Uso de People Analytics para convertirse en una organización de aprendizaje eficiente
Publicado: 2017-03-10Dado el hecho de que la tecnología está cambiando tan rápidamente, todas las organizaciones entienden la importancia de invertir en el aprendizaje continuo, para que puedan mantenerse a la vanguardia. Ahora está muy bien hablar sobre la importancia de ser una organización de aprendizaje, pero ¿cómo se mide realmente el aprendizaje de sus empleados?
Esto puede ser un gran desafío, especialmente en las nuevas áreas técnicas, como la PNL y la inteligencia artificial. ¿Cómo sabe si sus programadores e ingenieros informáticos tienen las habilidades necesarias para competir? ¿Necesitan capacitación adicional? ¿Cuál es el mejor método de entrenamiento? ¿Y a quién selecciona para la formación avanzada? ¿O deberías contratar sangre fresca?
Estas son preguntas extremadamente importantes que mantienen despiertos a los directores ejecutivos, directores de tecnología, jefes de entrega y jefes de unidades de negocios. Sorprendentemente, no saben cómo responderlas, porque no tienen una buena forma de evaluar objetivamente las habilidades técnicas de sus programadores . Esta es una laguna notable, dado que el éxito de estas empresas se basa en la competencia técnica de sus empleados.
El problema con las evaluaciones de aprendizaje
Se ven obstaculizados por el hecho de que las evaluaciones del aprendizaje técnico hoy en día son imprecisas e inexactas. Por lo general, son muy subjetivos y se basan en lo que el gerente de ese programador en particular siente acerca de sus habilidades. La competencia técnica de todos los programadores de un equipo no va a ser la misma , y es bastante miope pretender que todos son iguales. Sin embargo, las calificaciones de los empleados son fáciles de manipular y no es posible saber si un individuo obtiene una calificación de competencia técnica alta porque realmente es un niño prodigio en programación o porque es bueno para complacer a su gerente.
Un programador estrella puede ser 10 veces más productivo que uno ordinario. ¿Cómo identificamos a estos programadores estrella? ¿Cómo les ayudamos a mejorar cada vez más? ¿Cómo nos deshacemos de los programadores de bajo rendimiento que solo ocupan espacio porque son mejores para halagar a su jefe?
El problema actual con las evaluaciones de competencias técnicas es que se pueden manipular fácilmente. La mayoría de los motores de evaluación de habilidades técnicas de hoy en día ofrecen solo preguntas simples de opción múltiple. Estos son notoriamente poco confiables porque un programador inteligente puede adivinar las respuestas correctas, aunque no tenga ni idea del contenido. Otra opción de evaluación de uso común prueba las habilidades algorítmicas, pero esto es útil solo para los empleados cuyo trabajo implica mucha codificación. No tiene sentido probar esto para los innumerables otros roles (front-end, back-end) donde estas habilidades no están relacionadas con su trabajo diario.
El estándar de oro es probar usando problemas de codificación de la vida real que el ingeniero tiene que resolver para que pueda probar sus capacidades prácticas . Ahora, esto generalmente se hace usando una pizarra con un ingeniero altamente calificado que realiza una entrevista. Sin embargo, debido a que esto requiere la intervención humana, es muy costoso y requiere mucho tiempo, y no es posible aplicarlo para los empleados junior. Aquí es donde comienza el problema porque las hojas de calificación y las calificaciones de las universidades de la India son muy poco confiables.
Necesitamos un mejor método para la capacitación en evaluación técnica: un motor que sea independiente del ser humano y que también fomente el aprendizaje continuo. Esto sería muy útil para la empresa porque pueden rastrear rápidamente sus estrellas y asignarlas a los mejores proyectos, de modo que puedan crear más victorias para la empresa. También podrán identificar a los que tienen un desempeño deficiente, para que puedan mejorarlos y volver a capacitarlos, para asegurarse de que no se queden atrás.
Solo si la empresa comprende las fortalezas y debilidades técnicas de su gente a nivel individual podrá hacerlo de manera eficiente. Estos análisis de personas se pueden utilizar para garantizar que los empleados tengan las habilidades de vanguardia que la empresa necesita para seguir siendo relevante a medida que el mundo evoluciona.
Estas métricas ayudarían a los jefes de entrega de negocios a planificar sus cursos de capacitación, porque podrían ver cuáles son sus brechas de habilidades y qué tan rápido necesitan llenarlas. Este criterio objetivo de competencia también ayudaría a los gerentes comerciales a dotar a sus equipos de manera más inteligente , para que puedan optimizar los puntajes de utilización de sus empleados. En este momento, lo improvisan y hacen que los inteligentes compensen a los codificadores incompetentes, pero estas métricas los ayudarían a tomar mejores decisiones de asignación.
