La importancia de la gestión de recursos inteligente

La asignación de recursos a proyectos siempre ha creado complicaciones para los servicios profesionales al tener que encontrar las skills requeridas para los proyectos de los clientes sin pérdida de tiempo. Esas tareas de atribución se han realizado hasta ahora a nivel local y los líderes han recurrido una y otra vez al mismo talento. A pesar de que en las empresas de servicios profesionales hay una rotación de personal relativamente alta, consiguen completar el trabajo.

Pero en estos últimos años, el sector afronta una situación totalmente distinta. El mercado de talento jamás ha sido tan limitado como lo es hoy, con una tasa desempleo más baja que nunca en la UE y casi dos vacantes por cada trabajador disponible en EE. UU. 

Muchos empleados se están cuestionando qué es lo que quieren y esperan de las empresas para las que trabajan. Y entretanto las empresas de servicios profesionales siguen tratando de pulir los modelos de trabajo remoto o híbrido. Al mismo tiempo, debido a la incertidumbre económica generalizada, han aumentado el nivel de escrutinio por parte de los clientes y las presiones relativas a los márgenes. Y el incremento de la actividad de fusiones y adquisiciones y del uso de contrataciones externas hacen que a las empresas les resulte mucho más difícil entender las skills y las capacidades disponibles en todo su ecosistema de talento.

Algunas se aferran a los procesos convencionales y lo están pasando mal. Otras están adoptando la automatización y el machine learning para conseguir una visibilidad en tiempo real de sus empleados y colaboradores y para aumentar todo lo posible la eficiencia y la inteligencia de la asignación de recursos a proyectos. 

"El factor humano nunca desaparecerá completamente", dice Patrice Cappello, Global Head of Professional Services Industry Strategy de Workday. "Pero el machine learning puede gestionar muchas más dimensiones relativas a la formación de un equipo ideal para un proyecto concreto. De esta manera la persona a cargo de las asignaciones puede tomar decisiones basadas en datos, con más rapidez, precisión y confianza".

Tales decisiones basadas en datos también pueden tener un efecto positivo en los resultados finales. Un estudio realizado por Service Performance Insight constató que con la automatización de los servicios profesionales había aumentado en un 4 % la utilización facturable de los empleados. Según los analistas, en una empresa que emplea a 100 personas con una tasa promedio de 200 $/hora, ese 4 % de incremento de utilización son 8000 horas más facturables al año y un incremento de los ingresos de 1,6 millones de dólares.

Cappello y Justin Joseph, director sénior de estrategia de productos para servicios profesionales de Workday, hablaron recientemente sobre la gestión de recursos inteligente (IRM) y su incipiente papel reformador del sector, y sobre qué pueden hacer las empresas de servicios profesionales para maximizar el valor de IRM.

La automatización en el sector de los servicios profesionales es un tema que venimos tratando desde finales de la década de 1990. ¿Qué ha cambiado y por qué adoptan las empresas tecnología inteligente?

Cappello: Antes, en los servicios profesionales había reparos a la hora de dedicar esfuerzos a una auténtica gestión de recursos para toda la empresa. Había una sensación de que se ocultaban recursos y de que las cosas acababan funcionando aun sabiendo que había bajas en la empresa. Pero los últimos años han sido un caldo de cultivo para poner de relieve las vulnerabilidades de ese enfoque. Los márgenes más reducidos y la creciente sofisticación de los clientes para obtener recursos están llevando a las empresas a replantearse la gestión de esos recursos, y vemos que ahora el sector se toma mucho más en serio la automatización. 

Joseph: La tendencia actual hacia la IRM también se ha acelerado debido a la adopción del trabajo remoto e híbrido. Con nuevas formas de trabajar es más fácil crear equipos formados por recursos procedentes de toda la empresa, sin importar su ubicación o huso horario. Pero muchas empresas también se han dado cuenta de lo imprecisa que es su visibilidad de las skills de sus empleados y colaboradores. 

Aunque tal vez tengan una taxonomía de skills que gestionan en hojas de cálculo, esa no es una gestión correcta. Por eso han optado por dejar que se asigne a los proyectos personal conocido de los encargados de la asignación. Dicha estrategia no es escalable, y menos en un entorno remoto o híbrido. 

¿Qué entendemos por gestión de recursos inteligente o IRM? ¿Qué la hace "inteligente"?

Joseph: Desde una perspectiva de software, "inteligencia" es casi lo mismo que machine learning. Pongamos Workday Skills Cloud como ejemplo. Utiliza machine learning para seleccionar información de diversas fuentes —como currículos, evaluaciones del desempeño, sistemas de aprendizaje o los tipos de proyecto que se han asignado a una persona en el pasado— para crear una ontología de skills exhaustiva que se actualiza continuamente. Esa visión en tiempo real y precisa de las skills existentes es prácticamente imposible de lograr con una hoja de cálculo. 

