Las posibilidades inmediatas de Big Data

 

Hoy en día, cada vez que alguien habla sobre el «futuro del aprendizaje», inevitablemente surgen los mismos temas: realidad aumentada, realidad virtual, aprendizaje automático, inteligencia artificial y datos. Se hablan de dichos temas en términos del futuro, pero varios de estos «temas de moda» no son exactamente nuevos. Por ejemplo, manejé una atracción de realidad virtual en Walt Disney World hace 10 años. Y Netflix demostró el poder de los datos hace 3 años cuando creó el éxito “House of Cards”. Dicha serie fue creada basada en los hábitos y preferencias del espectador, en lugar de confiar únicamente en la creatividad humana. Aunque muchos de estos temas «futuristas» no son necesariamente nuevos, estamos empezando a darnos cuenta de sus aplicaciones potenciales, incluso dentro del lugar de trabajo. Esto es especialmente cierto respecto a la data… mejor dicho… Big Data!

La tecnología moderna ya está ayudando a las organizaciones a reunir enormes cantidades de datos sobre sus clientes. Dicho datos crean unos resultados de los cuales salen ideas que pueden oscilar desde la creación de productos hasta estrategias de mercadeo. El mismo potencial existe en el lugar de trabajo, pero la mayoría de las empresas no han podido identificar y aprovechar estos datos para obtener información de gran alcance y generar resultados empresariales. Este es el momento en el que los empleadores deben de ponerse al día con el mundo de los consumidores y aprovechar los datos para evolucionar las experiencias en el lugar de trabajo, específicamente con el aprendizaje y el rendimiento.

Desde hace bastante tiempo Axonify, ha estado colaborando con empresas globales para aprovechar data obtenida con la finalidad de impulsar el aprendizaje, la capacidad y los resultados empresariales. Por ejemplo, nuestra funcionalidad de “Conductas” está ayudando a Walmart a recolectar casi un millón de observaciones del mundo real mensualmente. Tales resultados se utilizan para orientar el entrenamiento de actualización para los empleados que tienen una brecha de rendimiento identificada. También estamos utilizando el aprendizaje automático y la tecnología adaptable para mejorar: el contenido de nuestros clientes, las estrategias de apoyo y para establecer firmemente las conexiones entre el conocimiento y los resultados empresariales. Estaremos compartiendo muchas ideas continuas sobre estos esfuerzos en el futuro cercano.

Uber es ahora sinónimo de disrupción de una industria a través de la tecnología. Si tiene duda, ¡preguntele a cualquier conductor de taxi! Un artículo de TechRepublic explora hasta qué punto los datos son fundamentales para la estrategia de negocio de Uber. El aprendizaje automático basado en datos (“Data-driven machine learning”) le permite a dicha empresa obtener un sin número de datos de la experiencia de sus clientes mientras estos utilizan el servicio (al instante). Todas las conclusiones que se sacan de dicha data es justamente su mayor diferenciador en un mercado de transporte competitivo. El artículo también señala importancia de «datos limpios». Las organizaciones deben ser inteligentes acerca de la forma en que obtienen y usan los datos. Utilizar data obtenida sin un real análisis de la misma dará lugar a ideas defectuosas y a la mala toma de decisiones.

Asi como la data se puede utilizar para entender mejor el mercado y ofrecer servicios innovadores de calidad, también se puede impactar el mundo del trabajo. Mi compañera de la industria, Melissa Daimler, recientemente pasó de ser Jefe de Aprendizaje en Twitter para convertirse en la Vicepresidente de Talento de WeWork. Dicha empresa se dedica a proporcionar espacios de trabajo y de vida comunitarios. La revista Fast Company presentó recientemente WeWork en un artículo que explora cómo esta organización utiliza los datos para maximizar la experiencia de los empleados en sus espacios de oficina compartidos. Piense en lo difícil que puede ser encontrar un espacio para reuniones abiertas en su oficina. Inclúyale a esa idea lo retante que es mezclar personas (en un mismo espacio) de diferentes organizaciones, industrias y roles. WeWork está monitoreando los datos sobre la utilización de las instalaciones para no sólo mejorar la experiencia existente, sino también para desarrollar sus espacios futuros. Este es un gran ejemplo de cómo los datos basados en lo que la gente realmente hace en el trabajo pueden dar forma a nuestra capacidad de apoyarlos mejor.

