Pero si no todos los empleados tienen el mismo desempeño profesional, ¿Tiene sentido que el plan retributivo sea el mismo? Es más, con los avances tecnológicos que estamos presenciando, ¿No se podría tener un sistema de compensación más certero y eficiente?

Aunque si existe una cuestión a la que se puede hacer frente gracias a HR Analytics,es a la reducción de la brecha salarial de género, evitando cualquier tipo de sesgo y logrando la equidad retributiva.

Aunque con carácter previo a cualquier acción dirigida a mejorar la retribución de los empleados, hay consideraciones legales que no se pueden pasar por alto y que resumimos a continuación brevemente.

La privacidad de datos y el impacto del RGDP en HR Analytics

Antes de poder analizar una de las potenciales aplicaciones del HR Analytics en cuestiones tan delicadas como la retribución y de cómo la Inteligencia Artificial va a suponer un factor diferencial en la gestión del capital humano en la próxima década, resulta imprescindible conocer uno de los principales retos al que nos vamos a tener que enfrentar, el Reglamento General de Protección de Datos (“RGPD”).

El RGPD es el marco normativo que establece los requisitos legales que las empresas han de cumplir para poder usar los datos de los empleados. La finalidad de la norma es otorgar un mayor control sobre el uso que las empresas pueden dar a los datos personales de los ciudadanos de la Unión Europea.

Para que las empresas puedan utilizar los datos personales de sus empleados, se ha de contar con el consentimiento expreso de los mismos y éstos han de ser plenamente conscientes del uso que van a hacer de sus datos.

Así pues, uno de los pilares sobre los que debe basarse HR Analytics es en la plena transparencia del uso de los datos de las personas.

La transparencia en las empresas resulta un elemento clave ya que tradicionalmente, la visión que se ha tenido de los departamentos de “Recursos Humanos” ha ido siempre acompañada de cierta desconfianza y recelo.

Por suerte, actualmente estamos en un entorno profesional en el que el peso que han adquirido los departamentos de Recursos Humanos es mucho más estratégico y avances disruptivos como son HR Analytics, suponen un factor diferencial y aportan valor añadido a la gestión del capital humano dentro de las empresas.

En cualquier caso, una práctica muy común (y totalmente válida) entre las empresas para minimizar los riesgos de cualquier infracción contenida en el RGDP es anonimizar los datos lo máximo posible. Es decir, borrar los rasgos o características personales que puedan ser identificables y que no sean determinantes para el proceso de almacenamiento y análisis de datos.

Por último, es importante tener presente que bajo el amparo del RGDP, los empleados tienen “derecho al olvido” y pueden retirar el consentimiento otorgado a las empresas en un momento inicial para el tratamiento de sus datos personales.

Compensación y Beneficios basados en los datos

Son muchos los factores mediante los cuales podemos medir la satisfacción de los empleados con las empresas en las que trabajan (i.e. RSC de la compañía, políticas de conciliación familiar, actividades que promueven la salud entre los trabajadores, etc.) pero sin lugar a duda, la retribución es uno de los factores clave a la hora de medir la satisfacción y de potenciar el desempeño de cualquier profesional.

Así pues, la influencia que puede llegar a tener HR Analytics en el diseño e implementación de políticas retributivas “individualizadas” para cada empleado, resulta trascendental para el desarrollo estratégico de cualquier negocio.

En contraposición a las tendencias más “clásicas” de los departamentos de Compensación y Beneficios, donde se establecen unos objetivos “tipo” que han de cumplir los empleados, se han de aportar nuevos enfoques más “ambiciosos” en los que se combinen la analítica de datos (tanto de fuentes internas, como externas) con el uso de la Inteligencia Artificial, para crear paquetes retributivos ad hoc, que se ajusten a las necesidades concretas de cada trabajador dentro de una empresa.

Para ello, uno de los principales retos a los que se ha de hacer frente es a la eliminación de los sesgos, ya que estudios recientes muestran que aquellos profesionales que perciben sesgos en sus organizaciones, tienen el triple de posibilidades de abandonar la compañía.

Cuando cuestiones de gran calado y relevancia para las organizaciones, como es la compensación, no están siendo automatizadas y cuando no se aportan suficientes datos para tomar la decisión correcta, se deja margen para el error y para que se incurra en dichos sesgos.

Ya comentamos en un artículo anterior la relevancia de basar la toma de decisiones en datos y no exclusivamente en la experiencia para poder estar alineados con la estrategia de la empresa y minimizar los potenciales errores.

No obstante, sigue siendo práctica habitual delegar en los mánager ciertas decisiones que no necesariamente están controladas, como por ejemplo, qué trabajador ha tenido mejor desempeño y por tanto percibirá mayor retribución variable. En estas ocasiones se pueden llegar a producir prácticas injustas ya que, en la toma de decisiones siempre existirá algún tipo de sesgo.

Cuando las organizaciones no están tomando decisiones basadas en datos, están tomando decisiones basadas en cómo se sienten los mandos de mayor responsabilidad sin más soporte que su propia experiencia y eso es lo que se ha de reducir lo máximo posible, precisamente para llegar a eliminar, entre otras cuestiones, la brecha salarial de género.

Esta es una de las cuestiones que tiene mayor impacto y que se puede producir desde el inicio de los procesos de selección. Hace varios años, se detectó que el software de selección de Amazon tenía una tendencia a descartar automáticamente currículums que contuviesen la palabra “mujer” o en los que se incluyesen universidades exclusivamente de mujeres.

La cuestión sobre la equidad de la remuneración ha sido objeto de estudios muy detallados (“Women in Business 2020”, “Brecha salarial de género en España” o “Estrategia para la Igualdad de Género 2020-2025”) en particular debido a la obligación de informar sobre la «brecha salarial entre los géneros» en España, recogida en el Real Decreto-ley 6/2019, de 1 de marzo, de medidas urgentes para garantía de la igualdad de trato y de oportunidades entre mujeres y hombres en el empleo y la ocupación.

Resulta imperativo que las empresas tengan datos mucho más detallados para realizar una evaluación precisa de la equidad de la remuneración. Muchos de los datos necesarios para una evaluación exacta de la equidad de la remuneración, como el sueldo básico, las estructuras de las primas, las clases de puestos y los valores de rendimiento, residen en las solicitudes de indemnización. Los procedimientos estadísticos en combinación con el análisis de la remuneración revelan el verdadero panorama de la remuneración que puede comunicarse. Claramente, si los avances tecnológicos pueden ayudar a automatizar aspectos de la remuneración y los beneficios, que consumen recursos económicos y de tiempo dentro de las organizaciones, así como a diseñar políticas retributivas que tengan en cuenta las diferencias generacionales e incluso demográficas de las personas que componen la plantilla, aquellas empresas que consigan liderar el cambio de visión estratégica del área de compensación y beneficios, estarán llamadas a ser figuras principales en la atracción y retención del mejor talento.