El pasado martes 07 de noviembre pudimos disfrutar de una entrevista con Fernando de la Rosa, Co-Fundador en Foxize, quien fue acompañado por nuestra Directora de Operaciones, Susana Quintas. En la entrevista se habló de cómo Learning Analytics puede optimizar la inversión en formación para mejorar su impacto y liberar recursos en las empresas.
Susana inició la entrevista preguntando qué es Learning Analytics. Fernando respondió que Learning Analytics consiste en aprovechar los datos de recursos de las formaciones para poder responder aquellas preguntas que tiene el departamento de formación y así poder ayudar a las empresas a entender realmente el impacto que generan estos datos.
Susana preguntó los motivos por los cuales la situación actual con los datos es diferente a la de antes, considerando que siempre ha habido datos disponibles.
Fernando destacó la paradoja actual de tener una abundancia de datos dispersos en diferentes plataformas, generando dificultad para interpretarlos. Propuso tres niveles de uso de datos: informarse, orientar la actividad y ser dirigido por los datos, subrayando la importancia de utilizar la información para tomar decisiones proactivas en tiempo real.
Asimismo, destacó cómo el acceso a herramientas adecuadas permite corregir estrategias de manera eficiente, evitando esperar hasta el final del año para evaluar el rendimiento y ahorrando recursos significativos.
Susana planteó la pregunta si el uso de mejores herramientas en los departamentos de formación implica automáticamente la disponibilidad de datos de mayor calidad.
Fernando respondió indicando que, aunque se ha invertido en herramientas, la diferencia respecto a otras áreas es notable ya que tener más herramientas no garantiza mejores datos. Además, destacó la importancia de diferenciar entre los datos que una empresa tiene y los que realmente le serían útiles, enfatizando la necesidad de reflexionar sobre las preguntas clave a responder.
Susana continuó con la pregunta qué hacer cuando los datos revelan que se ha estado haciendo algo mal durante años.
Fernando señaló que los datos son «mal educados» ya que muestran la realidad tal como es. Explicó que hay diferentes actitudes hacia esta revelación: la negación, la postergación para corregir más adelante y la aceptación para corregir inmediatamente.
Destacó que las empresas que aprenden rápidamente son aquellas que utilizan la reflexión proporcionada por los datos para corregir y mejorar. También influye la resistencia de algunas personas a aceptar datos que contradicen sus creencias arraigadas, comparando este fenómeno con los terraplanistas.
Además, se abordó la cuestión sobre si más datos son siempre mejores, con la analogía de la «U invertida del café», indicando que un exceso de datos puede llevar a decisiones basadas en sesgos. Es importante centrarse en datos útiles que respondan preguntas específicas y que son clave en proyectos de análisis de datos.
Susana preguntó sobre la correcta implementación de un proyecto de Learning Analytics, a lo que Fernando destacó cuales son los pasos clave para poner en marcha el proyecto. El primer paso es identificar los datos necesarios, centrándose en aquellos que son útiles para responder preguntas específicas. Luego, se aborda la tarea de buscar y recopilar estos datos, identificando las fuentes adecuadas.
Posteriormente, se establece una infraestructura visual, como dashboards, para facilitar el seguimiento y la interpretación de los datos. El último paso implica analizar los datos recopilados para corregir, mejorar y tomar decisiones informadas. También compartió que están trabajando en proyectos de Learning Analytics en diversas industrias, como automoción, inmobiliaria, tecnología y telecomunicaciones, y señaló que el uso efectivo de los datos permite una mejor comprensión de la función de formación y su contribución al negocio.
Susana preguntó cuáles eran los pasos a seguir después de montar el proyecto, a lo que Fernando respondió que al analizar los datos se experimenta una gestión más efectiva, aunque surgen desafíos al identificar áreas de mejora. Explicó que es crucial estabilizar el servicio asegurándose de que los datos se actualicen con la frecuencia necesaria para la toma de decisiones, ya sea diaria, semanal o anual.
Una vez estabilizado, el enfoque se dirige a investigar y proponer mejoras. Este proceso implica un cambio significativo en cómo se diseñan los programas de formación y cómo se solicitan los contenidos a los proveedores. Además, mencionó la capacidad de proponer al negocio qué acciones específicas llevar a cabo en función de los resultados analíticos, personalizando las estrategias de formación según lo que funcione mejor para cada colectivo.
Susana y Fernando abordaron la relación entre la intuición y los datos en el contexto de Learning Analytics. Fernando destacó que hay un debate constante sobre si se debe confiar más en la intuición o en los datos, y cómo ambas pueden trabajar juntas. Señaló que la intuición se desarrolla a través de la experiencia y funciona mejor cuando el entorno es estable, pero en un entorno cambiante como el actual los datos pueden mejorar y guiar la intuición al proporcionar una observación más precisa y experiencias nuevas.
También, subrayó que los datos no están en conflicto con la intuición, sino que la enriquecen. Además, mencionó que trabajar y comunicarse con datos desarrolla nuevas experiencias que permiten una intuición más efectiva, siempre respaldada por elementos racionales.
Ambos hablaron sobre la importancia de identificar y utilizar datos que tengan un impacto significativo en el negocio, como métricas relacionadas con las ventas o la satisfacción del cliente. Mencionaron la necesidad de graduar las frecuencias de los indicadores para una conexión efectiva entre los datos de formación y las variables de negocio, evitando depender de mediciones anuales y buscando indicadores intermedios más frecuentes para evaluar el impacto en la motivación del equipo.
Susana preguntó cómo se puede medir la calidad de los datos. Fernando respondió introduciendo el concepto de Data Score, una herramienta que evalúa la calidad de los datos. Explicó que algunos datos son confiables sin dudas, mientras que otros requieren cierta graduación. Propone una escala donde A indica alta confiabilidad, B implica cierta variabilidad, C es orientativo pero no representativo, y D es un dato que no se puede confiar y es mejor no usar.
Susana expresó su interés en medir el retorno de los proyectos de Learning Analytics y preguntó sobre los datos disponibles. Fernando destacó que hay evidencia tangible de impacto, mencionando un efecto contagio positivo en el área de People Analytics y señalando la generación de ahorros notables.
Explicó que la implementación de Learning Analytics ha llevado a una corrección de imparticiones, optimización de recursos humanos y reducción de costos asociados. Aunque no proporciona cifras específicas, sugiere que la inversión en Learning Analytics se amortiza significativamente a través de estos ahorros y mejoras operativas.
Para cerrar la entrevista, Susana le preguntó a Fernando sobre los aprendizajes que ha obtenido de los proyectos de aprendizaje y datos. Fernando comentó que a menudo se subestima el impacto de analizar datos en proyectos de aprendizaje, señalando la existencia de ahorros significativos en este proceso. Expuso que, aunque siempre ha habido datos, a menudo no se les ha dado mucha atención ni se han tomado decisiones basadas en ellos, revelando un «agujero negro» en la comprensión de los datos.
También, subrayó el «momento de la verdad» cuando los datos revelan aspectos que desafían las creencias anteriores y destacó la importancia de aprender a interpretar y leer los datos para cambiar la perspectiva del mundo.
Susana concluyó la entrevista destacando reflexiones sobre la importancia de analizar los datos para optimizar recursos, la necesidad de trabajar en la calidad de los datos y la honestidad al enfrentar resultados inesperados.
Por último, en Moebius Consulting agradecemos la presencia de Fernando de la Rosa y el haber compartido con nosotros todos sus conocimientos sobre Learning Analytics y cómo podemos aplicarlo al negocio.
Para ver el video completo: https://www.youtube.com/watch?v=ePhkW0ZgLYQ
