Pero midiendo tanto, a veces olvidamos lo esencial: los datos no cambian nada si no cambian las decisiones.
En muchas organizaciones, People Analytics se volvió un espejo bonito. Uno que muestra números, tendencias, colores y comparativos… pero no movimiento.
Como vimos en Parte 1: La trampa de los datos de personas que engañan con precisión, creemos que por tener información ya estamos gestionando. Y así, RH cae en la falacia más peligrosa: la ilusión de acción por análisis.
El resultado es predecible: reportes cada vez más sofisticados, pero culturas que no se transforman. Nos volvemos expertos en “salir guapos en la foto”, aunque los problemas sigan exactamente en el mismo lugar.
Si todavía no lo hiciste, revisa Parte 2: La trampa de las métricas resumidas en People Analytics para entender cómo los KPI simplificados también contribuyen al estancamiento.
Cada vez que hacemos un diagnóstico sin actuar, el mensaje es claro: “Esto es solo para medir, no para decidir.”
Y eso erosiona la credibilidad de RH más que cualquier cifra. Porque cuando los datos no generan consecuencias, se vuelven ruido.
No se trata de dejar de medir. Se trata de usar los datos para anticipar, no solo describir.
Ese es el salto que necesitamos dar: pasar del diagnóstico al diseño. De mirar el pasado a predecir el impacto de las decisiones.
No hace falta un modelo de machine learning para hacerlo. Basta con pensar: “¿qué escenario estoy evitando mirar?”
People Analytics no debería servir para decorar presentaciones, sino para provocar conversaciones. Los datos que solo confirman lo que queremos creer no sirven. Los que incomodan, esos sí cambian cosas.
La próxima vez que presentes resultados, no pienses si se ven bien. Pregúntate si harán que alguien haga algo diferente.
Porque la madurez analítica de RH no se mide por el dashboard, sino por el impacto que genera.
Por Yoel Kluk, socio de Olivia.