En el mundo de la analítica de personas hay dos maneras de enfocar el trabajo: quienes buscan crear dashboards llamativos, y quienes utilizan los datos para resolver problemas reales del negocio. La diferencia no está en la tecnología, sino en la mentalidad. A continuación, compartimos algunos principios prácticos para pasar de la visualización a la acción, y convertir los datos en decisiones que mueven la aguja del negocio.

Principios básicos

El punto de partida no es un panel de control, sino una pregunta de negocio relevante. Identifica un problema concreto y medible:

1.  Define el reto (no el informe) Elige un problema claro y “doloroso”: rotación en perfiles críticos, tiempo a cubrir vacantes, productividad de ventas, absentismo… Formula una pregunta de decisión: “¿Qué tres palancas reducirían la rotación del colectivo X en 3 meses?”

2. Arma un equipo mínimo viable: HRBP + alguien de datos (o curioso del Excel/BI) + IT/Seguridad + un sponsor del negocio. Si no hay sponsor, no hay proyecto.

3. Datos mínimos viables (DMV) Empieza con lo que ya tienes: HRIS, ATS, LMS, encuestas y coste. Asegura definiciones únicas (¿qué es “baja voluntaria”?) y permisos. Nada de “big data” y recuerda: datos limpios > datos grandes.

4. Time Boxing : Acota el esfuerzo con un caso de uso y “90 días” de tiempo: Un foco, una métrica, hipótesis simples y una prueba de valor. Ejemplos:

• Rotación en primer año (de un colectivo clave).
• Calidad de contratación (rendimiento/ permanencia a 6–12 meses).
• Absentismo en un área con impacto operativo.

5. Entrega por sprints, cuenta historias. No presentes 40 gráficos y sigue la regla 3-2-1 (obtener 3 hallazgos + 2 recomendaciones + 1 decisión). Visuales simples, con contexto de negocio y siempre una acción como siguiente paso.

6. Privacidad y ética by design. Minimiza datos, anonimiza cuando toque, evita “cajas negras” que no puedas explicar y documenta supuestos. Otra regla: Confianza > cualquier algoritmo.

7. Mide el retorno de la inversión aunque sea de forma aproximada. Ejemplo: Ahorro estimado (p. ej., rotación evitada × coste de reposición) – coste del proyecto (personas + horas + licencias).

8. Escala lo que funcione; crea un catálogo de casos, plantillas repetibles y forma a HR en gestión y análisis de datos. Ya vendrán después las herramientas: la madurez es un hábito, no un software.

Aciertos y errores comunes

• Empieza pequeño, cerca del negocio, con preguntas claras.
• Co-crea con managers y comunica en lenguaje de impacto.
• No compres primero la herramienta.
• No midas por medir.
• No lances modelos que nadie entiende o puede usar.

El valor de la analítica de personas no está en los dashboards, sino en las decisiones que inspira. Empieza por un problema real, colabora con el negocio, mide el impacto y actúa con ética.

En RSM, nuestro equipo de People & Culture ya aplica este enfoque internamente. Trabajamos con People Analytics para comprender mejor a nuestras personas, anticipar necesidades y generar un impacto real en la organización. Porque al final, la madurez analítica no se compra: se construye, dato a dato y decisión a decisión.

En próximos artículos profundizaremos en nuestro modelo 3-2-1 (3 hallazgos + 2 recomendaciones + 1 decisión). Mientras tantos estaremos encantados de que compartas con nosotros tus pensamientos.

Autor: Luis Carrasco, socio de Consulting