¿Cuánto valor pueden añadir las intervenciones de RR.HH. basadas en CIE?

Como ilustra la Figura 4.9, las intervenciones de recursos humanos añaden valor al desviar las curvas de rendimiento de los empleados hacia mayores valores económicos añadidos por empleado (una desviación a la derecha en la figura). Una vez que se conoce el valor económico de rendir una desviación estándar por encima de la media, puede utilizarse como criterio, denominado tamaño del efecto, para medir cuánto valor puede añadir una aplicación de RR.HH. Un tamaño del efecto corresponde a una desviación estándar; los impactos de la intervención se miden a continuación en porcentajes o múltiplos del tamaño del efecto. La Figura 4.9 ilustra que la selección de tamaños del efecto supone una desviación estándar de 0,20 (rango = 0,12 – 0,36, DS = 0,08); y que los tamaños del efecto de formación y de gestión del rendimiento suponen del 0,46 al 0,64 (rango = < 0,00 – > 1,00 [– 0,07 – 1,07], DS = 0,37).

El valor económico añadido por una intervención equivale al valor económico añadido por un rendimiento + 1 DS × tamaño del efecto × el número de personas (o equipos) afectados. La Figura 4.10 compendia los algoritmos utilizados y proporciona una plantilla para calcular el VEA. Los pasos en este algoritmo son:

1. Elegir cómo se calculará el valor económico de + 1 DS por encima de la media. Las posibilidades son:
   1. “Estimación global” de
      1. El valor de ENTRADA del tiempo por empleado y año:
         1. Salario anual o
         2. Costes totales del puesto de trabajo por año (normalmente unas tres veces el salario; obtenga esas cifras de su analista financiero, o calcúlelas utilizando el valor económico de las CIE en el Apéndice A).
         o
      2. El valor de SALIDA: los valores de los recursos económicos (ingresos, costes, presupuesto de adquisición) que puede controlar una persona en un puesto de trabajo, y que puede aumentar o descender dependiendo de su competencia.

         Elija un valor calculado mediante uno de estos tres métodos e introdúzcalo en la hoja de cálculo, en la casilla B16.

   2. Elija cómo estimará el valor económico de + 1 DS por encima de la media. Las posibilidades son:
      1. Elegir datos provenientes de investigación metaanalítica en la columna D de la hoja de cálculo:
         1. 19% para bajo
         2. 32% para moderado
         3. 48% para elevado
         4. 100% para trabajos de ventas. o
         5. Utilice la estimación media global (obtenible usando el valor económico de las CIE en el Apéndice A) de los directivos o de otros expertos contrastados, en su propia organización. Introduzca este valor en la casilla D16. Multiplique B16 por D16 y anote este valor en F16.
         o
      2. Utilice el valor económico medido real (aumento de ingresos o beneficios, reducción de gastos, y demás) de un rendimiento + 1 DS por encima de la media. El valor económico real es el mejor en caso de poder obtener todos esos datos de los registros de la empresa. Introduzca ese valor en las casillas F16 y F 17 de la hoja de cálculo.
2. Calcule el porcentaje de tareas por puesto de trabajo o de las variables independientes que tienen un impacto en el VEA y que han sido objeto de una intervención de RR.HH.

   Nota: estudios metaanalíticos anteriores daban por sentado que este porcentaje era del 100%, y sólo informaban del cambio del tamaño del efecto a partir de las intervenciones. Posteriores estudios intentaron valorar los efectos de las intervenciones multiplicando el valor total de tiempo en el trabajo por el porcentaje de tiempo dedicado a las tareas o CIE consideradas por la intervención. Por ejemplo, si directivos con un coste laboral total de 200.000 dólares anuales pasan el 50% de su tiempo en reuniones, un seminario de reuniones de gestión tendrá un impacto del 50% × 200.000 = 100.000 dólares de valor económico. Este enfoque asume que el tiempo pasado en una tarea equivale a su propio valor económico añadido (un supuesto un tanto dudoso en el caso de gran parte de las reuniones).

   Una estimación más científica –y conservadora– sería multiplicar el porcentaje de las variables independientes afectadas por una intervención mediante la varianza estadística que dichas variables provocan en los resultados comerciales (variables dependientes de VEA). El ejemplo de la Figura 4.10 utiliza este valor de la Figura 4.7, 0,27, introducido en la casilla H19. Las cuatro competencias que aparecen en la Figura 4.7 para predecir el VEA fueron tratadas en la intervención del caso Incon del que se habla al final de este capítulo.

