Por Raúl Lavado Cavero (Perú) – Especialista en Health & Productivity Management. Director Ejecutivo del Consejo Empresarial de Salud y Bienestar para Perú y Ecuador y Director del instituto de Bienestar Corporativo.
Como disco rayado hemos escuchado a miles de consultoras (incluyéndome) que supuestamente el compromiso de los empleados genera mayor productividad pero ¿Qué pruebas hay de ello?
Veamos, lo primero es que la métrica de compromiso es algo difícil de precisar. Para algunos el compromiso es que los colaboradores se pongan la camiseta de la empresa, para otros el compromiso se divide en 4 factores (orgullo de trabajar en la empresa, recomendación de un amigo a postular, disposición de quedarse un tiempo más y satisfacción general con el ambiente de trabajo) y así podemos seguir con miles de perspectivas. Por ejemplo: Hay group tiene una forma de medirlo, Deloitte y Gallup otra, Great place to Work propone su modelo propio, Mercer y Willis Towers Watson también. Es como si fuéramos a un mercadito y nos digan: Pase casero hay tallas, colores.
Por otro lado, la medición de engagement es cuestionable ¿Por qué? Porque tendría que haber un consenso internacional sobre lo que específicamente debería medirse y no lo hay. Adicionalmente, tenemos bases de datos diferentes en función a la consultora que la empresa elige y por tanto los resultados no pueden ser comparables unos entre otros.
No podemos comparar las 60 preguntas que utiliza la consultora ABC con las 25 que utiliza la consultora XYZ, son dimensiones y constructos diferentes. Además, algunas de ellas no cuentan con validación psicométrica para LATAM y para Perú. Hace poco le pregunté a la consultora más conocida del Perú en Clima Laboral cual era el Alfa de Cronbach de su instrumento de medición y me dijo “No lo tengo a la mano, pero si sé que todo se hizo en EEUU y ahí creo que hicieron eso”
Existen algunos estudios que han logrado relacionar (pero no predecir) el compromiso con el desempeño. Sin embargo, estos son estudios hechos para poblaciones especificas que no necesariamente pueden extrapolarse otras realidades. Es decir, funcionaron en la realidad donde validaron los resultados y no necesariamente eso va a pasar en tu población.
Pero como no nos gusta leer la letra chiquita decimos internamente “es lo que hay, caballero”
No se resuelven las preguntas clave: La parte más importante
Por otro lado, nos olvidamos de lo más importante a través de las siguientes preguntas:
- ¿El compromiso incrementa el desempeño laboral?
- ¿Los planes de acción mejoran los niveles de compromiso organizacional y estos a su vez mejoran el desempeño laboral?
Para establecer una relación causa-efecto los estudios deben cumplir con 3 condiciones:
- Que la causa ocurra antes del efecto: Es decir, que aumente el compromiso antes que aumente el rendimiento
- Que exista una variación conjunta de causa y efecto: Es decir, a medida que el compromiso aumente se tenga un incremento en el rendimiento
- Que no exista causalidad inversa: Es decir que el aumento de la rentabilidad no sea la causante del incremento en compromiso
Los tipos de evidencia que pueden ser usados para resolver estas preguntas son los siguientes:
- Opiniones de Expertos, anécdotas, casos de estudios:
- Reportes de Investigación de las principales consultoras del mundo
- Estudios Transversales
- Estudios Longitudinales
- Ensayos Controlados Aleatorios
- Meta Análisis
- Revisiones Sistemáticas
- Las opiniones de expertos es donde mayor cantidad y diversidad existen, pero hay poca evidencia de calidad que respalden cada una de sus afirmaciones.
- Los reportes de las principales consultoras del mundo: Estadísticamente son considerados de baja calidad debido a que sus investigaciones afirman que se ha establecido una relación positiva entre el compromiso y la rentabilidad. Sin embargo, es probable que estas investigaciones estén parcializadas para promover algún tipo de venta / servicio en consultoría como objetivo primario a la de descubrir un problema que mejore la gestión empresarial. Como la información de las investigaciones no es publica no puede ser objetivo de escrutinio independiente externo para verificar la exactitud de la afirmación.
- Los estudios transversales, recopilan todos los datos en un tiempo específico en una realidad puntual. Sin embargo, no son capaces de establecer una relación de causa y efecto y no proporcionan información relevante para las dos preguntas a resolver.
- Los estudios longitudinales, aunque les parezca increíble no existen estudios longitudinales reportados que midan el compromiso y rendimiento de los empleados a lo largo del tiempo y que los cambios que ocurran antes y después de las intervenciones se relacionen directamente a estas variables.
