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Deep Data vs Big Data: ¿conocemos de verdad a nuestros empleados?

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Perplejidades éticas ante el Big Data

La capacidad para recoger información, sistematizarla y establecer correlaciones entre volúmenes masivos de datos nos ofrece una herramienta muy poderosa para entender y predecir los comportamientos de las personas. La huella digital que constantemente vamos dejando las personas a través de nuestras operaciones profesionales y personales permite que sistemas con acceso a esa información dispongan de una imagen fiel de nuestras decisiones y preferencias. Es lo que llamamos la trazabilidad de la vida humana.

El interés de esta información masiva no es solo, ni principalmente, académica o científica. A través del análisis de patrones recurrentes, los algoritmos de sistemas de Big Data son capaces de anticipar decisiones futuras. Las posibilidades en el ámbito comercial, político y social son evidentes. Lo solemos expresar gráficamente con la expresión que la nueva película de miedo no es “Sé lo que hiciste el último verano”, sino “Sé lo que harás el próximo verano”. A algunas personas les inquieta no solo que un sistema disponga información acerca de lo que han hecho en el pasado, sino que además anticipe lo que harán en el futuro. De hecho, los gobiernos han manifestado su preocupación por las cuestiones que afectan a la privacidad de los ciudadanos.

El debate acerca de las cuestiones éticas en el empleo de las herramientas que somos capaces de crear es tan antiguo como la humanidad. Desde que desarrollamos el hacha de sílex, los homo sapiens nos vemos enfrentados a la alternativa de utilizarla para construir o para destruir. Las herramientas, incluido el Big Data, no son buenas ni malas, en términos morales. Lo bueno o malo es el uso que hacemos de ellas.

Quienes defienden el uso de algoritmos y de inteligencia artificial para el tratamiento masivo de datos argumentan que el Big Data, como toda herramienta, puede ser utilizada en nuestro beneficio o en nuestro perjuicio. En su opinión, existe un uso que beneficioso, en la medida en que filtra toda la información irrelevante y nos ofrece todo y solo lo que el usuario/cliente/ciudadano quiere recibir: las búsquedas de Google resultan más atinadas y pertinentes, las propuestas comerciales se ajustan a nuestros intereses, los posts destacados en nuestras redes sociales conectan mejor con nuestras preferencias. Además, un sistema de Big Data no tiene interés alguno en saber quiénes somos, solo se ocupa de averiguar qué somos, es decir, cuál es el perfil que nos define como consumidores, empleados, ciudadanos... Lo que exista por debajo de todo ese conjunto de características objetivas que concurran en un individuo es algo irrelevante para el sistema. Los elementos únicos e irrepetibles de nuestra identidad quedan a salvo, porque en rigor ningún algoritmo puede sistematizarlos.

Big Data y Recursos Humanos

El combustible que alimenta el Big Data son enormes cantidades de datos de calidad. Por eso, quienes utilizan preferentemente el Big Data son empresas tecnológicas cuyo negocio consiste precisamente en reunir (y vender) datos: Google, grandes redes sociales, etc. También empresas tradicionales que manejan información masiva, como compañías de telecomunicaciones, bancos y otras Utilities.

Técnicamente, no se puede decir que los departamentos de Recursos Humanos recurran al Big Data, como señala el profesor y director del Wharton’s Center for Human Resources, Peter Cappelli. Incluso en grandes organizaciones de miles de empleados, el volumen de información que manejan no alcanza el nivel necesario. Es cierto que cada vez se utilizan herramientas más sofisticadas de HCM (Human Capital Management) que incluyen sistemas de inteligencia artificial. Anticipamos una progresiva implantación de estos sistemas, en la medida en que mejorarán la eficiencia en los procesos de gestión de personas y la objetividad en las decisiones que afecten a nuestros empleados.

Sin embargo, quienes utilizan ya herramientas HCM han identificado algunas carencias, entre las que destaco una: no ayudan a gestionar el talento (53% de los encuestados). Probablemente, no se trata de un problema coyuntural, debido al actual grado de desarrollo de estas tecnologías, sino estructural. Los empleados, en la medida en que son definidos por un conjunto de características objetivas, pueden ser gestionados en plural, por clases o categorías. Pero las personas, y específicamente su talento, solo son gestionadas en singular, una a una.

Las herramientas tecnológicas más avanzadas necesitan, como complemento, una alta calidad directiva. Ayudan, no suplen, a excelentes gestores. Dejemos el Big Data en manos de los sistemas, y ocupémonos del Deep Data, de esa dimensión de la acción directiva en la que la sensibilidad y la empatía de unas personas con otras marcan la diferencia.

José Aguilar

José Aguilar López es Doctor en Filosofía (PhD) y Programa de desarrollo directivo (PDD) por el IESE. Socio Director de MindValue. Imparte seminarios y cursos numerosas Universidades y Escuelas de Negocios de Europa y América. En 2006 obtuvo, junto a Javier Fernández Aguado, el premio del Management Internacional Forum al mejor libro de Management del año, por la obra conjunta “La soledad del directivo” (Lid, Madrid, 2006).

Ha participado, en calidad de autor, coordinador o coautor en los trece libros. Es colaborador habitual en diarios, revistas de información económica, radio y TV.

José Aguilar is a Managing Partner of MindValue - a company specialized in professional services for C-level management - and the VP of the International Association of Management Studies (Asociación Internacional de Estudios sobre Management - ASIEMA). He is also a management coach and a senior member of the club, Top Ten Management Spain. He is recognized as one of the key Spanish experts in change management consultancy and training.

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