People analytics: qué es y por qué es importante para RRHH

Entre las muchas gestiones que debe afrontar un departamento de RRHH, una de las más significativas a día de hoy es la asociada a “people analytics”, es decir, el aprovechamiento de datos con los que entender la actividad de cada empleado/a, mejorar en distintos aspectos y anticiparse a crisis, conflictos o incluso pérdida de talento.

Qué significa realmente people analytics en RR. HH.

El término people analytics está bastante estandarizado en el sector. Puede que lo hayas visto también representado como HR analytics o analítica de personas.

En esencia, people analytics consiste en la aplicación de métodos tanto cuantitativos como cualitativos, que ayuden a analizar los recursos laborales de la empresa (empleados/as), responder preguntas acerca de su productividad presente y futura y tomar decisiones que ayuden a mejorarla. Como se puede comprobar, comparte enfoque con disciplinas afines como “talent analytics”.

No se trata solo de obtener datos y crear informes, también se debe aprovechar para formular hipótesis, experimentar y medir el impacto de nuestras acciones.

Ofrece infinidad de posibilidades. Es posible empezar por preguntas vinculadas al negocio como “¿qué herramientas ayudan a mi equipo de ventas?” o “¿qué perfiles aceleran más la productividad en la empresa?”. Partiendo de este análisis, es posible llegar a establecer modelos de trabajo, pruebas controladas y continuar con nuevos análisis.

Métricas que mueven la aguja (rotación, absentismo, eNPS, tiempo de cobertura)

También es importante tener en cuenta que en people analytics no todas las cifras valen lo mismo. Las métricas de RR. HH. con impacto directo en negocio suelen agruparse en estos cuatro bloques:

• Rotación: indica cuántas personas salen de la empresa en un periodo de tiempo analizado. Se aprovecha para detectar la pérdida de talento y tomar acciones sobre onboarding, liderazgo y carrera.
• Absentismo: refleja ausencias no planificadas y también sirve de alerta sobre el bienestar o la carga de trabajo y organización. Gracias a estos datos se pueden aplicar medidas de salud, turnos de trabajo y estrategias de prevención.
• eNPS (Employee Net Promoter Score): mide si los/las profesionales recomendarían la empresa, su compromiso y la experiencia que tienen en ella. Se enfoca sobre todo a mejorar en factores como liderazgo, reconocimiento y desarrollo.
• Tiempo de cobertura: días desde aprobar la vacante hasta aceptar la oferta. Este análisis sirve para evaluar la agilidad del reclutamiento, simplificar procesos si es necesario y acortar cuellos de botella.

Fuentes de datos y cómo conectarlas (HRIS, ATS, clima, LMS)

Gracias a las nuevas tecnologías, people analytics permite obtener todo tipo de datos de cualquier empresa. Ahora bien, es importante tanto seleccionar bien qué fuentes utilizamos, como también cómo las conectamos.

Estos son algunos de los entornos que más debemos tener en cuenta para este análisis:

• HRIS (Human Resource Information System): es el sistema matriz donde gestionar todo de los/las empleados/as (altas, bajas, cargos, estructura, salarios). Es la fuente principal y más específica de datos que podemos aprovechar y desde la que enlazar todo lo demás.
• ATS (Applicant Tracking System): en esta métrica se obtienen todos los datos obtenidos en el proceso de búsqueda y contratación (de dónde viene cada candidato/a, las etapas por las que pasa, entrevistas realizadas, oferta que le ha interesado). Esta métrica es interesante relacionarla con la anterior, para así seguir la calidad de la contratación y el tiempo asociado al puesto de trabajo en la empresa.
• Clima laboral: se suele aprovechar mediante encuestas anónimas y, unido al HRIS, permite analizar y explicar los porcentajes de rotación y absentismo en la empresa, sin tener que identificar a nadie en concreto.
• LMS (Learning Management System): abarca todos los cursos, asistencias a eventos y formación interna para mejorar cualquier aptitud profesional. Entrelazar esta medición con la productividad de cada profesional, ayuda a identificar la evolución del desempeño, su relación con la movilidad de personal y la estabilidad laboral.

Tecnología y herramientas para optimizar la selección

En los últimos años, el proceso de selección ha experimentado una fuerte transformación gracias a la tecnología. Herramientas como los ATS (Applicant Tracking Systems), los sistemas de matching automático de candidatos o las plataformas de entrevistas por vídeo con IA permiten agilizar tareas repetitivas y centrarse en la parte más humana del proceso.

Estas aplicaciones no solo facilitan el seguimiento de cada candidatura, sino que, integradas con People Analytics, aportan información sobre la calidad de la contratación, los tiempos de cobertura o la relación entre la experiencia del candidato/a y su posterior rendimiento.

Además, el uso de analítica avanzada o algoritmos de recomendación ayuda a identificar patrones de éxito en perfiles similares y a mejorar la toma de decisiones sin depender únicamente de la intuición. En definitiva, la tecnología se convierte en una aliada estratégica para que RRHH sea más ágil, objetivo y eficiente.

En el mercado existen cada vez más soluciones tecnológicas que ayudan a poner en práctica estrategias de People Analytics y a digitalizar los procesos de selección y desarrollo. Plataformas como Visier o Personio permiten integrar datos de distintas fuentes —desde el reclutamiento hasta la gestión del talento— y obtener análisis avanzados sobre rotación, compromiso o rendimiento. Herramientas más orientadas a visualización, como Tableau, facilitan crear cuadros de mando para interpretar mejor las métricas de RRHH.