- Los ensayos controlados aleatorios buscan seleccionar a un grupo colaboradores que reciben una intervención para mejorar el compromiso y el rendimiento y se selecciona otro grupo que no recibe ninguna intervención. La idea es observar cambios entre ambos grupos para elaborar diversas conclusiones.
- Los meta-análisis combinan los resultados de múltiples estudios para proporcionar una visión general entre las variables a estudiar. Los contados meta-análisis que existen entre compromiso y rendimiento afirman lo siguiente: “En este artículo no hay discusión sobre posibles relaciones causales” (Harter 2002), “No se puede inferir causalidad entre compromiso y las variables estudiadas» (Halbesleben 2010). La gran mayoría de métodos utilizan estudios transversales sin llegar al nivel de meta-análisis.
- Las revisiones sistemáticas reúnen de manera integral y objetiva toda la evidencia disponible de mejor calidad para resolver un problema específico. Esto es importante porque la información de estos estudios es accesible y verificable. Este tipo de revisiones pueden mostrar por ejemplo: De los 8 estudios encontrados, 5 si cumplieron con establecer una relación causal débil entre el compromiso y el rendimiento. Tener este tipo de análisis nos ayudaría a tener mayor claridad sobre lo que efectivamente se puede considerar como válido o no para la aplicación práctica en las empresas.
¿Entonces, eso quiere decir que no es posible relacionar el compromiso y la productividad?
No, al contrario, mi propuesta es tener una gestión basada en le evidencia donde recursos humanos pueda validar cada uno de sus supuestos. Por ejemplo:
- Luego de un año de trabajo en conjunto con los líderes se logró aumentar el compromiso de los empleados de 80% a 85%.
- Cuando RH intentó relacionar el compromiso a la productividad, no encontró un resultado relacional ni causal.
- Cuando RH intentó relacionar el compromiso con el nivel de satisfacción al cliente, si encontró un resultado relacional con un coeficiente de variación lo suficientemente moderado para considerar las afirmaciones como válidas.
Pónganse a pensar: ¿Por qué esa iniciativa si mejoro la atención al cliente y no la productividad? ¿Qué pasa si el año anterior si lo logro y este no? ¿Esa variabilidad de la data que nos quiere decir?
¿Qué mensaje reforzó la campaña? ¿Qué servicios de RH se brindaron durante todo el año que pudieron ser utilizados por los jefes en el día a día? ¿El líder aprovechó todo lo que la propuesta de valor ofrecía a los empleados? ¿Los medios utilizados fueron efectivos? ¿La estrategia fue la adecuada? ¿Qué tanto el líder se involucró o no en la gestión de clima y cultura? ¿Qué paso con los que no participaron en la campaña, tuvieron el mismo comportamiento? ¿La empresa utilizó Glassdoor como herramienta adicional para medir la experiencia empleadora? ¿Tuvieron los mismos resultados en productividad? ¿Entonces al año siguiente RH y Comunicación Interna cambian la estrategia?.
Finalmente: ¿El compromiso de los empleados genera mayor productividad? Depende, y tocará a los especialistas de clima y cultura y HR Analytics validar si esto es cierto o no en la realidad de cada una de las empresas.
Creo que en el 2017 los consultores no debemos de guardarnos todo lo que sabemos, eso era en los años 90, seamos libres de compartir sin temor y sin buscar un beneficio propio sino por tener la satisfacción de aportar a esta hermosa y apasionante profesión de RH.
Nota: Los aportes de esta publicación no hubieran sido posibles sin el Know How del profesor Rob Briner – Profesor de Psicología Organizacional de Queen Mary University of London (HR Most Influential Thinker 2016 – HR Magazine).
Sobre el autor:
Raul Lavado Cavero (Perú)
Especialista en Health & Productivity Management. Director Ejecutivo del Consejo Empresarial de Salud y Bienestar para Perú y Ecuador y Director del instituto de Bienestar Corporativo. Experiencia en Consultoría en Péru y Ecuador en el Sector Banca, Microfinanzas, Sector Salud, Consumo Masivo y empresas del Holding FONAFE. Estudios de Bienestar Corporativo en EEUU en Wellness Council of America y cursos especializados Health & Productivity Management en Chapman Institute. Estudios de Post-Grado en UPC. Participo ponente en el Human Capital Forum 2016 dentro del tema “Mejores Prácticas de Bienestar”.
