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Empezar en una Big Four: 20 años después

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Un novato en las Big Four

Corría el verano de 1999. Terminada la carrera (en realidad no, porque me quedó una asignatura para septiembre :_D) fui uno del puñado de compañeros de promoción que se incorporó a las oficinas de Arthur Andersen en Bilbao para hacer el famoso «curso de contabilidad» con el que se recibía a todos los novatos. Por aquel entonces Arthur Andersen todavía existía, y era uno de los miembros de las «Big Five» junto a Ernst&Young, PriceWaterhouseCoopers, KMPG y Deloitte&Touche. Una de esas firmas multinacionales de servicios profesionales (auditoría, legal y consultoría) con cientos de miles de empleados alrededor de todo el mundo, y con unas culturas corporativas muy reconocibles (aunque no siempre apreciadas) en el mundo de los negocios.
Hace unos días, un tuit de Victoriano Izquierdo me hizo recordar toda aquella época. Decía…

Alguien debería hacer un Pantomima sobre la tribu de veinteañeros que las consultoras Price, EY, KPMG… mandan por Europa y pasan su vida malplanchando camisas, sacando tarjetas de embarque, rellenando Excels y Powerpoints, intentando ligar en Tinder y llevando el mismo pelado

Y es que sí, si te das una vuelta por las zonas de negocio de las grandes ciudades es fácil identificar a este colectivo de jóvenes (ellos y ellas), cortados por un patrón bastante homogéneo. En fin, qué puedo decir, supongo que yo también fui uno de ellos…

Lo que quedó 20 años después

El caso es que, a raíz del tuit, me puse a pensar en esa época, y a reflexionar sobre qué me aportó iniciar mi carrera profesional en ese entorno. ¿Qué es lo que valoro, casi 20 años después?

  • La camaradería. El hecho de incorporar a decenas de personas cada año hace que se forme un sentimiento «de generación» muy interesante. Entramos todos a la vez, compartimos ilusiones e inquietudes, buenos y malos momentos… y esa sensación de sentirse parte de un grupo es muy gratificante (y de hecho generó relaciones que resisten el paso del tiempo).
  • La diversidad de estímulos. Trabajas con muchas personas, distintos compañeros, distintos jefes… muchas oportunidades de aprender de gente diferente. No siempre son modelos positivos, también hay modelos negativos. En todo caso, queda esa sensación de estar en un caldo de cultivo muy enriquecedor.
  • La diversidad de clientes. Dependía un poco del tipo de proyectos a los que cayeses asignado (hubo gente que se fue a implantar SAP a un cliente y no salió de allí en años), pero normalmente tenías oportunidad de participar en varios a lo largo del tiempo. Conocer distintos clientes, distintos sectores, distintas culturas… te abría la mente a un abanico amplio de realidades.
  • El aprendizaje como norma. La maquinaria estaba preparada para que fueses exponiéndote a estímulos poco a poco pero de manera inexorable. Con supervisión, pero también con exigencia. El caso es que esa dinámica hacía que, más allá de los «cursos de formación», casi sin darte cuenta fueses desarrollando habilidades variadas.
  • El desarrollo de personas. Igual que en «tu año» formabas parte de «los novatos», al año siguiente se incorporaba una nueva generación para la que tú ya empezabas, en tu bisoñez, a ser una referencia. No es que fueses «su jefe», pero ya tenías la oportunidad de ir influyendo en personas con menos experiencia… y de esa manera, casi sin darte cuenta, ibas poniendo en práctica tus propias habilidades para desarrollar a otros.
  • La sistematización. Políticas, procesos, herramientas. No, no hay nada perfecto, pero estas organizaciones tienen implantadas «de fábrica» unas formas de actuar y de trabajar que, sin darte cuenta, te amueblan la cabeza y te dan un marco de referencia sobre el que trabajar. Una cultura fuerte, en definitiva, de la que quizás sólo te das cuenta cuando «sales al mundo» y ves la cantidad de organizaciones que carecen de esa «estructura» que tú dabas por hecha.

Nunca fui un «convencido» de todo aquello. Ya en aquellos tiempos era bastante escéptico/crítico respecto a muchas cosas que pasaban allí, y con el paso de los años he ido distanciándome aún más de aquel modelo. Y sin embargo, se me ocurren pocas formas mejores de haber iniciado mi carrera profesional. Fue una época enriquecedora, que forma parte de lo que soy, y así la recuerdo y la vivo :).