   Si una intervención sólo tratase con algunas variables independientes, tendríamos a nuestro alcance una tercera alternativa, que sería multiplicar el tiempo de intervención pasado en las variables independientes por la varianza que esas variables causan en los resultados comerciales. La Figura 4.8 muestra que las competencias de trabajo en equipo y liderazgo de equipo suponen el 25% de 0,34 = 8,5% de varianza explicable en los beneficios de los directores de sucursal, por lo que la formación en esas competencias de equipo puede suponer el 8,5% de VEA.

   1. Elija la intervención.
      1. Tiempo por tarea.
      2. Varianza, o
      3. El producto de tiempo por tarea y varianza del impacto, cuyo resultado deberá introducirse en la casilla H19.
3. Elija el tamaño del efecto más probable para su aplicación.
   1. De datos metaanalíticos:
      1. 0,10 por datos de retroalimentación de CIE y establecimiento de objetivos.
      2. 0,19 por resultados comerciales del establecimiento de objetivos.
      3. 0,20 por selección.
      4. de 0,46 a 0,67 por formación.
      5. 0,60 por gestión del rendimiento
      o
   2. Procedente de las estimaciones de expertos reconocidos, o (mejor todavía) de los resultados medidos y registrados en su organización. Introduzca este valor en la casilla J19. Multiplique el valor económico de + 1 DS que aparece en la casilla F19 por el porcentaje de variables independientes que causan resultados de VEA en la casilla H19 por el cambio del tamaño del efecto en la casilla J19 a fin de obtener el VEA del equivalente a tiempo completo (ETC) por empleado, y luego introduzca este valor en la casilla L19.
4. Multiplique el VEA por el valor de ETC en la casilla L19 por el número de personas (o equipos) por año impactados (seleccionados, formados y con la actuación profesional controlada) por año en la casilla N17. El producto, en la casilla P17, es el valor económico añadido total que su aplicación de CIE puede añadir a su organización anualmente.

Dotación de personal

La dotación de personal añade valor 1) al contratar, colocar, o ascender al mayor número posible de trabajadores superiores (es decir, las personas que mejor encajan en puestos determinados, lo que aumenta tanto el rendimiento como la satisfacción); 2) no reeligiendo a los trabajadores con un rendimiento marginal (Jack Welch, director general de General Electric recolocaba cada año, sin miramientos, al 15% menos productivo de los directivos de la empresa); y 3) reduciendo la movilidad laboral (mediante una mejor correspondencia entre trabajo y persona, de manera que los empleados seleccionados rinden mejor y no son despedidos, están más satisfechos y no se marchan). Los costes de la movilidad laboral incluyen:

• Pérdida de productividad durante el tiempo necesario para contratar nuevo personal (de 55 a 57 días, o aproximadamente dos meses de ventas o de costes de producción que totalizan más o menos una tercera parte del salario del empleado durante el primer año).
• Menor productividad durante la curva del período de aprendizaje del trabajador nuevo, el tiempo desde el día en que es contratado hasta que es productivo al 100% (es decir, cuenta con la productividad media de la persona con una experiencia media en ese puesto). La curva del tiempo de aprendizaje equivale a doce meses en el personal técnico y profesional.
• Costes directos en efectivo de la recolocación y la formación. Los costes mínimos de sustituir a un empleado técnico o profesional es su salario directo durante un año (Spencer, 1986); el coste real es probablemente dos o tres veces su salario directo si se tiene en cuenta el coste total de empleo, incluyendo los beneficios y los gastos generales, se añade al salario y si se pierde productividad (como, por ejemplo, perdiendo ventas, un importante contrato, o si hay retraso al comercializar un nuevo producto durante esos entre 55 y 57 días que son necesarios para sustituir a un empleado) (McClelland, 1998; Spencer y Spencer, 1993).

El aumento de los ingresos y de la productividad proceden de los mejores trabajadores; como muestran los datos de la Figura 4.2, los trabajadores superiores producen el 19%, 32%, 48%, y del 48 al 120% más en empleos de complejidad baja, moderada y elevada, así como en los de ventas, respectivamente. Un aumento medio del 24% en la productividad a partir de la selección basada en las competencias significa que puede realizarse la misma cantidad de trabajo con el {100% – [100%/(100% + 24% de mejora de la productividad)]} = 20,50% menos de plantilla.

La Tabla 4.2 muestra un metaanálisis de ocho sistemas de selección basados en las CIE. El aumento medio de la productividad fue del 19%, la disminución media de la movilidad laboral fue del 63%, el valor económico añadido medio fue de 1,6 millones de dólares, y el rendimiento del capital invertido fue superior al 1.000%. Estas cifras parecen increíbles hasta que uno se acuerda de lo mucho que puede contribuir incluso un único trabajador “estrella” (por ejemplo, un vendedor excepcional general 3,7 millones de dólares en ingresos adicionales). PepsiCo calculó que una mala contratación en un puesto ejecutivo le costó 250.000 dólares (McClelland, 1998); un traslado desafortunado al Oriente Medio le costó a Mobil 375.000 dólares. Un programa de intervención basado en las CIE cuesta de 80.000 a 120.000 dólares. Una única contratación superior o evitar una equivocación al contratar suele justificar por sí misma el costo de la inversión en programas de dotación de plantilla basados en CIE.

