Uso de Analítica Avanzada en RRHH y People Analytics con Google Colab

Introducción: La revolución data-driven en Recursos Humanos

En la era digital, el departamento de Recursos Humanos está experimentando una transformación radical, evolucionando de funciones principalmente administrativas a convertirse en un socio estratégico basado en datos. Las organizaciones más innovadoras del mundo, con Google a la cabeza, han demostrado que la gestión de personas basada en evidencia empírica —conocida como People Analytics— genera ventajas competitivas sustanciales, desde una mayor retención de talento hasta equipos de alto desempeño.

People Analytics es el proceso sistemático de recopilar, analizar e interpretar datos relacionados con el capital humano para tomar decisiones empresariales informadas. Se trata de aplicar el mismo rigor analítico a las decisiones sobre personas que el que se aplica tradicionalmente en áreas como finanzas o marketing. Mientras que las métricas de RRHH tradicionales se centran en la eficiencia operativa (como el tiempo de contratación o el coste por contratación), la analítica de personas profundiza en el impacto de las prácticas de RRHH en el rendimiento de los empleados, el compromiso y, en última instancia, en los resultados del negocio.

Google, pionero en este campo, no solo cambió la denominación de su departamento a «People Operations», sino que también estableció que «no se pueden producir resultados comerciales superiores a menos que se gestionen bien a las personas», ya que son los empleados quienes toman todas las decisiones empresariales restantes.

En este artículo técnico, exploraremos cómo implementar un enfoque de people analytics utilizando una herramienta accesible y poderosa: Google Colab, mostrando cómo incluso los equipos de RRHH con recursos limitados pueden comenzar a extraer insights valiosos de sus datos.

También sirva como ejemplo algunas imágenes extraídas de las clases impartidas dentro del máster de RRHH y People Analytics, para identificar sesgos de contratación dentro de un departamento de RRHH.

1. Google Colab como plataforma para People Analytics

1.1 ¿Qué es Google Colab?

Google Colaboratory, comúnmente conocido como Google Colab, es un entorno de notebooks Jupyter alojado en la nube que no requiere configuración y se ejecuta directamente en el navegador. Esta plataforma permite escribir y ejecutar código Python (y otros lenguajes como R) de forma colaborativa, con acceso gratuito a recursos computacionales avanzados como GPUs y TPUs, eliminando la necesidad de una inversión inicial en costoso hardware.

Para los profesionales de RRHH que se aventuran en la analítica de datos, Colab elimina las barreras técnicas y financieras, democratizando el acceso a capacidades avanzadas de ciencia de datos que antes estaban reservadas para departamentos especializados con grandes presupuestos.

1.2 Características técnicas de valor para RRHH

La plataforma ofrece ventajas específicas para los proyectos de people analytics:

• Accesibilidad universal: Cualquier persona con una cuenta de Google puede utilizarlo, ideal para equipos de RRHH con distintos niveles técnicos.
• Colaboración en tiempo real: Múltiples usuarios pueden editar simultáneamente los mismos notebooks, facilitando el trabajo entre departamentos de RRHH, analistas y liderazgo.
• Entorno preconfigurado: Incluye muchas bibliotecas populares de ciencia de datos preinstaladas (como pandas, numpy, scikit-learn), eliminando los complejos procesos de configuración del entorno.
• Integración con el ecosistema Google: Se conecta fácilmente con Google Drive para acceder a datos, así como con GitHub para el control de versiones.

1.3 Potenciación con IA para tareas de RRHH

En mayo de 2025, Google anunció una reimaginación de Colab con foco en IA, abriendo nuevas posibilidades para profesionales de RRHH. La plataforma ahora incluye capacidades de asistencia agéntica con Gemini 2.5 Flash que pueden:

• Generar y transformar código: Crear funciones cortas o refactorizar notebooks enteros mediante instrucciones en lenguaje natural.
• Corregir errores inteligentemente: Cuando surgen errores en el análisis, Colab sugiere correcciones iterativas directamente en el notebook.
• Realizar análisis autónomos: El Agente de Ciencia de Datos (DSA) puede ejecutar flujos de trabajo analíticos completos: genera un plan de forma autónoma, ejecuta el código necesario, pondera los resultados y presenta sus hallazgos.
• Analizar archivos inteligentemente: Revisar archivos cargados y existentes para realizar análisis en profundidad de conjuntos de datos de RRHH.

Un estudio interno de Google mostró que estas integraciones con Gemini proporcionan ganancias de eficiencia de más del doble en Colab, una ventaja significativa para equipos de RRHH con recursos limitados.

2. Implementación práctica de People Analytics en Colab

2.1. Preparación del entorno y datos

El primer paso para implementar People Analytics en Colab es establecer los cimientos de datos. Según Brian Welle, Director de People Analytics en Google, «cada inversión en infraestructura de datos es una buena inversión».

Las fuentes de datos típicas para people analytics incluyen:

· Datos demográficos de empleados

· Registros de rendimiento y evaluaciones

· Datos de compensación y promociones

· Encuestas de engagement y satisfacción

· Métricas de rotación y retención

2.2. Análisis de datos de RRHH con Python

Una vez preparados los datos, podemos realizar diversos tipos de análisis según los objetivos de RRHH. En este caso en este artículo se muestran algunos relativos a métricas avanzadas y analítica profunda con clustering de datos sobre sesgos de contratación.

