Por años, la gestión de personas en las empresas estuvo marcada por la experiencia, la intuición y el cumplimiento normativo. Hoy, esa lógica empieza a cambiar y People Analytics se posiciona como el enfoque que impulsa esa transformación. En un entorno de alta competencia, presión por eficiencia y mercados volátiles, el talento se consolida como un diferenciador estratégico, y la data sobre ese talento comienza a pesar cada vez más en los resultados financieros.
Entendido como el uso sistemático de datos sobre desempeño, rotación, clima laboral, habilidades o carga de trabajo para tomar decisiones estratégicas, People Analytics gana terreno en el Perú. Sin embargo, el desafío no es solo recolectar información, sino saber interpretarla y vincularla con el negocio.
Según el estudio Global Human Capital Trends 2024 de Deloitte, el 65% de las organizaciones reconoce que sus iniciativas de People Analytics aún no generan un impacto comercial medible. Solo el 24% afirma que Recursos Humanos es evaluado con los mismos indicadores de negocio que otras áreas y apenas el 3% se considera altamente efectiva capturando el valor que generan sus personas.
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De la intuición al modelo predictivo
Para Daniela Venero, Senior Manager en Michael Page, en el Perú el desarrollo de People Analytics todavía está vinculado a industrias con mayor madurez tecnológica y estratégica en el uso de datos.
“Cuando hablamos de People Analytics en nuestro país, tenemos que vincularlo a sectores donde existe un mayor nivel de madurez tecnológica y analítica, como banca, servicios financieros, minería y retail”, explica en entrevista a Gestión.
En estos sectores, la data ya no solo describe lo que ocurrió, sino que permite anticipar escenarios. Los modelos predictivos para medir rotación y renuncias en roles para anticipar estrategias de atracción y presupuestos vinculados a la retenciòn o inversión en contratación y por ende hacer una gestión más efectiva del workforce planning, explica.
La analítica también está reduciendo tiempos y costos de contratación. “Permite medir de manera cuantitativa, pero también utilizar modelos que aceleren la identificación de candidatos adecuados, con menos tareas manuales y menor costo operativo en atracción de talento”, sostiene Venero.
En esa línea, sectores como minería, retail, consumo masivo, banca, servicios financieros, agroexportación y educación lideran la inversión en estas herramientas.
Impacto en productividad y rentabilidad
Alejandro Reátegui, docente de la Escuela de Posgrado de ESAN, en el área de Gestión Humana y Desarrollo de Habilidades Directivas, subraya que People Analytics dejó de ser una moda porque conecta lo que ocurre con las personas con los resultados del negocio.
“Actualmente, el rol de Gestión Humana dejó de ser únicamente operativo, el enfoque de acompañar y ayudar a la organización a cumplir sus objetivos, obliga a tomar decisiones oportunas; y el tener datos como soporte conlleva a una mayor certeza”, afirma en conversación con este medio.
En productividad, el impacto puede ser tangible. Según el docente, identificar qué factores explican el alto desempeño, asignar mejor el talento y reducir tiempos improductivos puede generar mejoras de entre 5% y 15% en sectores como retail, banca o minería, cuando se optimizan dotaciones y desempeño con base en datos.
En rentabilidad, el uso de modelos que anticipen renuncias en posiciones críticas puede ahorrar pérdidas relevantes. También permite:
- Reducir el costo de la rotación.
- Mejorar la estructura salarial.
- Asegurar que la inversión en capacitación realmente genere retorno.
En sostenibilidad, facilita decisiones de sucesión, protege el talento clave y reduce riesgos laborales o reputacionales. En Perú, donde el talento senior, o de conocimiento claves y especialistas, pueden ser escasos en algunos sectores, esto impacta directamente en la continuidad del negocio, explica.
“El paso es claro: dejar de mirar solo lo que ya pasó y empezar a anticipar lo que puede pasar. Eso es una ventaja competitiva en sectores productivos muy cambiantes”, agrega Reátegui.