Qué están haciendo los directores de recursos humanos
Los directores de recursos humanos ya están comenzando a implementar modelos predictivos que pueden ayudarlos a identificar, reclutar, desarrollar y retener a las personas adecuadas, para que puedan maximizar su capital humano. El mapeo de datos de recursos humanos ayuda a las organizaciones a identificar puntos débiles y priorizar futuras inversiones.
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DoSelect ha creado una solución en línea inteligente y de vanguardia para proporcionar análisis sobre la competencia técnica de los empleados. Ha creado evaluaciones simuladas que clasifican a los candidatos según las habilidades que son relevantes para sus tareas diarias, no solo algoritmos.
Esto también es muy útil para el empleado, porque puede comprender objetivamente cuáles son sus deficiencias y luego pedir ayuda para completarlas. Podrá acelerar su propia progresión profesional y podrá demostrar objetivamente que su las habilidades están mejorando en el momento de sus evaluaciones.
Esto creará un ciclo positivo de virtudes, ya que los programadores ambiciosos competirán entre sí para completar las evaluaciones con éxito, con el fin de obtener aumentos y promociones. Al igual que los médicos necesitan educación médica continua (CME), los programadores de computadoras también necesitan educación técnica continua . HR comprende la importancia de esto, pero la mayoría de las personas de HR no están lo suficientemente calificadas para poder juzgar las habilidades técnicas de los codificadores.
La meritocracia debería ganar
Un tablero que muestre la competencia técnica de un programador a lo largo de su carrera permitirá que la organización se convierta en una verdadera meritocracia, donde los buenos ingenieros son promovidos porque son técnicamente mejores. Este es el tipo de empresa que atraerá incluso a más buenos ingenieros porque pueden ver que la progresión de su carrera puede ser meteórica si son hábiles.
Una empresa que es capaz de medir adecuadamente las habilidades técnicas y recompensarlas bien , tiene una ventaja competitiva desleal en el mercado porque se convertirá rápidamente en el empleador preferido.
Aún mejor, este tablero se puede usar para demostrar el valor de la capacitación que el departamento de recursos humanos tiene la tarea de proporcionar. Todas las organizaciones de TI gastan mucho dinero en capacitación y muchas incluso han establecido sus propias universidades.
Lamentablemente, no tienen idea de si el entrenamiento funciona; por qué funciona; cuando funciona; qué capacitación funciona mejor y para quién funciona, porque hay tantas variables que no pueden analizar porque no tienen el análisis de datos para hacerlo (lo cual es un poco irónico, dado el hecho de que estas organizaciones de TI ganan dinero al proporcionar análisis de datos para sus clientes!)
Estas empresas aún no pueden responder preguntas básicas sobre la capacitación que ofrecen . ¿Es mejor hacer la formación online? ¿Es mejor el peer-to-peer? ¿Es mejor la formación en el aula? ¿Debe hacerse de manera informal, uno a uno? Hay muchas opciones, pero esto solo genera mucha confusión, porque el circuito de retroalimentación nunca se cierra.
El problema es que las empresas hoy en día gastan millones en capacitación técnica, pero se encuentran paralizadas porque no cuentan con herramientas de medición adecuadas para evaluar los resultados de sus cursos de capacitación. Hoy en día, solo tienen que confiar en los datos de participación y finalización y en las revisiones de retroalimentación de los empleados , pero realmente no tienen forma de poder medir la mejora en el desempeño técnico de manera cuantificable. Este es el santo grial, y esto es lo que promete ofrecer el panel de DoSelect (una empresa en la que soy un inversor ángel).
Qué hace DoSelect
Hoy en día, uno de los principales problemas es asignar ingenieros con las habilidades adecuadas al proyecto correcto. Esta es una decisión clave porque necesitan asegurarse de que la competencia del ingeniero coincida con la complejidad del proyecto. Hoy, los líderes de equipo y los gerentes de proyecto trabajan en estrecha colaboración con los equipos de recursos humanos para identificar perfiles válidos.
Consultan los sistemas HRMS/HRIS para identificar personas con habilidades relevantes y luego usan esos perfiles preseleccionados que luego son entrevistados por el equipo técnico interno y luego por el cliente. El problema es que la reserva de talento se ha vuelto tan escasa que la mayoría de los perfiles son inadecuados. Entonces, la empresa necesita contratar nuevos empleados en pie de guerra o volver a capacitar a sus empleados, los cuales son ejercicios complejos y costosos.
Han podido salirse con la suya con estas ineficiencias porque tenían márgenes de beneficio muy grandes. Sin embargo, a medida que estos se reduzcan, tendrán que usar mejores herramientas para medir la perspicacia técnica de sus ingenieros con mayor precisión.
Las evaluaciones no son el fin, sino los medios para un fin; el fin es la toma de decisiones basada en datos en la gestión de personal. Necesitamos tratar a las personas como personas, no como artilugios.
[Esta publicación del Dr. Aniruddha Malpani apareció por primera vez en LinkedIn y se ha reproducido con autorización].