Crear su caso de negocio de los datos de skills

Las skills son la moneda de cambio de las organizaciones modernas y las empresas tienen la oportunidad de añadir valor y objetividad a cada práctica que involucre datos de skills. El autor invitado y líder de RR.HH., Ben Eubanks, comparte sus insights.

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Este post aparecía anteriormente en el blog SHRM.

Como muchos padres el último año, he pasado más tiempo con los materiales de aprendizaje de mis hijos, volviendo a familiarizarme con los entresijos de las matemáticas de la escuela secundaria, las ciencias sociales y mucho más. Uno de los conceptos que me llama la atención en la ciencia son las partículas atómicas, porque tiene una relación muy clara con cómo tomamos decisiones de talento en el trabajo.

Los átomos son los componentes individuales más pequeños de un elemento. Tienen las características necesarias para decirnos cuál es el elemento y cuáles son sus propiedades y, por lo general, no se puede romper en partes más pequeñas.

En un estudio reciente sobre el desarrollo del talento y la movilidad de los empleados, encontramos que 1 de cada 5 trabajadores no sabía si su empleador tenía alguna idea sobre cuáles eran sus skills.

Las skills tienen la misma función en el lugar de trabajo.

Son los bloques de construcción más pequeños de cada posición y diferentes mezclas y competencias pueden crear nuevos roles y niveles. Las competencias también forman la base de una gran variedad de actividades de recursos humanos:

  • Contratación: ¿Estamos seleccionando las skills correctas que necesitamos para crecer como organización?

  • Desarrollo: ¿Estamos desarrollando las skills correctas que necesita nuestra gente para seguir siendo competitiva?

  • Movilidad: ¿Utilizamos las skills como lenguaje común para el crecimiento profesional y las promociones?

  • Desempeño: ¿Son las skills del personal el foco de los procesos de desempeño?

  • Diversidad e inclusión: ¿Utilizamos skills para impulsar culturas y prácticas más inclusivas en todo el negocio?

Las skills pueden ser incluso parte de la imagen de un compromiso más grande. En un estudio reciente sobre el desarrollo del talento y la movilidad de los empleados, encontramos que 1 de cada 5 trabajadores no sabía si su empleador tenía alguna idea sobre cuáles eran sus skills. ¿Cómo esperamos que esos empleados se comprometan si piensan que su empresa y sus líderes ni siquiera conocen sus capacidades?

Esta es una versión corta de una lista mucho más larga de aplicaciones para skills dentro del negocio. En pocas palabras, las skills son la moneda de cambio de las organizaciones modernas y las empresas tienen la oportunidad de añadir valor y objetividad a cada práctica que involucre datos de skills.

Objetividad y subjetividad en la identificación de skills

Los datos de skills son un nivel de información objetivo y poderoso si se utilizan de forma apropiada. Sin embargo, nuestra investigación muestra que la principal forma por la que los empleadores miden las skills es a través de las observaciones del mánager. Si bien las observaciones no son esencialmente malas, es importante que no sean el único método para evaluar las skills y las competencias.

Según los datos sobre sesgos cognitivos, los seres humanos tenemos casi 200 tipos de sesgos que afectan a nuestra toma de decisiones cotidiana. ¿No cree que si esos sesgos afectan al tipo de detergente de ropa que compramos en el supermercado, también afectarán a cómo identificamos, medimos y evaluamos las skills de las personas que nos rodean en el trabajo? Elija cualquier sesgo en la lista y podrá comprobar fácilmente cómo puede ser un factor en la identificación de skills.

Podemos ver en nuestra investigación dos factores clave para crear datos de skills más precisos e interactivos:

  • Vectorización. Vectorizar significa simplemente usar múltiples elementos para aproximarse a la verdad. Cuando un piloto está volando un avión, los controladores de tráfico aéreo pueden ofrecer diferentes direcciones a lo largo del tiempo que, progresivamente, guían al piloto acercándole hasta su destino. En el contexto de las skills, podemos usar skills autoidentificadas, evaluaciones, e incluso observaciones de mánagers o feedbacks de 360 grados para ayudar a vectorizar las skills reales de un individuo.

