Antes de poder hablar de accesibilidad universal de los servicios públicos digitales habría que empezar mirando la usabilidad real de las aplicaciones que se ofrecen a las personas usuarias. No solo en mi universidad (la UPV), que es un servicio público, sino en general en las AAPP, hay procesos que me cuestan horas de completar, y no soy una persona torpe con las tecnologías. Es simplemente que no los han hecho pensando en el usuario/a, por eso solo pueden desempeñarse con “cierta soltura” -y mucha ineficiencia- las personas que usan la aplicación frecuentemente, todos los días. Las demás se vuelven locas cuando tiene que interactuar con las plataformas para completar un trámite que, en papel, hubieran tardado menos de dos minutos de rellenar. Si, luego ese papel habría que procesarlo y el sistema (un conjunto de funcionarios/as) emplearía 15-30 minutos en total para ello (lo que sería «picar» los datos en la plataforma).
Ahora la persona usuaria dedica unas horas en entender el sistema y estrellarse con la plataforma. Si tiene éxito nigun funcionario/a tendrá que intervenir para nada. Si no lo tiene, le dedicarán 5 minutos a abochornarla por lo torpe que es, ¡con lo sencillo que es el uso de la plataforma!
Es decir, no existe un ahorro con la mala digitalización de los procesos, solo se ha realizado una transferencia de quién gasta el tiempo, y una mala transferencia. Porque para que unas personas se ahorren 15 minutos, otras tienen que invertir horas.
Curiosamente hace 3 o 4 semanas estuve haciendo una actividad con mis estudiantes en el MUGESP donde podían comprobar como una técnica de análisis multivariante (conjoint) podía ser muy útil para identificar, acertadamente, los elementos que más implicación generaban en una persona.
Hoy me he llevado la agradable sorpresa de ver como un artículo comenta esto como una buena práctica de una empresa importante estadounidense:
Madhani, P. M. (2022). Human Resources Analytics: Leveraging Human Resources for Enhancing Business Performance. Compensation & Benefits Review, 0(0), 08863687221131730. https://doi.org/10.1177/08863687221131730
Por cierto, no sé si se os han activado las alarmas de EBM al leer el párrafo de arriba.
Si consideran que las bajas voluntarias se han reducido en 58.0000 (son una gran empresa con cientos de miles de personas trabajando) y eso supone para ellos 57 millones de dólares de ahorro en reclutamiento y formación…. Eso significa que estiman en 1 millón de dólares el coste (la inversión) que hacen en cada persona que contratan. Aun pensando en que es repartido entre 10-15 años o toda una carrera laboral de 30 años, y que no sé con exactitud el tipo de perfil profesional (entiendo que consultoría), me parece mucho dinero, mucho más de lo que creo que le costaría a una empresa de mi entorno ¿no os parece?
Tirando a ojo, y siendo generoso, yo diría que el coste de reclutamiento estaría en torno a 30.000-60.000 por persona repuesta (hay que besar a varias ranas antes de que aparezca el príncipe o la princesa). Luego pon unas ¿100 horas de formación anual? (me estoy yendo 5 veces por encima de lo que dice la ley que hay que hacer) a unos 30eur de coste de formación/hora.persona formada (suponiendo que la formación no es «1 to 1» sino que hay 5-10 participantes en cada evento) eso son 3000 euros año por persona invertido en formación. Por 30 años (toda la vida en la empresa) 90.000 euros acumulados de formación… total unos 150.000 euros de coste por cada persona a reemplazar (obviamente no he contado la formación informal en el dia a dia con otros personal de la empresa, tampoco he anualizado las cantidades, ni considerado como evolucionarían los costes con el tiempo ni convertido a euros constantes… ya os he dicho que estoy tirando a ojo) ¿os encajan estos números? #formación#analytics#humanresources#reclutamiento
En ése artículo también se comenta este interesante modelo de aplicación de las analíticas en Recursos Humanos (o en gestión del talento, que sería un enfoque más actual)
En este informe de Deloitte aparecen datos que quizás podrían parecer preocupantes (aun no tengo muy clara cuál es la diferencia de muestra y metodología entre el «self-reported» y «C-suite»)
Casualmente tengo algunos archivos de datos que me permitirían comprobar si a mí me salen unas cifras parecidas. Es una de las cosas que me gustaría hacer al regreso de las vacaciones, si a mis estudiantes les interesa conocer el dato (o en redes sociales me contáis que podría ser algo interesante).
