las particularidades locales? Si falta esta base, incluso la mejor función especializada solo será de ayuda limitada.

Aquí es donde entran en juego los «HR-Booster» de NTT Data Business Solutions. No se trata de una alternativa al estándar de SAP, sino de una ampliación pragmática para empresas con entornos mixtos. Se trata de estructuras de datos preconfiguradas, pero personalizables, en la Business Data Cloud, que aglutinan datos de SuccessFactors, nóminas, gestión de horarios y otros datos ajenos a SAP más rápidamente de lo que sería posible con una nueva estructura totalmente personalizada.

De este modo, los «booster» responden a parte de las cuestiones que subyacen en la perspectiva de DSAG: no de forma teórica, sino operativa. No resuelven todos los debates sobre la hoja de ruta. Pero pueden acortar considerablemente la distancia entre el estándar de SAP y la realidad del cliente. Precisamente para las empresas que aún no tienen la gestión de nóminas totalmente en la nube o que trabajan a nivel internacional con definiciones diferentes, esto suele ser la clave.

Formación y competencias en red

La situación es similar en lo que respecta al desarrollo del personal, las competencias y la formación. Si se analiza de forma aislada, un sistema de formación proporciona rápidamente indicadores de actividad. Estos datos solo cobran relevancia estratégica cuando se relacionan con los puestos, las cuestiones de sucesión, los procesos de selección o los cambios organizativos.

Quien solo quiera saber cuántas sesiones de formación se han impartido, obtendrá una cifra. Quien quiera saber dónde se producen las carencias en las competencias o qué puestos son prácticamente imposibles de cubrir internamente, necesitará que la base de datos alcance un nivel de madurez diferente.

Es precisamente aquí donde se decide si los datos puntuales se convierten realmente en una base sólida para la toma de decisiones. Mientras cada fuente tenga su propia lógica, incluso los mejores paneles de control seguirán siendo vulnerables a las críticas políticas. Solo cuando se armonicen las definiciones, las funciones y las estructuras se obtendrán análisis que realmente sirvan de apoyo a la dirección.

Por eso, en el mercado alemán, la cuestión de la «People Intelligence» no se limita a la funcionalidad. Se extiende directamente a la protección de datos, los permisos y la participación de los trabajadores. Desde el punto de vista técnico, en la Business Data Cloud se pueden definir espacios, roles y accesos.

Sin embargo, desde el punto de vista organizativo, sigue planteándose la cuestión de quién puede consultar qué datos de RR. HH. y a qué nivel, y quién es el responsable de estas normas. Precisamente por eso, el comité de empresa no es un tema que deba tratarse en la aceptación final, sino en el inicio del proyecto.

Gobernanza y aceptación

Esto es más que una simple medida de precaución. Quien involucre desde el principio al comité de empresa, al departamento de protección de datos y al departamento de TI de RR. HH., no solo aclara los derechos de acceso, sino también la limitación de la finalidad, los límites de análisis y la aceptación. Muchos proyectos fracasan no porque falten funciones, sino porque la confianza y la gobernanza se incorporan demasiado tarde.

En este sentido, lo decisivo no es tanto la tecnología en sí misma como la capacidad de conciliar adecuadamente los estándares del producto, la realidad del proyecto y la participación.

Lo que deben aclarar los responsables de la toma de decisiones

Para los responsables de RR. HH. y de TI, la situación se resume, por tanto, en tres cuestiones prácticas.

Primero: ¿Son suficientes los datos de SuccessFactors y los contenidos estándar para resolver los principales problemas relacionados con la elaboración de informes?

Segundo: ¿En qué ámbitos la gestión de nóminas, la gestión del tiempo, la selección de personal o la formación cobran tanta relevancia que se necesitan productos de datos adicionales?

Tercero: ¿La gobernanza forma parte de la arquitectura desde el principio o se incorpora posteriormente?

Las ventajas surgen cuando el trabajo manual de conciliación se convierte en rutinas fiables: menos bucles en Excel, informes más rápidos y menos debates de fondo sobre la fiabilidad de los indicadores. El mercado, en el ámbito de los recursos humanos, se encuentra todavía en una fase inicial.

Por eso es aún más importante empezar con claridad: primero hay que comprobar qué es lo que ya ofrece el estándar y, a continuación, decidir con precisión en qué casos resulta conveniente recurrir a productos de datos adicionales y ampliaciones.

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