Análisis de datos: Qué pueden aprender recursos humanos de los deportes

“Este artículo fue creado por Dash Davidson, Artista Senior de datos deportivos en Tableau.”

Diferentes organizaciones confían cada vez más en la toma de decisiones basada en los datos para alcanzar el éxito. En particular, el mundo del deporte, incluyendo el Futbol, la NFL y la NBA, han adoptado el análisis de datos, para dejar atrás aquellos días en que las decisiones se basaban en corazonadas y no en los datos. Ahora, los entrenadores y gerentes deportivos utilizan el análisis de datos para ver qué jugadores realmente están aportando para alcanzar los objetivos. Las empresas pueden aprender mucho de los deportes cuando se trata de reclutar nuevos talentos.

El "ojo de buen cubero” solía ser el factor determinante en muchos campos antes de la aparición del análisis de datos, lo cual describe perfectamente la manera en que el reclutamiento funcionaba en el pasado. La adquisición de nuevo talento siempre ha sido algo subjetivo, pero no tiene por qué ser un juego de azar. El análisis de datos puede generar información valiosa sobre si alguien es apto o no para un trabajo. Los reclutadores cuentan con bases de datos llenas de CVs, evaluaciones de personalidad, pruebas de aptitud científicas y una diversidad pruebas a su alcance. Este tipo de fuentes explotables hacen del análisis de datos una adición perfecta de gran ayuda para el reclutador.

Los datos proporcionan un amplio panorama dentro del potencial para los candidatos a un trabajo, el cual se compone parcialmente de datos sobre los empleos anteriores y su desempeño. El análisis de datos puede buscar previamente el desempeño, la personalidad y los antecedentes de los empleados. Al encontrar qué tipo de persona se está buscando, los reclutadores pueden hacer predicciones objetivas sobre de los futuros candidatos.

Aunque son elementos fundamentales, los datos no son una bola de cristal. Dentro de las ligas deportivas, los datos pueden proporcionar un conocimiento profundo sobre el valor potencial de un individuo pero no pueden decirlo todo. ¿Los datos por sí solos podrían decirnos que el Real Madrid obtendría un récord de 23 juegos en una temporada regular pero perdería la liga? ¿O cuán cerca estaría Leonel Messi de superar a Maradona o Pelé como el mejor jugador de todos los tiempos? No, no y no. Del mismo modo, los datos no pueden garantizar de qué manera un nuevo empleado manejará los distintos tipos de presión, son parámetros que no se reflejan en los datos. Siempre habrá un elemento impredecible en los deportes y en el reclutamiento laboral.

Las empresas deben reconocer que los datos no buscan proporcionar una imagen definitiva de un candidato, sino crear una imagen más completa y basada en hechos. Así como un entrenador de futbol no descarta a un jugador que obviamente es excelente sólo porque los datos parecen dicen lo contrario, los reclutadores no deberían abandonar totalmente el “ojo de buen cubero” ya que aún no existe un sustituto para el buen juicio. Los datos sólo proporcionan una base que hace que el buen juicio sea más confiable, y depende de los reclutadores decidir sobre esa base. Los datos también facilitan una evaluación continua de su propio juicio: los datos predictivos pueden y deberían modificarse con el paso del tiempo en función de los resultados.

Hoy en día los equipos deportivos que evitan el análisis de datos son cada vez más raros, los reclutadores sin conocimientos de análisis de datos pronto serán una especie en peligro de extinción. Los expertos encontrarán que el análisis de datos es un poderoso complemento para los métodos de reclutamiento tradicionales ya que potencian el buen juicio de las personas. Para muchas empresas el elemento humano se ve empoderado, no disminuido, gracias al análisis de datos.

 

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