Un ‘vistazo’ al correo electrónico y el calendario de los trabajadores para entender cómo trabajan

La empresa EY colabora con Microsoft Workplace Analytics para aprovechar los datos anonimizados del correo electrónico y los calendarios de los trabajadores
Un 'vistazo' al correo electrónico y el calendario de los trabajadores para entender cómo trabajan
Un ‘vistazo’ al correo electrónico y el calendario de los trabajadores para entender cómo trabajan

La empresa EY colabora con Microsoft Workplace Analytics para aprovechar los datos anonimizados del correo electrónico y los calendarios de los trabajadores

Usar la ciencia de datos para predecir cómocambianlas personas dentro de las empresas puede sonar futurista.Como escribimos recientemente, la gestión del cambio es una de las pocas áreas que no ha sido alterada sustancialmente por la revolución de los datos. Pero aunque nunca podamos convertir la gestión del cambio en una “ciencia dura”, algunas empresas sí que se estánbeneficiando ya del potencial que ofrecen estas técnicas basadas en datos.

Una de las principales vías para ello es el análisis del tráfico de correos electrónicos y los metadatos del calendario. Esto nos dice mucho acerca de quién hablacon quién, en qué departamentos, qué reuniones se mantienen, sobre qué y durante cuánto tiempo. Este tipo de análisis están ayudando a EY -la empresa en la que nosotros trabajamos y que colabora conMicrosoft Workplace Analytics– a ayudar a sus clientes a predecir la probabilidad de retener el talento clave después de una adquisición,además de idear estrategias para maximizar su capacidad de retención. A partir de los datos del correo electrónico y el calendario podemos identificar patrones sobre quién se relaciona con quién, qué partes de la empresa están más sometidas a tensión y cuáles sonlas personas más proactivas a la hora de superar las posibles barreras de la empresa.

Claramente, y de forma comprensible, pueden existir reparos y dudas por la privacidad si se propone examinar el correo electrónico y el calendario de una persona, incluso si se trata de cuentas corporativas.Sin embargo, también puede obtenerse información de alcance con metadatos anonimizados, en los que se eliminan tanto los nombres particulares de las personas como el contenido específico de cada comunicación.Es posible analizar los metadatos para identificar los grandes temas de los que se habla y la frecuencia con la que se habla entre diferentes departamentos de ellos. Es más, esos mismos metadatos se pueden correlacionar después con indicadores más tradicionales de la efectividad de los procesos. Lo que los metadatos nos ofrecen son datos fiables sobre cómo fallan los procesos en la organización. Ya no necesitamos confiar en anécdotas y encuestas entre los trabajadores; el análisis de datos nos permite determinar con precisión dónde colapsa una estructura, un proceso, solo con examinar el flujo de trabajo diario. Gracias a este trabajo, podemos decir con precisión qué cambios en el comportamiento y acciones de los trabajadores se necesitan para hacer que un nuevo proceso funcione y luego supervisar su mejora en tiempo real.

Uno de los primeros ejemplos surge de unareestructuración organizativa en la que hemos estado trabajando. Este tipo de proyectos suelen estar motivados por el deseo de mejorar la ejecución de la estrategia y reducir los costes. Tradicionalmente, sólo se podía medir el componente económico, lo que a su vez provocaba que este dominara la toma de decisiones. En un proyecto con un cliente de EY utilizamos laciencia de datos para tomar decisiones de diseño organizacional que puedan acelerar la consecución de los objetivos de una estrategia.El cliente quería aumentar la colaboración entre las diferentes unidades de negocio de la empresa, por ejemplo entre ventas y desarollo de productos. Para ello, utilizamos un análisis de los datos del correo electrónico y los calendarios de los trabajadores anonimizados para predecir el impacto que el número de reportes directos de un gerente tenía sobre la capacidad de colaborar entre equipos concretos. Eso nos ayudó a optimizar el diseño de los flujos de trabajo en la empresa y lograr elresultado que el cliente quería.

El potencial de estas técnicas es cambiar la forma en que los responsables de equipo y encargados interactúan con los trabajadores. Hoy en día, la mayoría de los gerentes están haciendo todo lo posible parainvolucrar y motivar a losempleados. Sin embargo, todavía tenemos que esperar a que se produzcan “detonantesformales” antes de que podamos responder, como una encuesta a los empleados o un cara a cara con un encargado. Analizar el tráfico de correos electrónicos podría permitirnos intervenir mucho antesy averiguar si lo que estamos haciendorealmente funciona. Esto puede convertirse en una especie de “análisis del sentimiento de los trabajadoresen tiempo real”, algo que transformaría la calidad de la visión que los gestores tienen sobre el trabajo en sus empresas.

Un posibleejemplo es la reciente orden ejecutiva del presidente de Estados Unidos, Donald Trump, en la queimpuso la prohibición de viajaral país para los nacionales de siete países de mayoría musulmana. Esto supuso una preocupación importante para muchas empresas tecnológicas que tienen un gran número de trabajadores con visas H1-B [para perfiles de alta especialización] originarios tanto de los países afectados como de sus vecinos de Asia y Oriente Medio. Si las empresas hubieran utilizado una solución de inteligencia artificial que proporcionara una visión en tiempo real, podrían haber monitorizado el nivel de preocupación en la organización, tal vez prever incluso el tipo de preocupaciones que podrían llegar a tener los trabajadores. Muchos empleadores organizan sesiones de diálogo con los empleados para responder a sus preguntas y conocer sus preocupaciones y dudas. Sin embargo, las únicas pruebas que tenemos sobre el impacto de estas sesiones son meramente anecdóticas. Pero con un sistema de “sentimiento del empleado en tiempo real” podríamos saberlo con precisión, responder en consecuencia y medir el impacto de nuestras respuestas.

Siempre necesitaremos profesionales de la gestión del cambio para interpretar estos datos y diseñar las formas correctas de trabajar con los empleados durante un proceso de transformación o una emergencia externacomo la prohibición de viajar a Estados Unidos. Lo que estas herramientas de ciencia de datos pueden lograr es que nuestras respuestas sean más rápidas y más concretas, pueden decirnos lo que funcionó de una manera más rápida, más fiable y menos invasiva que cualquier otro indicador anterior. En el caso de la reestructuración empresarial mencionada antes, sólo se necesitaron tres semanas para analizar los datos de comportamiento de un año que se incluirían en el diseño de los procesos y la estructura futuros. En el pasado, habríamos dependido de técnicas más invasivas como pueden ser las entrevistas y las encuestas a trabajadores. Son métodos que no solo exigen más tiempo, sino que también introducen todo tipo de prejuicios. Nuestro consejo para el gestor del cambio del futuro es hacerse amigo de los datos; nunca reorganizar sin ellos.


por
trad. Maximiliano Corredor

Michael L. Tushman es el catedrático de Administración de Empresas Paul R. Lawrence Promoción del MBA de 1942 en la Escuela de Negocios de Harvard y director de Change Logic, una empresa de consultoría con sede en Boston especializada en innovación, liderazgo y cambio. Es coautor, con Charles O’Reilly, de Lead and Disrupt (Stanford University Press, 2016). Usted puede seguirlo en Twitter en @MichaelTushman.

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