El uso de People Analytics permite anticipar la rotación, optimizar la dotación y vincular la gestión del talento con indicadores financieros clave. Foto: Pixabay.
Brechas y talento híbrido
El crecimiento de People Analytics está generando una nueva demanda laboral. No se trata únicamente de científicos de datos, sino de perfiles híbridos que combinen visión de negocio con capacidad analítica.
“La combinación principal es la de talento en data con visión de negocio”, señala Venero. Y agrega que el 52% de los empleadores planea contratar perfiles vinculados al mundo de la analítica, en un contexto de boom de demanda de especialistas en datos, automatización e inteligencia artificial aplicada a Recursos Humanos.
No obstante, la brecha es evidente. En el Perú, todavía existe una distancia entre la formación tradicional en gestión laboral y las competencias en estadística aplicada, herramientas de visualización como Power BI o modelos predictivos.
Reátegui identifica carencias claras:
- Mayor comprensión y uso de datos.
- Manejo de herramientas analíticas más allá del Excel básico.
- Capacidad de convertir datos en mensajes claros para la alta dirección.
- Entendimiento financiero del negocio.
- Pensamiento predictivo y no solo descriptivo.
“Muchos profesionales dominan la normativa laboral y la gestión operativa, pero todavía cuesta traducir indicadores de personas en impacto sobre margen o rentabilidad. Para ello, se requiere entender la estrategia del negocio y aventurarse a salir de la zona de confort del rol operativo”, advierte.
Además, el desafío no es solo técnico. Implica un cambio cultural y un mayor “fitness digital” en las organizaciones, especialmente en generaciones más maduras que muestran mayor resistencia al cambio.
Más que software: decisiones con criterio
Uno de los errores más frecuentes en la implementación de People Analytics es creer que basta con adquirir un software. Sin una visión estratégica clara, indicadores bien definidos y datos confiables, el resultado puede ser un tablero atractivo, pero sin impacto real.
Entre las fallas más comunes están:
- No definir el foco o la métrica correcta.
- Analizar datos sin objetivos estratégicos claros.
- No vincular indicadores de personas con indicadores financieros.
- Subestimar la resistencia en el proceso de gestión del cambio.
En ese punto coincide Ana Paula Durán, Customer Success Operations Lead de Mandü. “Hoy muchas empresas ya tienen datos sobre sus colaboradores, pero el verdadero desafío está en saber leerlos y convertirlos en decisiones que impacten en el negocio. People Analytics no solo es tecnología. Es tener criterio, formación y acompañamiento experto”, sostiene.
El estudio Global Talent Trends 2024 de Mercer refuerza esta idea: las empresas con mayor crecimiento son 1,4 veces más propensas a utilizar analítica a lo largo de todo el ciclo de vida del colaborador. Asimismo, el 40% de los ejecutivos espera que la analítica avanzada y la inteligencia artificial generen incrementos de productividad superiores al 30%, aunque el 58% considera que la tecnología avanza más rápido que la capacidad de las personas para adaptarse.
El nuevo rol de RR.HH.
Con la expansión de la inteligencia artificial y la analítica avanzada, el rol de Recursos Humanos está llamado a transformarse. Muchos procesos administrativos se automatizarán y los modelos predictivos serán más precisos, permitiendo personalizar mucho más la experiencia del colaborador, remarca Reátegui.
Pero lejos de desaparecer, el área evolucionará hacia funciones más estratégicas:
- Diseñador de estrategias de talento basadas en datos.
- Estratega organizacional.
- Custodio ético del uso de IA en personas.
- Traductor entre algoritmos y cultura.
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“En el mercado peruano, donde la conversación recién empieza a consolidarse, la ventaja competitiva no estará solo en tener más datos, sino en interpretarlos mejor que la competencia”, manifiesta Durán.
People Analytics no reemplaza la gestión humana; la fortalece. Y en un contexto donde cada punto porcentual de productividad o cada reducción en rotación puede impactar directamente en la rentabilidad, la data del talento deja de ser un indicador interno para convertirse en una variable financiera clave.