PD.- Como ves, he añadido un episodio del podcast Diarios de un knowmad dedicado a este tema. Si te gusta, puedes suscribirte en iVoox y en iTunes, comentar, recomendar, compartir…

Las milongas de los consultores

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El otro día tuve la oportunidad de charlar tranquilamente, durante casi dos horas, con una persona muy interesante. Directiva muy senior, muchos años en la línea en posiciones de responsabilidad y con muchas batallas a sus espaldas. Y entre las muchas cosas que tuve ocasión de preguntarle, ésta: «¿Cómo se ve a los consultores desde ese lado de la mesa? ¿Qué cosas, especialmente, son las que hacemos mal de forma sistemática?».
No le costó mucho darme respuesta: «Contar milongas«.
Se refería a esa capacidad proverbial de los consultores de «vender la moto», de contar las maravillas de los servicios que pueden ofrecer, de cantar las loas a los proyectos que ya han hecho. Todo de forma muy genérica y muy vistosa, pero que cuando se rasca un poco se cae como un castillo de naipes. «Cuéntame un caso concreto en el que hayas aplicado este servicio, cuéntame qué beneficios reales se obtuvieron, dame un nombre de alguien a quien pueda llamar para preguntar cómo fue, cuéntame las dificultades a las que os enfrentasteis, lo que salió mal y cómo lo abordasteis». Me contaba cómo, si ante estas preguntas lo que empezaba a escuchar eran balbuceos, evasivas y respuestas genéricas, básicamente daba por finalizado el encuentro. Ya está, no hay más, o ese valor que dices aportar tiene algún respaldo, o déjate de rollos. Y ven preparado a contarme no solo lo bonito, si no también las dificultades; que llevo muchos años en esto como para saber que todos los proyectos tienen problemas, y lo que me interesa es saber cómo reaccionas ante ellos.
Y un poco en la misma línea se mostraba cansada de que le hicieran perder el tiempo. «No puedes entregar a un directivo un documento de decenas de páginas y pretender que se lo lea; ¡hazle un resumen ejecutivo!». Un par de páginas claras y directas, donde expliques qué vas a hacer, por qué, cómo, cuándo y por cuánto. Y luego, si quieres, le remites a los anexos que quieras, por si tiene curiosidad/tiempo en profundizar en algún punto. Pero deberías ser capaz de condensar el contenido de lo que ofreces en muy pocos párrafos… porque si no la sensación es que estás distrayendo la atención de la esencia a base de embellecedores.
Me gustó mucho escuchar sus respuestas, porque coinciden (¿sesgo de confirmación?) con muchas de las sensaciones que yo he ido desarrollando a lo largo de los años. Me alivia saber que no estaba demasiado despistado.

People Analytics: ¿el futuro de la tecnología aplicada a la gestión de personas?

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La semana pasada estuve en un evento que giraba alrededor del concepto «People Analytics». Un concepto para mi gusto todavía difuso, que a grandes rasgos implica la aplicación de un enfoque de «análisis de datos» a la gestión de RRHH. La idea es que la tecnología actual permite recopilar muchos datos, y tratarlos de forma sistematizada, para identificar patrones que te permitan tomar decisiones «más racionales».
Como dicen en la introducción de este curso de la Wharton School

People analytics is a data-driven approach to managing people at work. For the first time in history, business leaders can make decisions about their people based on deep analysis of data rather than the traditional methods of personal relationships, decision making based on experience, and risk avoidance

¿Por qué digo que me parece un concepto difuso? Porque, como sucede con muchas «conceptos que se ponen de moda», tengo la sensación de que se está vendiendo como novedoso algo que realmente no es más que una evolución de la «evidence-based management» (vamos, que «objetivar» la gestión es una aspiración de hace muchos años), y que al calor de la etiqueta se intenta vender como «people analytics» cosas que son más simples que el mecanismo de un chupete y que se hacen hoy como se hacían 20 años (no depende de la tecnología, si no de la cultura).
De hecho, esta sensación fue la que me dio durante el evento, en el que se mezclaron algunos detalles interesantes con no pocas generalidades: mezclemos un poco de «people analytics», «digital transformation», «big data»… aderezados con «el rol estratégico de la dirección de rrhh» y «la importancia de las personas en las organizaciones»… y ya tenemos hecho el día. Diréis que a estas alturas debería estar acostumbrado… pero me sigue poniendo de los nervios. Pero bueno, como decía en algún tuit, «separar el grano de la paja» acaba por ser una habilidad profesional fundamental.
¿Qué cosas me parecieron interesantes?
Como decía más arriba, esto del «people analytics» me parece una evolución de la gestión en base a métricas. Y comparte con ella muchos de sus problemas.

