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La naturaleza del liderazgo siempre ha sido considerada como un misterio. Pero, para algunas de las empresas más progresistas de la actualidad, vale la pena resolver el misterio. Y el análisis predictivo está ayudando a descifrar el código.

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Al igual que muchas funciones comerciales, la disciplina de recursos humanos está siendo revolucionada por nuevas tecnologías y análisis sofisticados que permiten tomar decisiones basadas en datos de manera más rápida y fácil que nunca. Si bien muchas empresas todavía están mirando hacia atrás con sus análisis, algunas están comenzando a explorar el prometedor campo del análisis predictivo y están encontrando nuevos conocimientos que desafían algunas creencias arraigadas sobre las prácticas de gestión de recursos humanos y talento. Cada vez más, las organizaciones aprovechan los datos para hacer predicciones sobre qué empleados corren el riesgo de abandonar la organización o qué candidatos serán los mejores en el futuro. Menos comunes son las organizaciones que utilizan tecnología predictiva para medir su inversión más importante: sus líderes.

La mayoría de las empresas tienen bibliotecas de materiales de aprendizaje y capacitación en línea sobre cómo ser un mejor líder. Y aunque también tienen montones de datos que les permiten medir qué tan bien les está yendo con las ventas, la productividad, la satisfacción del cliente y el compromiso de los empleados, pocos están reuniendo los dos conjuntos de información. La verdad es que las organizaciones a menudo carecen de una comprensión sólida del verdadero impacto de su desarrollo profesional o cómo vincular los comportamientos de liderazgo con los resultados de desempeño y los resultados comerciales.

Entonces, ¿cómo predicen las organizaciones quiénes serán sus próximos líderes? ¿Y cómo los comportamientos y habilidades que identifican como característicos de los líderes se traducen en resultados comerciales específicos, como mayores ventas, productividad, satisfacción o retención de los empleados?

Estas son las preguntas que algunas organizaciones con visión de futuro están comenzando a responder. Una empresa de hardware de tecnología de Silicon Valley, por ejemplo, sufría una tasa de rotación creciente entre los empleados de alto rendimiento que habían estado en la empresa menos de un año, un fenómeno que estaba creando tensión financiera en el negocio en un entorno de contratación hipercompetitivo. . En un esfuerzo por cuantificar qué aspectos de los trabajos de los empleados contribuían a un compromiso alto o bajo, la empresa comenzó a realizar una serie de encuestas de pulso de una o dos preguntas cada semana. Luego, pasó los datos de la encuesta a través de una herramienta de análisis predictivo para identificar qué partes de los trabajos de los empleados se correlacionaban más fuertemente con un alto rendimiento y retención. Usando el análisis de regresión, la compañía identificó tres áreas como fuertes predictores de éxito:

  1. Duración de la carrera;
  2. Grado de autonomía en el trabajo;
  3. Oportunidades para avanzar.

Luego, la empresa usó esta información para crear una nueva estrategia para reclutar, desarrollar y retener empleados de alto rendimiento. La estrategia puso en práctica los hallazgos del análisis mediante:

  • Enfocar los esfuerzos de reclutamiento en candidatos con un nivel específico de experiencia;
  • Proporcionar oportunidades para un trabajo más autónomo;
  • Aumentar las oportunidades de formación

Los resultados de la iniciativa fueron dramáticos. La rotación entre los empleados de alto rendimiento disminuyó en un 15 por ciento en el primer año.

Si bien el uso de análisis para dirigir el reclutamiento y la retención está despegando en una variedad de industrias, la aplicación de análisis predictivos al desarrollo de liderazgo es menos común y, hasta la fecha, ha habido más fallas que éxitos. En gran parte, se debe al hecho de que las empresas luchan por definir las características o comportamientos que hacen a un líder efectivo. AD Detrick, experto en análisis de aprendizaje y presidente de MetriVerse Learning Solutions, dice: “Hasta que las características de un gran líder no estén bien definidas, es difícil medirlas y predecirlas. En cambio, tiene cientos de bolsillos de datos, muchos de los cuales no se pueden usar, no se pueden aislar desde un punto de vista predictivo y no se correlacionan con el tipo de métricas que realmente mueven el negocio”.

Pero una empresa con la que trabaja Detrick está demostrando que se puede hacer. Una empresa líder en tecnología y redes sociales decidió utilizar análisis predictivos para medir el impacto de su capacitación en liderazgo y trabajo en equipo con el objetivo de mejorar la satisfacción de los empleados y aumentar la retención entre los empleados de alto rendimiento. La empresa comenzó pidiendo a los altos directivos que definieran los comportamientos de liderazgo específicos y medibles que deseaba la organización. Con estas definiciones en la mano, la empresa podría comenzar a recopilar datos confiables sobre qué aprendizaje estaba ocurriendo en relación con las cualidades de liderazgo deseadas, qué comportamientos de liderazgo habían cambiado como resultado de la capacitación y cómo se estaba impactando el negocio.