En el ámbito español, destacan soluciones como HRider o Kenjo, que simplifican la evaluación del desempeño, el feedback 360º y el seguimiento de indicadores clave, ayudando a tomar decisiones más objetivas y centradas en las personas. Todas ellas reflejan cómo la tecnología se ha convertido en una aliada estratégica para mejorar la experiencia del empleado y hacer de RRHH una función más analítica, ágil y orientada al negocio.

Del insight a la acción: alinear con objetivos y KPIs de negocio

Tras el análisis, viene la ejecución. En people analytics esto requiere trazar una estrategia de acciones enfocadas a objetivos o KPIs de negocio. No hay una única forma de hacerlo, todo depende de los datos obtenidos y de las metas planteadas.

Por ejemplo, si se detecta que la rotación de personal aumenta durante los primeros seis meses, es prioritario establecer objetivos de retención de talento y medir el impacto de las estrategias previstas.

En esta situación también es recomendable incluir el análisis de los resultados de programas de liderazgo y su relación con el compromiso de los empleados (engagement).

Tras aplicar distintas acciones, se debe analizar qué funcionó mejor, qué se puede escalar y qué otras medidas deben pararse por no obtener los resultados deseados.

Caso práctico: reducir la rotación mejorando el liderazgo de nuevos jefes

Con un caso práctico es mucho más sencillo entender el importante papel de una estrategia de people analytics.

Partimos de la siguiente situación: una empresa de servicios observa que dejan el cargo más profesionales en aquellos equipos en los que los managers llevan menos de un año desempeñando su trabajo.

El análisis aquí debe cruzar datos de movimiento de personal con encuestas de onboarding y buscar así patrones: ¿los managers tienen poco feedback para hacer su trabajo? ¿Las expectativas en la entrevista de trabajo y luego en la propia dinámica de la empresa son difusas? ¿Están mal distribuidas las cargas de trabajo desde el inicio?

Con la información ya recabada, llega el momento de intervenir. Aquí hay muchas estrategias posibles:

• Celebrar un curso de liderazgo centrado en conversaciones de expectativas, feedback estructurado y capacidad de planificación.
• Hacer un checklist de onboarding para managers con informes que puedan aprovecharse.
• Fomentar prácticas como “shadowing” y “coaching” para mejorar las aptitudes y los resultados de ese liderazgo.
• Establecer alertas tempranas que permitan identificar cuándo un equipo o departamento presenta señales de riesgo

Por último, se miden los resultados. Si se hace mediante comparativa de equipos nuevos y otros consolidados, es posible identificar mejor todavía la evolución que los managers experimentan.

Este nuevo análisis trae datos muy relevantes. Puede mostrarnos que no se trata de pagar más o contratar más rápido, sino de clarificar las prioridades y responsabilidades de cada manager, para así también mejorar su relación con el equipo que dirige.

Errores comunes y cómo evitarlos (sesgos, privacidad, métricas vanidosas)

Una estrategia de people analytics debe tener adaptabilidad, facilidad de seguimiento y ser productiva. Para ello hay que tener claro tanto lo que se debe hacer como lo que se debe evitar.

Estos son algunos de los errores más comunes en este tipo de estrategias:

• Trabajar con sesgos: utilizar modelos de trabajo que replican desigualdades pasadas o interpretaciones causales incorrectas.
• No respetar la privacidad: con encuestas que no son anónimas, políticas de trabajo ambiguas o sin gestionar los consentimientos necesarios.
• Utilizar métricas demasiado vanidosas: que pueden ser visualmente muy atractivas, pero que en la práctica no aportan información útil, ni mucho menos resultados válidos.
• Buscar una solución “one-shot” (de una sola aplicación): los problemas en la compañía deben abordarse casi siempre de forma multidisciplinar y en un proceso continuo, optar por una salida rápida y fácil no suele ser productivo.

Otro reto emergente es el uso de algoritmos de selección. Aunque pueden mejorar la eficiencia, también pueden reproducir sesgos si no se diseñan y auditan correctamente. Por eso, los equipos de RRHH deben trabajar junto a expertos en datos y ética para garantizar que los modelos sean transparentes, explicables y justos, evitando discriminaciones por género, edad u origen.

Datos al servicio de las personas y del rendimiento

Cuando usamos people analytics con cabeza, todos ganan. La empresa toma decisiones más acertadas: sabe dónde invertir para contratar mejor, desarrollar a su gente y evitar pérdidas por salidas o vacantes sin cubrir.

Para los/las profesionales, se traduce en una experiencia más clara y justa: procesos sencillos, onboarding bien pensado, oportunidades reales de aprendizaje y líderes con más herramientas. En resumen, menos improvisación y más decisiones basadas en hechos, explicadas con transparencia.

La clave es empezar por lo que necesitan las personas, entender qué les frena, qué les motiva y qué podrían hacer mejor con un poco de apoyo. Conectar datos con cuidado (respetando la privacidad y evitando comparaciones injustas) y convertir lo que aprendemos en cambios concretos nos ayudará a mejorar no solo la experiencia de cada profesional, sino también su rendimiento en el trabajo.

La innovación en RRHH pasa por combinar lo mejor de la tecnología con la inteligencia humana: usar los datos para decidir mejor, pero sin perder la empatía y la visión de las personas. People Analytics, cuando se integra con herramientas digitales de selección y desarrollo, se convierte en el eje de una función de RRHH más estratégica, ágil y centrada en las personas.