2.3. Uso de capacidades de IA para análisis avanzado

El nuevo Colab con foco en IA permite realizar consultas iterativas para análisis complejos. Por ejemplo, puedes solicitar directamente a la IA:

· «Analiza los factores que correlacionan con la rotación de empleados en este dataset y genera visualizaciones para presentar a la dirección»

· «Identifica los departamentos con mayor riesgo de deserción y sugiere intervenciones basadas en patrones encontrados»

· «Crea un dashboard interactivo para monitorear métricas clave de diversidad e inclusión».

La plataforma puede ejecutar estos comandos de forma autónoma o guiada, generando código, ejecutándolo y presentando los resultados en un formato comprensible para no técnicos.

3. Casos de éxito de Google en People Analytics

Google ha sido pionera en la aplicación de people analytics, desarrollando proyectos de investigación que han redefinido sus prácticas de gestión de personas. La siguiente tabla resume algunas de sus iniciativas más conocidas:

Proyecto Objetivo Metodología Hallazgos Clave Acciones Derivadas Project Oxygen (2008) Descubrir qué hace a un gran manager Análisis de ratings de rendimiento, feedback de empleados y métricas de productividad Identificó 8 comportamientos que predicen el éxito de un manager Programas de formación y desarrollo alineados con estos comportamientos Project Aristotle Determinar qué hace efectivo a un equipo en Google Combinación de datos duros con experiencia humana para evaluar liderazgo y cohesión 5 factores esenciales: seguridad psicológica, fiabilidad, estructura/claridad, significado e impacto Creación de entornos laborales positivos basados en estos factores Algoritmo de Retención Predecir proactivamente qué empleados tienen mayor probabilidad de dejar la empresa Desarrollo de algoritmo matemático con datos históricos de empleados Identificación temprana de riesgos de rotación Soluciones personalizadas y significativas para retener talento Algoritmo de Contratación Predecir qué candidatos tendrán mayor probabilidad de éxito tras ser contratados Comparación de datos de encuestas a candidatos con rendimiento posterior Poco valor añadido después de 4 entrevistas Reducción del tiempo de contratación y mejora en la selección.

4. Consideraciones para la implementación

4.1. Desafíos comunes y soluciones

La implementación de people analytics no está exenta de desafíos. Los más significativos incluyen:

• Calidad y accesibilidad de datos: Establecer procesos robustos de gobernanza de datos, incluyendo limpieza, validación y estandarización.
• Privacidad y seguridad: Implementar medidas rigurosas de protección de datos personales, especialmente bajo regulaciones como la LGPD/GDPR.
• Cultura basada en datos: Superar la resistencia al cambio y fomentar la alfabetización de datos entre los empleados en todos los niveles.
• Integración con la estrategia empresarial: Garantizar que la analítica de personas esté alineada con los objetivos generales del negocio.

4.2. Lecciones clave de Google

La experiencia de Google ofrece valiosas lecciones para otras organizaciones:

1. Invertir en infraestructura de datos es siempre una buena inversión.
2. Responder a las preguntas que realmente importan en lugar de dispersarse en demasiados proyectos simultáneos.
3. People analytics es un ecosistema que incluye inteligencia de negocio, operaciones de personas y equipos de innovación.
4. Empoderar a las personas para que tomen decisiones, no reemplazarlas con algoritmos. Google aprendió que es mejor armar a las personas con información más relevante para que tomen mejores decisiones por sí mismas.

4.3. Equilibrio entre datos e intuición

Un hallazgo crucial de Google fue que, aunque desarrollaron un algoritmo con 90% de precisión para decisiones de promoción, los empleados se opusieron activamente a «esconderse detrás de una caja negra». Prefirieron tomar sus propias decisiones.

Esto subraya un principio fundamental: las decisiones sobre personas deben ser tomadas por personas, no por algoritmos. People analytics debe influir las decisiones, no dictarlas. Las estadísticas, por poderosas que sean, no siempre capturan los matices de situaciones individuales o las cualidades intangibles que hacen valioso a un empleado.

Conclusión: Transformando RRHH mediante datos y colaboración.

La analítica avanzada de personas ya no es un lujo exclusivo de gigantes tecnológicos como Google. Con herramientas accesibles como Google Colab, los departamentos de RRHH de organizaciones de todos los tamaños pueden comenzar a aprovechar el poder de sus datos para tomar decisiones más informadas sobre su activo más valioso: las personas.

La combinación de métodos científicos con herramientas colaborativas en la nube y la creciente potenciación con IA representa una oportunidad sin precedentes para transformar la función de RRHH de un partner administrativo a un partner estratégico que impulse resultados empresariales tangibles.

Como demostró Google, la reinvención de RRHH comienza con el compromiso de sustituir las opiniones y anécdotas por datos y evidencias, pero siempre manteniendo el juicio humano en el centro del proceso de decisión. En este equilibrio reside el verdadero arte de la gestión moderna de personas.

Para comenzar tu viaje en people analytics, explora Google Colab, identifica una pregunta crítica de RRHH en tu organización y comienza a experimentar con los datos disponibles. Los resultados podrían sorprenderte y, eventualmente, transformar tu organización desde adentro hacia afuera.

Este artículo fue redactado por Daniel Benjumea Aparicio, director del Master en RRHH y People Analytics de ESDEN Business School.

Puedes conocer más de este programa en este video.

Foto de Campaign Creators en Unsplash