A través del análisis de regresión, la empresa pudo determinar qué comportamientos probablemente predecirían un alto nivel de satisfacción y retención para los empleados clave y qué actividades de aprendizaje probablemente resultarían en comportamientos que reflejarían las cualidades de liderazgo deseadas. Vincular las intervenciones de aprendizaje a las métricas comerciales significaba que la organización podía hacer algunos cambios fundamentales en su estrategia de capacitación en liderazgo. Hoy, la empresa encuentra:

  • Los empleados que trabajan para líderes que completaron la capacitación de liderazgo y exhiben los comportamientos de liderazgo deseados tienen puntajes de satisfacción más altos;
  • Los empleados de alto rendimiento que trabajan para líderes que completaron la capacitación y exhibieron los comportamientos de liderazgo deseados tienen puntajes de retención más altos;
  • Recursos humanos puede ahorrar costos significativos al descontinuar las ofertas de liderazgo que no respaldan directamente los comportamientos de liderazgo definidos.

Los líderes organizacionales están bajo una presión cada vez mayor para demostrar un retorno real de la inversión en sus iniciativas de desarrollo de liderazgo y, a medida que más y más empresas trabajen para alinear los datos y las métricas de sus iniciativas de liderazgo con sus objetivos comerciales, veremos más ejemplos exitosos. En el mercado de aprendizaje y desarrollo, ISG ha observado que varios sistemas de gestión de aprendizaje (LMS) y proveedores de outsourcing de aprendizaje están creando soluciones patentadas o adquiriendo productos analíticos para brindar esta capacidad.

Hasta la fecha, las empresas han utilizado una combinación de los principales proveedores de LMS, tiendas de registros de aprendizaje y pequeñas soluciones de aprendizaje personalizadas. Si bien algunos de los primeros usuarios han invertido en análisis, han rastreado miles de puntos de datos y no han encontrado ninguna correlación procesable, otros han comenzado a descubrir grandes conocimientos a medida que aprenden más sobre cómo distribuyen y rastrean la información de aprendizaje y rendimiento.

Para crear una estrategia de análisis predictivo exitosa, comience aquí:

  1. Identificar las metas comerciales y los objetivos de desempeño correspondientes. Elija dos o tres objetivos clave.
  2. Definir los comportamientos deseados de los líderes. Sea específico sobre los comportamientos que su empresa necesita en sus líderes. Asegúrese de que estos comportamientos se alineen con la cultura única de su organización.
  3. Reúna datos sobre las actividades que aislarán y desarrollarán los factores que demuestran una fuerte correlación con el éxito del liderazgo. Determina los datos y medidas que necesitarás desde el principio. Encuentre un analista de datos calificado si no tiene esa capacidad internamente.
  4. Enfoque su desarrollo de liderazgo para que tenga el mayor impacto. Una vez que haya correlacionado los datos con las métricas de su negocio y aislado el efecto del aprendizaje en los comportamientos de liderazgo deseados, use los resultados para refinar su enfoque. Esto puede incluir revisar el plan de estudios, poner a todos los líderes en cursos clave, eliminar otras actividades de aprendizaje que no generan resultados o asignar entrenadores de manera proactiva en áreas específicas.

A medida que las organizaciones de recursos humanos progresistas y los proveedores de vanguardia confían cada vez más en el análisis predictivo para analizar la correlación entre el comportamiento del liderazgo y los resultados comerciales, es posible que finalmente respondan la vieja pregunta sobre qué hace a un buen líder. Y, para aquellos que lo hagan, la recompensa seguramente será grande.

Sobre el Autor Stacey es directora y colaboradora clave de los recursos humanos y la tecnología y los servicios relacionados con el talento de ISG. Ella asesora a los clientes en todos los aspectos de los compromisos de recursos humanos, incluida la subcontratación del proceso de contratación y la gestión del talento. Stacey es una bloguera prolífica y es entrevistada con frecuencia por publicaciones de la industria. Con casi 20 años de experiencia en estrategia de soluciones, desarrollo de productos, recursos humanos corporativos, entrega de operaciones, transiciones y consultoría de recursos humanos, Stacey tiene un profundo conocimiento operativo del espacio de talento y los desafíos de sus clientes, así como una capacidad única para hacer las preguntas correctas. para ayudar a las organizaciones a alinear sus iniciativas de abastecimiento con su visión.

Cuota:

¿Cómo pueden los gerentes usar el análisis predictivo?

El análisis predictivo puede ayudar a comprender los atributos de un gerente de línea en una organización que provocan que los empleados se vayan. La extracción de datos de empleados anteriores, sus hábitos, calificaciones de desempeño, retroalimentación, pago, antigüedad y niveles podría medirse contra el perfil de sus líderes de equipo.

¿Cómo usan los líderes los análisis?

Los líderes empresariales que desean tomar decisiones inteligentes e informadas generalmente recurren al análisis de datos. Mediante el análisis de datos, pueden recopilar, analizar y comprender grandes conjuntos de datos para mejorar la retención de clientes, evaluar y mitigar el riesgo, mejorar la eficiencia operativa y mucho más.

¿Cuáles son algunas técnicas de análisis predictivo?

Las 10 mejores técnicas de análisis predictivo

  • Procesamiento de datos. La minería de datos es una técnica que combina estadísticas y aprendizaje automático para descubrir anomalías, patrones y correlaciones en conjuntos de datos masivos.
  • Almacenamiento de datos.
  • Agrupación.
  • Clasificación.
  • Modelado predictivo.
  • Regresión logística.
  • Árboles de decisión.
  • Análisis de series temporales.

Mas cosas…•

Cuáles son los tres pilares de la analítica predictiva

Para aliviar la frustración y brindar una mejor solución y experiencia de análisis para la organización, los analistas comerciales y de datos deben enfocarse en fortalecer los tres pilares del análisis de datos: agilidad, rendimiento y velocidad.

Video: predictive analytics for leadership