  • Tecnología. Hablando de parcialidad, sobreestimamos lo que podemos recordar y subestimamos la cantidad de información que no sabemos sobre un tema. En un sentido práctico, si le pidieran que enumerara las tres mejores skills de sus tres amigos más cercanos, seguramente usted podría hacerlo. ¿Y si le pidieran las siete mejores skills de sus 10 amigos más cercanos? Se complica gradualmente a medida que nos vamos alejando. La buena noticia es que la tecnología no tiene esa limitación y puede crear imágenes precisas de las skills a escala.

Una vez que se dispone de datos de skills reales del personal, se abren algunas valiosas aplicaciones empresariales. Dependiendo de cuánto se haya pensado en este concepto en el pasado, es posible que surjan algunas preguntas sobre cómo funciona o qué barreras podrían existir.

Si bien las observaciones no son esencialmente malas, es importante que no sean el único método para evaluar las skills y las competencias.

4 preguntas y problemas comunes sobre las estrategias basadas en skills

1) ¿Cómo nos ponemos de acuerdo en una definición de skill o en un lenguaje común? Mientras que muchas organizaciones han creado su propia biblioteca de skills y competencias de forma interna (alrededor del 40 % según nuestros datos más recientes), otras utilizan las fuentes existentes de datos de skills, socios tecnológicos o una combinación de métodos para acordar un conjunto de skills. Por lo general, hemos visto que las empresas tienen éxito empezando e iterando en lugar de simplemente esperar hasta que todo sea perfecto.

2) ¿Debemos permitir que los trabajadores identifiquen sus propias skills? ¡Por supuesto! Tener personas que comparten sus propias skills en su perfil de empleado es exactamente como obtener sugerencias de crowdsourcing para un problema. Todo el mundo puede contribuir y eso hace que los recursos humanos y equipos de talento no lo hagan manualmente. Incluso aunque la autoidentificación solo sea un punto de partida, puede ayudar a completar los datos de skills como trampolín.

3) ¿Cómo obtenemos suficientes datos de skills? A partir de la autoidentificación, existen algunos métodos para manejar el volumen de datos de skills adicionales. Por ejemplo, puede permitir que la gente ponga skills a las que se aspiran, no solo puntos fuertes ya existentes. También puede alentarlos a compartir sus preferencias, como la disposición a la reubicación o el interés en los roles de liderazgo. La conclusión es que, una vez que vean que se hace referencia a los datos o que se tienen en cuenta en las decisiones de talento, las personas querrán compartir más información. Recientemente he hablado con el ejecutivo de una empresa aeroespacial que me explicó que actualiza sus propias skills en su perfil de empleado porque esto le ha llevado al ascenso y a conversaciones de movilidad interna en los últimos 18 meses.

En nuestro estudio Remodelación, movilidad y desarrollo del talento de 2021, el 91 % de los trabajadores nos dijo que estaría interesado en una herramienta de desarrollo profesional basada en skills. Ayudarles a entender cómo se utiliza la información puede conducir a una participación mejor y más consistente.

4) Para las empresas que tienen datos de skills, ¿cómo los están utilizando? Entraremos en más detalles sobre este elemento más adelante en esta serie de artículos, pero un líder de empresa nos dijo que estaban utilizando las skills para "involucrar a los trabajadores en sus viajes profesionales, las skills son la conexión para el aprendizaje, los trabajos internos, los mentores, las oportunidades de trabajo, el desarrollo, etc.". Esta información permite tomar una serie de decisiones de talento que no solo benefician a la fuerza laboral, sino también a la empresa.

En el siguiente artículo de esta serie, llevaremos esta discusión más lejos y exploraremos un caso real en el que aplicar datos de skills en un contexto empresarial, sumergiéndonos profundamente en las complejidades de utilizar datos de skills para resolver los problemas de larga duración que afrontan todas las empresas.

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