Ética y Datos en People Analytics

Privacidad

Sin duda alguna, el primer tema acerca de la ética es la privacidad. En el proceso de contratación, los trabajadores entregan información de todo tipo a la empresa entre las que se encuentra certificados de salud, antecedentes penales y policiales, CV, entre otros. En muchos casos, dan permiso para que la empresa valide esta información e investigue acerca del pasado. En este punto, las empresas deben tener extremo cuidado con esta información pues no deben exponerla ni compartirla. El anonimizarla puede ser un paso necesario previo al análisis que realizarán los científicos de datos para encontrar los patrones que llevarán a otro nivel la gestión del talento. Esto, al llevarlo a niveles prácticos, presenta un gran desafío para las áreas de analytics pues ¿cómo podrían agregar y/o completar información si no tienen una “llave” que les permita incrementar la información de los trabajadores?.

Más aún, el derecho a la cancelación (el derecho a cancelar el uso de los datos personales cuando la finalidad para la que los entregaste ha concluido) podría aplicarse al culminar la relación laboral lo que virtualmente dejaría sin bases de datos históricas con que realizar análisis.

Cada vez más la empresas locales utilizan Realidad Virtual en sus procesos de onboarding y estos métodos permiten la captura de otro tipo de información de performance individual como el rango de atención, el movimiento de los ojos, la habilidad para manejar el estrés y en algunos casos pueden medir la habilidad para la toma de riesgos. Toda esta información es valiosa para el proceso de onboarding; sin embargo, si no se mantiene en privado, esta información podría ser mal utilizada.

Bersin nos recomienda comunicar al personal acerca de que se está haciendo con su información, las políticas de tratamiento de datos con las que se cuenta y estar seguros de tener una buena política de privacidad en lo que respecta a data de los trabajadores.

Seguridad

La hermana de la privacidad es la seguridad. En este punto las grandes empresas están haciendo cada vez mayores esfuerzos por mantener la data segura. Sobre todo que en muchos casos, las empresas se encuentran migrando sus bases de datos desde servidores on-premise a sistemas on-cloud. La ventaja de esta migración son los niveles y protocolos de seguridad con las que cuentan los servicios como AWS, GCP o AZURE.

Por otra parte, la seguridad para las empresas pequeñas aún es un tema pendiente. Información sensible como las planillas, data de salud, historia laboral entre otro tipo de información personal de los trabajadores se encuentran en computadoras personales lo que implica un desafío para proteger esa información.

Un dato interesante es que en la Unión Europea exigen la creación de un Data Protection Officer que es el responsable del diseño de la estrategia de protección de datos. Si la empresa no está cumpliendo con los niveles de seguridad esperados puede ser multada hasta con un 2% de la utilidad, lo que implica fuertes cantidades de dinero para la empresa.

Sesgo

El tercer y más nuevo desafío en el campo de People Analytics es el sesgo. Bersin, comenta que ya sea que la empresa analice la data o que se opte por comprar una herramienta basada en IA de un vendor, debemos recordar que los modelos se basan en data existente y si esta data es sesgada, las predicciones y recomendaciones se encontrarán sesgadas.

Este problema se ha intentado resolver de diferentes formas y uno de ellos es el legal. En EEUU, por ley, se impide el uso de la edad o del grupo étnico, con el objetivo de evitar sesgos en los modelos y hacer más justas las recomendaciones. Otra forma de resolver el tema del sesgo es a través del código abierto. La compañía Pymetrics decidió abrir su código de forma que, si alguien detectara algún problema en sus recomendaciones, pueda corregirlo y reducir el sesgo.

La recomendación para las empresas que utilicen analytics desarrollados por equipos in-house o terceros es monitorear, calibrar y entrenar sus sistemas.

Impacto en la Personas

¿Cuál es nuestra intención en recolectar la data?. El impacto en la gente se refiere a ser transparentes en nuestras intenciones para con el uso de la data. Bersin, comenta que si los trabajadores creen que están siendo monitoreados por las razones equivocadas, el impacto será negativo. Entonces, se debería documentar por qué se está capturando determinada información y delimitar claramente los objetivos del proyecto.

¿Qué ocurre en las empresas locales?. Ahora que el teletrabajo es parte de nuestro día a día, ¿se utiliza la información de la VPN para monitorear al trabajador?, si es de esta forma, ¿se le informó claramente del uso de esta información para tal fin?. El uso del correo corporativo, ¿es revisado por la empresa?, las leyes peruanas ordenan comunicar previamente al trabajador que podrán monitorear el correo electrónico corporativo.

La información que recolectamos debe servir para impactar positivamente en las personas. Si esta data sirve para mejorar la productividad, estaremos en el camino correcto (Bersin, 2021). Otro uso podría ser cuestionable y tener un impacto negativo.

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