Ahora cambiemos el enfoque de donde trabajamos a cómo aprendemos en el trabajo. «Imagine la gran ventaja que puede tener para desarrollar una estrategia de diseño de aprendizaje cuando ya conoce la longitud, el medio, el estilo y el tono óptimos, e incluso el mejor día de la semana y la hora del día para lanzar su contenido». Lori Niles-Hofmann postula esta idea como parte de su blog reciente, explorando el valor estratégico de los datos para mejorar las prácticas de diseño de aprendizaje. Muchos profesionales de Aprendizaje y Desarrollo son rápidos en señalar que aprender es tanto arte como ciencia. Yo no estoy totalmente en desacuerdo, pero creo que hay un orden natural la forma como operan estos conceptos. En lugar de operar en base a la intuición o la práctica anterior, debemos aprovechar los datos para comprender mejor a nuestra audiencia y proporcionar contenido y experiencias que REALMENTE funcionan y conducen los resultados de negocio deseados.

Los datos sobre el lugar de trabajo representan una tremenda oportunidad para mejorar las experiencias de aprendizaje y desempeño de nuestros empleados. También es un camino lleno de peligros para aquellos que no entienden y aprecian las mayores implicaciones de las decisiones basadas en datos. Un artículo de SHRM señala correctamente estas preocupaciones y sugiere las mejores prácticas para los empleadores que buscan hacer un mejor uso de sus datos. No sólo debemos considerar nuestras obligaciones legales, sino también nuestra responsabilidad ante nuestra gente para asegurar que los modelos predictivos y los marcos se examinen continuamente para ver si son exactos y justos. Además de usar los datos para informar la estrategia de aprendizaje, debemos capacitar a todos los involucrados, especialmente a los gerentes de primera línea, sobre cómo utilizar mejor los datos en su toma de decisiones.

Una de las partes más interesantes del cambio de Big Data será la identificación de cuán ineficaces son muchas de nuestras prácticas actuales. Basta con comparar los tipos de programación original procedentes de la tienda Netflix (basada en datos de hoy en día) en comparación con las redes tradicionales. Muchas estrategias probadas y comprobadas van a ser descartadas gracias a nuevos patrones identificados utilizando Big Data. Dichos patrones solo pueden ser descubiertos utilizando tecnología moderna. Este artículo de McKinsey proporciona algunos grandes ejemplos de prácticas de RRHH establecidas que están empezando a evolucionar en función del mejor uso de los datos. También destaca la disposición de la función de aprendizaje a centrarse en iniciativas prioritarias y listas para datos. No sólo debe Recursos Humanos aprovechar los datos para encontrar y motivar a los talentos, pero también debe aprovechar estos principios para determinar la mejor manera de desarrollar y retener los empleados altamente codiciados.

Darse cuenta de ello o no, ya vivimos en un mundo basado en datos. La mayoría de los lugares de trabajo simplemente deben de actualizarse para obtener el mismo tipo de conocimientos y eficiencias que los vendedores han estado utilizando durante años. En lugar de pensar en esta idea como parte del «futuro del aprendizaje», los profesionales de Recursos Humanos deben de cambiar de mentalidad y adoptar el potencial actual de Big Data. Ya no estamos limitados a los datos obtenidos de encuestas y debemos aprovechar las nuevas ideas y los socios que pueden dar vida a los datos que se pueden obtener  del aprendizaje y desempeño cotidiano.

Por – JD Dillon