Pero la ontología de skills no es más que uno de los componentes de IRM. También se pueden utilizar datos de relaciones con los clientes, como la ubicación o las preferencias de idioma, e incluso la importancia estratégica de ciertos clientes. Es posible combinar datos multifuncionales, de ventas, marketing, RRHH [recursos humanos] y finanzas, para precisar la rentabilidad que se conseguirá al asignar ciertos recursos o modificar supuestos relacionados con la cartera de candidatos.

El software puede utilizar todos esos datos y hacer recomendaciones concretas para dotar de recursos un proyecto determinado, así como modelos alternativos. O sea que cuando hablamos de gestión de recursos "inteligente", a lo que realmente nos referimos es a machine learning aplicado a distintas dimensiones.

Cappello: Hay que decir que cuanto más grande se hace una empresa, más imprevisible puede ser la gestión de recursos. El machine learning puede encargarse de gran parte de lo más difícil a la hora de tenerlo todo en cuenta y optimizar las recomendaciones. El factor humano está siempre presente porque son las personas las que siguen tomando las decisiones, pero ahora lo hacen con herramientas avanzadas. 

¿Cómo se relaciona IRM con el desarrollo y la retención del talento?

Joseph: En los servicios profesionales, la gente tiende a trabajar en los mismos proyectos una y otra vez. Un partner o un director sénior podría asignar repetidamente los mismos recursos, que podrían sentirse saturados de trabajo o restringidos en cuanto a perspectivas profesionales. Y al mismo tiempo se podría pasar por alto o infrautilizar a nuevos contratados o empleados con nuevas skills por el mero hecho de que es difícil abrirse paso. Así que puede acabar teniendo empleados que se sienten agotados y empleados que se sienten olvidados, y ninguno de ellos sentirá que está progresando. 

El machine learning puede eliminar algunos de los sesgos para garantizar que el trabajo se distribuye equitativamente y que se recurre al talento idóneo para cada uno de los proyectos de la empresa. Y como IRM se centra en los datos sobre empleados y colaboradores —como sus skills, capacidades e intereses y ambiciones profesionales— la finalidad de las recomendaciones es ampliar y reforzar continuamente las skills del personal. Eso puede aportar una verdadera ventaja competitiva en un sector en el que el crecimiento suele supeditarse a las exigencias de los clientes. 

Cappello: Las cadenas de suministro de talento siempre han sido fundamentales para los servicios profesionales. Pero actualmente hay tal escasez de talento que las empresas están desarrollando estrategias para poder gestionar un incremento de trabajo con una fuerza laboral reducida. Por eso les conviene encontrar formas no solo de asignar el talento adecuado, sino también de ampliar las skills existentes. 

¿En qué deberían centrarse principalmente las empresas que quieran mejorar la gestión de recursos? 

Cappello: Yo diría que en varias cosas, pero ante todo en la exactitud de los datos. La buena gestión de los recursos solo es posible cuando se tienen datos precisos sobre los empleados y colaboradores: esos datos son la base de cualquier sistema, independientemente de la tecnología utilizada. Sabemos de empresas que se apresuran a asignar proyectos a los nuevos contratados y, por esa razón, retrasan la incorporación o no registran todas las skills que poseen esos empleados. Yo les diría tajantemente que no hagan eso. Sin datos sobre empleados y colaboradores, la gestión de recursos renquea desde el principio.

También sugeriría que la empresa examine minuciosamente su forma de controlar qué skills existen en toda la fuerza laboral. Si lo hacen mediante una hoja de cálculo que apenas se actualiza o corre a cargo de una persona que no comparte la información con otros, no cabe duda de que les planteará problemas. Precisamente ante la escasez de empleados, las empresas tienen que saber con qué skills cuentan. Los datos conectados en tiempo real ayudan a las empresas a optimizar la fuerza laboral que tienen y a capitalizar nuevas oportunidades con más rapidez.

Por último, convendría prestar atención a los procesos de asignación de personal en lo relativo a la gestión de recursos. ¿Es un proceso formal? ¿Quién participa en él? ¿Hay índices altos de acaparamiento de recursos? ¿Recurren los encargados de las asignaciones a los mismos recursos una y otra vez? ¿Cómo se alinea el proceso con las necesidades y los objetivos empresariales? ¿Cómo ha afectado a ese proceso la nueva dinámica del trabajo remoto o híbrido? 

Joseph: Estamos viendo que los servicios profesionales, como sector, no muestran mucho interés en reanudar sus operaciones del modo en que las realizaban hace unos años. Las empresas ya están procurando conocer mejor a sus empleados para mejorar la asignación de personal de proyectos, cubrir carencias de talento y cultivar su fuerza laboral de cara al futuro. Y a menudo el mejor paso consiste en dar un primer paso. Entre en acción y los primeros beneficios que le aporte IRM ayudarán a impulsar su proceso.

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