1 – Del dato a la decisión

Objetivo
Identificar datos y métricas de RR. HH. relevantes para la toma de decisiones organizacionales.

Contenido

• Del dato a la decisión
• Por qué los datos no mejoran las decisiones por sí solos
• La cadena dato → criterio → decisión → acción
• Fases de la cadena: del dato a la acción
• Preguntas clave para transformar datos en acción
• Cómo respondo las preguntas anteriores
• Cómo transformar datos en respuestas útiles
• Evidencia mínima suficiente (EMS)
• ¿Cómo se reconoce una EMS?
• ¿Por qué es importante la EMS?
• Suficiente ≠ cómodo
• Buenas prácticas para trabajar con EMS
• Del dato a la palanca
• Ejemplo aplicado
• Diferencia entre información, análisis y decisión
• ¿Qué es la información?
• ¿En qué consiste el análisis?
• ¿Qué implica la decisión?
• Ejemplo aplicado al ámbito de personas
• Errores habituales al usar datos de personas
• Qué significa «decidir mejor» en contextos reales de empresa
• Ejemplos detallados
• Resumen

2 – Formulación de preguntas y diseño de indicadores

Objetivo
Diseñar indicadores efectivos para medir resultados organizacionales en el área de RR. HH.

Contenido

• Formulación de preguntas y diseño de indicadores
• De problemas difusos a preguntas claras
• Cómo hacer preguntas claras
• ¿Por qué es importante formular preguntas claras?
• Elementos de una pregunta clara
• Pasos para transformar problemas difusos en preguntas claras
• Ejemplos prácticos en la gestión de personas
• Qué indicadores aportan valor y cuáles generan ruido
• Indicadores de personas: resultados, procesos y señales tempranas
• Tipos de indicadores y sus significados
• Consideraciones prácticas para la elección de indicadores
• Alinear preguntas e indicadores con decisiones reales
• Decidiendo cómo responder a las preguntas
• Ejemplo aplicado
• Resumen

3 – Calidad de datos y gobernanza mínima

Objetivo
Identificar los principios de calidad de datos y gobernanza mínima aplicables a la gestión de datos de RR. HH.

Contenido

• Calidad de datos y gobernanza mínima
• Trabajar con datos imperfectos: límites y oportunidades
• Errores comunes en la recogida y uso de datos de personas
• Cómo capturar datos de impacto
• Consideraciones para la mejora continua
• Principios básicos de gobernanza sin burocracia
• 1. Roles (RACI liviano)
• 2. Diccionario de métricas
• 3. Log de cambios
• Responsabilidades y criterios mínimos para usar datos con criterio
• Ejemplo aplicado
• Límites éticos en el uso de datos personales. Anonimización
• Ejemplo aplicado
• Ejemplo paso a paso
• Resumen

4 – Interpretación sin trampas

Objetivo
Interpretar datos y métricas de recursos humanos para detectar sesgos y errores que puedan llevar a conclusiones incorrectas.

Contenido

• Interpretación sin trampas
• Correlación, causalidad y conclusiones apresuradas
• Cómo se calculan las correlaciones
• ¿Qué es exactamente una correlación?
• ¿Cómo se calcula en la práctica?
• Ejemplo aplicado
• Condiciones y precauciones
• ¿Por qué es relevante en decisiones sobre personas?
• Paso a paso para calcular una correlación
• Ejemplo práctico aplicado al entorno de personas
• Recomendaciones operativas para el uso riguroso de correlaciones
• Sesgos habituales al interpretar datos de personas
• Procesos para gestionar sesgos
• Cómo evitar lecturas interesadas o simplistas
• Tomar decisiones con incertidumbre sin paralizarse
• 1. Umbrales: convertir debate en acción
• 2. Reversibilidad: primero lo que se puede deshacer
• 3. Aprendizaje: cerrar el loop
• Tipos de umbrales, cómo definirlos y calcularlos
• ¿Qué es un umbral?
• Tipos de umbrales aplicables en People Analytics
• Cómo definir un umbral útil
• Recomendaciones para el uso de umbrales
• Ejemplo paso a paso
• Resumen

5 – Storytelling para comité

Objetivo
Aplicar técnicas de storytelling para transformar datos y métricas de RR. HH. en presentaciones efectivas para comités.

Contenido

• Storytelling para comité
• Qué necesita saber un comité (y qué no)
• Qué es y qué no es Storytelling
• ¿Qué es el Storytelling en el contexto de People Analytics?
• ¿Qué NO es el Storytelling en este contexto?
• Claves para implementar un Storytelling eficaz en comités
• Traducir datos técnicos a mensajes comprensibles
• Ejemplo aplicado
• Cierre del tema
• Cómo defender una recomendación basada en datos
• 1. Trade-offs: hablar de costos y riesgos
• 2. Objeciones típicas
• 3. Decisión pedida
• Ejemplo aplicado
• Resumen

6 – Diseño de pilotos y medición de impacto

Objetivo
Diseñar pilotos para la medición de impacto en proyectos de RR. HH.

Contenido

• Diseño de pilotos y medición de impacto
• Cuándo tiene sentido hacer un piloto
• Diseñar pruebas simples con objetivos claros
• Paso a paso para diseñar un Piloto
• Recomendaciones prácticas
• Medir impacto sin complicar el análisis
• Aprender de los resultados y decidir siguientes pasos
• Ejemplo paso a paso
• Resumen

7 – Informes y mediciones tipo

Objetivo
Identificar los tipos de informes y mediciones utilizadas en Recursos Humanos para apoyar la toma de decisiones.

Contenido

• Informes y mediciones tipo
• Análisis de rotación: entender causas y prioridades
• Uso de datos en evaluación y desempeño
• Ejemplo aplicado
• Cómo calibrar datos y criterios para la evaluación de desempeño
• ¿Por qué es importante calibrar datos y criterios?
• Cómo calibrar datos y criterios: fases y recomendaciones
• Consejos prácticos para la calibración de datos y criterios
• Medición del impacto de acciones formativas
• Lecciones aprendidas y transferencia a otros contextos
• Ejemplo aplicado paso a paso
• Resumen

Aplicar people analytics permite tomar decisiones más objetivas, coherentes y alineadas con los resultados de la organización. Con este curso podrás convertir los datos de personas en acciones útiles, reducir sesgos, justificar mejor tus decisiones y aportar una visión más estratégica a la gestión del talento.