Una cuestión de perspectiva
Puesta en marcha de People Analytics
Por un lado, las reticencias son comprensibles, porque el análisis de los datos de personal siempre va asociado a obstáculos jurídicos y éticos especialmente elevados en comparación con otros ámbitos empresariales. Además, las decisiones que afectan directamente al futuro y la carrera profesional de los empleados no deben ponerse a la ligera en manos de una "inteligencia artificial". Son numerosos los ejemplos negativos de proyectos fallidos de análisis de personas que provocaron importantes daños de imagen. Aunque los algoritmos suelen actuar de forma más objetiva que los decisores humanos, el problema de la desventaja estructural en particular puede trasladarse a los sistemas.
Por otro lado, la reticencia es lamentable, ya que los valores añadidos de la IA ya no son mitos de consultoras y proveedores de tecnología. Al contrario, el valor añadido se ha demostrado científicamente. La investigación empírica de Sinan Aral y sus colegas demostró ya en 2012 que el uso de la analítica de personas está asociado a un mayor éxito empresarial. Además, las posibles áreas de aplicación del aprendizaje automático y la analítica predictiva en RRHH son tan diversas y de tan largo alcance como la propia gestión de RRHH.
El valor añadido tiene que competir con los costes del proyecto y, en su caso, con los costes de oportunidad de los proyectos analíticos de otros departamentos. El mayor problema, sin embargo, es que en RRHH, como ocurre tan a menudo con los actores humanos, es difícil cuantificar el valor añadido cualitativo en términos concretos. Al final, sin embargo, no es sólo el objetivo lo que cuenta para los proyectos piloto, sino también el camino: según la curva de aprendizaje ideal-típica, los conocimientos técnicos adquiridos en el primer proyecto de análisis de personas conducen a una reducción del 30% en el esfuerzo para los siguientes proyectos de análisis de personas. Los sistemas informáticos, los conocimientos técnicos y, sobre todo, los datos deben considerarse activos que crearán valor añadido para muchos proyectos.
Como en tantos otros proyectos, a las partes interesadas en el proyecto se les confía una gran variedad de intereses y tareas. Un cambio de perspectiva puede ser útil para fomentar el entendimiento y la comunicación entre las distintas partes interesadas. En consecuencia, la metodología ágil de proyectos adquiere una importancia central en People Analytics. Funciones como el propietario del producto o el Scrum master son fundamentales para fusionar a los actores y las perspectivas en un proyecto global homogéneo.
