Contenidos del programa

Objetivos

Que al finalizar el programa el participante pueda:

  • Crear la primera versión de un modelo operativo de People Analytics.
  • Implementar un primer piloto dentro de su organización.
  • Conocer casos de éxito y protagonistas de otras empresas.
  • Identificar un insight analítico y convertirlo en una decisión de negocio
  • Aprender cómo usar People Analytics para reclutamiento, rotación, desempeño, ausentismo, accidentes, engagement, etc.
  • Medir el ROI de una acción de People Analytics.
  • Desarrollar un Mindset de gestión “Data Driven” o “Evidence Based Management”

Estructura General

Estructura general

Propuesta

Que el participante vivencie un proceso iterativo que le permita conocer los aspectos conceptuales detrás de People Analytics, los pueda analizar en casos y ejercicios prácticos que le permitan desarrollar un mindset crítico sobre su uso potencial y finalmente consiga evidenciar su valor agregado a través de referentes de mercado que tengan casos de éxito para compartir.

MÓDULO 1 – (1 Clase)

Introducción a People Analytics
Presentación del programa y equipo docente.
Dinámica Agile de presentación de participantes.
Ultimas tendencias globales relevantes de RRHH.
Tecnologías emergentes.
Introducción a que es People Analytics, mitos y verdades.
Mindset de un líder data-driven.
Capacidades y competencias necesarias
La importancia de alinear a la organización involucrando el interés de diferentes actores.
Metodología de 6 pasos para implementar PA

MÓDULO 2 – (1 Clase)

Data Science y Evidence Based Management
¿Qué es data science?
¿Por qué existe la ciencia de datos?
¿Qué es evidence based management?
Evidencia y tipos de evidencias a considerar.
¿Cómo aborda los problemas?
¿Cómo se combina la ciencia de datos con la ciencia de la psicología?
Ciclo madurativo
Evidence Based Management: cómo sustentar científicamente los proyectos de PA

MÓDULO 3 – (2 Clases)

Metodología PA Aplicada a Attrition
Introducción a conceptos básicos de estadística como: Regresión, Correlación, Tamaño de muestra, Error, Confiabilidad, Probabilidad. Diferencias entre describir y predecir, errores de tipo 1 y tipo 2, Etc.
Desafíos particulares para abordar “Attrition”
Diferencias entre análisis de riesgo de fuga y supervivencia.  
6 pasos metodológicos detallados sobre un desafío de negocio real de una compañía multinacional.
Variables a considerar para determinar el impacto o costo para el negocio.
Comprensión práctica de cada paso.
Resultados y planes de acción posibles.
Caso Ejercicio para practicar los conceptos.

MÓDULO 4 – (1 Clase)

Desempeño
El desafío de los datos ruidosos en desempeño.
La importancia de comprender el concepto “Regresión a la media” para desempeño.
Los conductores más relevantes de desempeño.
El perfil de éxito de un colaborador, predicción del desempeño, interno y en selección.
Employee lifetime value
Cómo maximizar las acciones de desarrollo.
Qué beneficio tiene obtener la contribución en $ de un rol.
Caso a definir

MÓDULO 5 – (1 Clase)

Ausentismo
Segmentar tipos de ausentismo, controlable, no controlable y parcial.
Las diferentes fuentes de información
Diferentes impactos del ausentismo en base al modelo de negocio.
Variables a considerar para determinar su “impacto o costo para el negocio”.
Ciclos iterativos de enriquecimiento y adecuación.
Caso a definir

MÓDULO 6 – (1 Clase)

Redes de Colaboración (ONA)
Tipos de redes.
Las diferentes fuentes de información.
Mapeo de redes.
Ejercicio práctico.
OTROS AMBITOS DE APLICACIÓN:
Accidentes de trabajo.
Engagement o Clima.
Ciclos iterativos de enriquecimiento y adecuación.
Considerar particularidades del contexto que exijan un aislamiento.

MÓDULO 7 – (2 clases)

Estructurando un proyecto: Analytics + Agile
Lograr que los participantes tengan una experiencia personalizada ejecutando un proyecto de PA  “real” utilizando metodologías “Agile” como framework.
Trabajo en equipos. Definición de un proyecto de People Analytics por equipo. Distribución de roles.
Definición del problema.
Empatizar
Preparar investigación
Research cualitativo, recopilación de datos, armado de modelo de datos.
Hallazgo, análisis y priorización de Insights
Divergencia Creativa
Convergencia Creativa, clasificación de ideas, matriz de impacto
Desarrollo de Prototipos / Storytelling (presentación por equipos)
Cierre y Entrega de Diplomas

Speakers Invitados

Durante el programa contaremos con la participación de algunos profesionales de RRHH que hayan participado activamente en proyectos de PA o sean referentes de mercado en las tecnologías asociadas. (A confirmar)