Supongo que sería interesante no solo conocer los niveles de bienestar, sino las palancas que ayudan a tenerlo o las barreras que lo reducen.
En ese trabajo analizábamos como afectaban determinadas condiciones de trabajo al «mental well-being» con los datos disponibles hasta el momento.
In general terms, and with the same situation for the adjustment variables (gender, age, level of education, seniority, occupation, establishment size, activity sector and economic activity), the people with indefinite contracts, no supervising responsibilities, who work between 36 and less than 45 h/week, do not work long working hours, do not have several jobs, do not work shifts (neither set nor alternating/rotating shifts) and do not work weekends report less anxiety, fatigue or job dissatisfaction than those in any of the other categories of each employment condition herein analyzed. That is, worse employment conditions lead to higher odds of suffering anxiety, fatigue or dissatisfaction compared to the reference category. Nonetheless, we observed that this relation did not always appear in this way for all the studied years for some working conditions (employment contracts other than indefinite contracts, supervising others and weekly working hours)
Para quien quiera «bucear» en los detalles, estas son las tablas de resultados. Son un poco complejas de entender para quien no esté acostumbrado a los «odds ratios». Las cifras de la tabla comparan una opción de condición de trabajo (el encabezado de las columnas) con otra que se considera de referencia y nos indican la como aumenta (si el valor es mayor que 1) o disminuye (si es menor que 1) la probabilidad de sufrir uno de los síntomas (ansiedad, fatiga o insatisfacción).
Odds Ratio: the odds of having the target disorder in the observed group relative to the odds in favor of having the target disorder in the reference category group
Asi, por ejemplo, en la tabla 1, que compara tipos de contratos, las personas sin contrato, en el año 2015, tenían el doble de probabilidad de experimentar insatisfacción que las que tenían contrato indefinido. O, en la tabla 2, las personas que ocupaban puestos de supervisión, en el año 2015 tenían más probabilidad de sufrir ansiedad que las que personas que no supervisan el trabajo de otras (un valor 1,38 veces la probabilidad de las que no supervisaban). Curiosamente en el año 2005, la probabilidad para ese grupo era el 0,87 (es decir, menor) de la probabilidad de ansiedad en las que no supervisaban. Supervisar a otras personas generaba menos ansiedad en 2005 que en 2015, también generaba menos fatiga en 2005, mientras que en 2015 generaba más fatiga. Sin embargo supervisar a otras personas parece ser un factor protector contra la insatisfacción (están menos insatisfechos los que supervisan a otras personas) y se ha mantenido en los mismos niveles durante la serie de años estudiados.
Marin-Garcia JA, Bonavia T, Losilla J-M. Changes in the Association between European Workers’ Employment Conditions and Employee Well-Being in 2005, 2010 and 2015. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2020; 17(3):1048. https://doi.org/10.3390/ijerph17031048Marin-Garcia JA, Bonavia T, Losilla J-M. Changes in the Association between European Workers’ Employment Conditions and Employee Well-Being in 2005, 2010 and 2015. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2020; 17(3):1048. https://doi.org/10.3390/ijerph17031048Marin-Garcia JA, Bonavia T, Losilla J-M. Changes in the Association between European Workers’ Employment Conditions and Employee Well-Being in 2005, 2010 and 2015. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2020; 17(3):1048. https://doi.org/10.3390/ijerph17031048
“Mejorar” + objetivo buscado + “qué pretendes conseguir con lo que dices”
“Mejorar” + objetivo buscado + expresión detallada del objetivo
“Mejorar” + objetivo buscado +” implementando” + establecer lo que quieres hacer para conseguirlo
“Mejorar” + objetivos buscado + “garantizando” + establecer un objetivo contradictorio o limitante
A mi me gusta que la estructura 4 porque establece cual es el objetivo y cual es la primera restricción.(la tres, en el fondo lo que vincula son iniciativas, y las iniciativas para mi van separadas del objetivo porque pueden cambiarse sin cambiar el objetivo).
Ejemplo: “Diseñar una oferta flexible garantizando que el estudiante sabe navegar por la misma”
Otro ejemplo (que incluye un poco de versión 3, porque muestra iniciativas a implementar): Aumentar la cantidad y calidad de las decisiones tomadas a partir de evidencias, utilizando sistemas de escucha compartidos, abiertos y transparentes (captando, desarrollando, transformando y gestionando el conocimiento) que permitan que la UPV se adapte con suficiente rapidez a los cambios.