  • ¿Qué medimos? Decía en alguna de mis intervenciones durante la jornada (y es un argumento que utilizo con frecuencia e el blog) que tenemos la tendencia a «medir lo que es fácil medir» y no necesariamente lo que importa. Pero como resulta que «no todo lo que puede ser contado cuenta, y no todo lo que cuenta puede ser contado», pues tenemos un problema. Alguien ilustraba esta situación con el chiste del borracho que busca sus llaves a la luz de una farola aunque no se le habían caído por allí… «pero es que aquí es donde hay luz».
  • ¿Cómo lo medimos? Derivado de lo anterior. Lo que es fácil y evidente de medir (p.j. antigüedad media, personal equivalente, salario medio, etc…) no genera demasiados problemas. ¿Pero cómo medimos el desempeño? ¿La motivación? ¿La eficacia de un equipo? ¿El clima? Llevamos años tratando de implantar mecanismos que sistematicen esas medidas, pero siempre con dificultades. No hay mecanismos que no impliquen sesgos. No hay forma de homogeneizar mediciones cuando se basan en percepciones subjetivas. Cuanto más profundidad buscas más resistencia encuentras entre las personas (¿tengo que rellenar una encuesta de 100 puntos cada tres meses? ¿Tengo que hacer una evaluación del desempeño de dos hojas?) y si lo haces simple para que la gente colabore acabas teniendo información de poca calidad. El «people analytics» no elimina estos problemas, si no que debe construirse sobre ellos (para «analizar datos» tienes que tener unos datos de origen… y ahí está la madre del cordero)
  • Seguimos teniendo un problema de cultura. Por un lado nos sigue costando aceptar que la realidad hay que medirla con datos objetivos y no con anécdotas (y lo mismo aplica a «las métricas de toda la vida» que «people analytics»), y que la «tozuda realidad» muchas veces va en contra de nuestras «percepciones». En muchas organizaciones se obvian los datos simplemente porque no encajan con lo que queremos, y contra eso poco se puede hacer. Igual que tampoco se puede luchar contra la idea de que muchas veces «es mejor no saber» porque eso nos obligaría a actuar, y nos dejaría en mal lugar si no actuamos. Así que nos aferramos al principio de negación plausible, «yo no sabía», y listo.

Durante la jornada se plantearon un par de casos que me resultaron interesantes. No sé si los vincularía al concepto de «people analytics» como tal, si no más bien a «tecnología aplicada a la automatización». Por un lado, una herramienta que permite el «análisis semántico» de curricula (incluyendo info de fuentes públicas como los perfiles de LinkedIn) y de ofertas de trabajo. Por otro, una herramienta que es capaz de analizar y valorar automáticamente la «calidad del código» de un desarrollador. En ambos casos me interesó la capacidad que va teniendo la tecnología para automatizar criterio que hasta ahora se dejaba en manos de personas. Podemos discutir si la calidad de esos análisis automatizados llega a día de hoy a la que pueda alcanzar un analista experto humano; pero estamos hablando de una cuestión de volumen, y si una máquina puede peinarse miles de CV’s en cuestión de minutos con una eficacia del 90% sin duda es un avance brutal comparado con lo que supondría tener humanos haciéndolo.
Lo cual me lleva a otra de las reflexiones importantes. ¿Cuál es la masa crítica para la que los beneficios de este tipo de planteamientos superan a sus costes? Porque poner en marcha un proyecto de automatización, o establecer un modelo de recopilación y análisis y modelado de datos (y mantenerlo, que eso no va solo) tiene un coste importante. No fue un tema que se abordase en el evento, pero la sensación que me dio es que la barrera de entrada es elevada.
En varios momentos de la charla se dejaron caer pistas de por dónde podría evolucionar todo esto en el futuro. Volúmenes ingentes de datos, procedentes de fuentes desestructuradas que alimentan de forma inmediata modelos de datos que son capaces de retroalimentarse y aprender por sí mismos, ofreciéndonos no solo una visión clara y con sentido de la realidad tal y como es, si no ayudándonos a predecir el futuro. Suena bien. Pero así, de inicio, me parece más una declaración de intenciones altisonante. Basada sin duda en las posibilidades reales de la tecnología, pero no sé si fácilmente aplicables al ámbito de la gestión, donde tanto en la recopilación de datos como en la toma de decisiones en base a ellos estamos tratando con personas y sus múltiples matices.
En resumen, me pareció que esto del «people analytics» es un terreno blandito, en el que todavía se está explorando hasta qué punto puede tener sentido o no, pero en el que como de costumbre hay demasiada gente precipitándose vendiéndolo como «the next big thing» y pontificando como expertos sin una base suficiente. Terreno abonado para consultores, gurús y directivos con ganas de ponerse medallas en eventos y publicaciones del sector.
No digo que no pueda haber aplicaciones interesantes, pero algo me dice que en la mayoría de las organizaciones no ha sido nunca un problema de tecnología.