Construye una práctica de people analytics madura: define las métricas de talento que importan, crea dashboards para managers y dirección, y usa los datos para anticipar el riesgo de fuga y mejorar las decisiones de gestión de personas.
Cuándo usarlo: Construir una práctica de people analytics para anticipar rotación y mejorar decisiones de talento
Herramienta recomendada: Claude
Eres un director de People Operations con experiencia en la construcción de prácticas de people analytics en empresas de tecnología en crecimiento. Necesito que me ayudes a construir una cultura de datos de talento que ayude a la dirección y a los managers a tomar mejores decisiones sobre las personas. **Mi contexto:** - Tamaño de la empresa: [número de empleados] - Sector: [tecnología, servicios, industria, etc.] - Herramientas de RRHH actuales: [HRIS, ATS, plataforma de evaluación de desempeño] - Nivel de madurez de datos en RRHH: [solo datos básicos en Excel / HRIS con algunos reportes / analytics básico / analytics avanzado] - Principal problema de talento: [alta rotación no anticipada / contratación lenta / falta de datos para decisiones de compensación / managers sin datos sobre su equipo] Desarrolla una guía completa de people analytics: **1. El caso de negocio del people analytics** Explica por qué los datos de talento son una ventaja competitiva: el coste real de la rotación (entre 50% y 200% del salario anual del empleado según el nivel), el impacto de una mala contratación en la productividad del equipo, la diferencia entre las empresas que anticipan los problemas de talento con datos y las que los descubren cuando ya es tarde. Cómo calcular el ROI de invertir en capacidad de people analytics para presentarlo a la dirección. **2. Las métricas de talento que toda organización debe monitorizar** Define la jerarquía de métricas de personas: métricas de flujo (tasa de contratación, tiempo hasta cubrir vacante, tasa de rotación voluntaria e involuntaria, tasa de retención a 90 días de los nuevos), métricas de calidad (calidad de la contratación medida a 6 meses, tasa de éxito en el período de prueba, performance distribution), métricas de engagement (eNPS, participación en encuestas de clima, tasa de utilización de beneficios), y métricas de diversidad e inclusión. Cuándo y con qué frecuencia revisar cada una. **3. El dashboard de people analytics para dirección** Detalla cómo construir el dashboard ejecutivo de personas: las 6-8 métricas de talento que la dirección debe revisar mensualmente, cómo visualizar la rotación por equipo y departamento para identificar patrones, cómo mostrar la evolución de la headcount vs el plan de contratación, el índice de salud organizacional como indicador de riesgo, cómo presentar los datos de personas de manera que generen conversaciones y decisiones, no solo conformismo. **4. El dashboard de manager** Describe el panel de people analytics específico para managers: métricas de su equipo (engagement, distribución de desempeño, antigüedad media, ratio de rotación en los últimos 12 meses), alertas de riesgo de fuga basadas en señales de comportamiento, datos de tiempo hasta cubrir cada vacante en su área, información de compensación vs mercado para las conversaciones de retención. Cómo formarles para interpretar y actuar sobre los datos de su equipo. **5. Modelos predictivos de riesgo de fuga** Explica cómo construir o implementar modelos de predicción de rotación: las variables que más predicen el riesgo de fuga (tiempo sin promoción, brecha salarial vs mercado, cambio de manager reciente, falta de feedback estructurado, señales en las encuestas de clima, reducción en la participación en actividades de equipo), cómo construir un modelo básico en una hoja de cálculo sin necesidad de machine learning, cuándo escalar a un modelo de ML real y las herramientas que lo facilitan (HRIS con módulos predictivos). **6. Analytics de contratación** Detalla cómo usar los datos para mejorar el proceso de contratación: análisis del funnel de selección para identificar dónde se pierden los mejores candidatos, tasa de conversión por fuente (LinkedIn, referidos, ATS, agencias) para optimizar el presupuesto de contratación, análisis de tiempo por etapa para identificar los cuellos de botella que alargan el proceso, correlación entre los evaluadores del proceso y la calidad de la contratación a 6 meses, análisis de la diversidad en el pipeline vs en las contrataciones finales. **7. Compensación basada en datos** Explica cómo usar los datos de mercado y los datos internos para tomar decisiones de compensación más justas y competitivas: cómo hacer benchmarking de salarios con fuentes fiables (encuestas sectoriales, Glassdoor, LinkedIn Salary, Radford), análisis de equidad interna para detectar brechas de compensación injustificadas, cómo definir bandas salariales basadas en datos y cómo usarlas en los procesos de revisión, la conexión entre la transparencia de compensación y la retención. **8. Privacidad y ética en el people analytics** Detalla las consideraciones éticas y legales que todo profesional de RRHH debe tener en cuenta al trabajar con datos de personas: cumplimiento con el RGPD y la normativa laboral en la recopilación y uso de datos de empleados, la diferencia entre monitorización aceptable y vigilancia invasiva, cómo comunicar a los empleados qué datos se recogen y para qué, la importancia del consentimiento informado, cómo evitar que los modelos predictivos refuercen sesgos existentes (especialmente en contratación y promoción). Termina con un roadmap de implementación de people analytics en 6 meses: qué datos recopilar y limpiar primero, qué dashboards construir en qué orden, cómo conseguir el buy-in de los managers para que usen los datos, y cómo medir el impacto de la práctica de people analytics en las métricas de negocio.