Estudie más de cerca algunos de los ejemplos que aparecen en la Tabla 4.2.

Minorista (ventas). La selección del 50% de 60 nuevas contrataciones se realizó sobre la base de las competencias evaluadas utilizando una entrevista de incidentes críticos (EIC), y el otro 50% fue seleccionado utilizando criterios tradicionales basados en datos biográficos (uno de los requerimientos era “diez años de experiencia en ventas”, lo cual significó que fueron contratados sobre todo hombres blancos de edad mediana, una aplicación práctica de la iniciativa de “discriminación positiva”). En el año siguiente a la selección, la renovación de personal o la movilidad laboral en el seno del grupo seleccionado según el criterio de competencia fue del 20% (seis personas), y la media de ventas alcanzó los 5.000 dólares semanales, en comparación al 40% de movilidad laboral (doce personas) y una media semanal de ventas de 4.200 dólares en el grupo tradicional. Los beneficios del sistema de selección basado en las competencias fueron:

• Evitación de los costes de la movilidad laboral: seis vendedores conservados que representaron un ahorro de 20.000 dólares por persona en costes de sustitución resultan en un ahorro de 120.000 dólares.
• Aumento de los ingresos: treinta vendedores produciendo 40.000 dólares en ventas suplementarias por año, con un 50% de beneficios brutos significan 600.000 dólares al año como contribución neta.

El beneficio total en un año, con una ganancia de 720.000 dólares sobre los 30.000 dólares invertidos en el estudio de competencias y formación de selección de personal fue del 2.300% (Spencer, 1986, pp. 95-96). Además, el sistema de selección basado en las competencias dio como resultado la contratación mayoritaria de vendedores mujeres y de las minorías (sin experiencia previa en ventas), disminuyendo, por tanto, la posible aparición de un problema de discriminación positiva.

Informática (programadores). Una reducción de la renovación entre los programadores seleccionados mediante el estudio de competencias le ahorró a la empresa el coste de sustituir a veintidós profesionales a 65.000 dólares cada uno, 1,43 millones de dólares de beneficio sobre una inversión de 120.000 dólares en investigación de competencias y formación en selección de personal.

Alimentación y bebidas (ejecutivos). Una reducción del 87% en movilidad laboral en ejecutivos, con un coste de 250.000 dólares por persona, le ahorró a la empresa (PepsiCo) 4 millones de dólares (McClelland, 1998).

Cosméticos (ventas). Se contrató a 33 personas utilizando la EIC y un modelo de competencias; se seleccionó un grupo de control de 41 personas sin entrevistas de incidentes. Durante los tres años siguientes, se despidieron o fueron despedidas cinco personas del grupo seleccionado mediante competencias, comparadas con diecisiete en el grupo de control. Las personas seleccionadas con el modelo de competencias aumentaron sus ventas una media de 18,70% por trimestre, comparado con el aumento medio del 10,50% de los vendedores del grupo de control. Por ejercicios anuales, las personas seleccionadas según el modelo de competencias vendieron, cada una, 91.370 dólares más que los vendedores del grupo de control, representando un aumento neto de ingresos de 2.558.360 dólares (91.370 dólares × 28 vendedores).

Informática (vendedores). Una importante empresa de informática decidió transformar a varios miles de empleados de categoría superior –“gente que cuesta dinero”, con una remuneración anual media de 57.000 dólares por persona– en “vendedores que hacen dinero”. No todos los “burócratas” del personal contaban con las competencias para ser eficaces en ventas: la tasa de desgaste inicial en la formación en ventas fue del 30%, o de 210 de las 700 personas enviadas anualmente a la formación en ventas (los aprendices de vendedor eran despedidos al cabo de cuatro meses si habían fracasado tres veces consecutivas en la prueba que se realizaba a final de cada mes). Cada fracaso le costó a la firma 16.667 dólares sólo en costes salariales, que totalizaron 3,5 millones de dólares anuales por los 210 fracasos (esta cifra es conservadora porque se perdieron los costes de los beneficios de la formación y otros derivados, como instructores, material y gastos generales). Utilizando un modelo CIE desarrollado tras estudiar a sus vendedores de éxito, la firma rebajó la tasa de desgaste al 3% (veintiún abandonos), una reducción del 90% que representó 3,13 millones de dólares de ahorro (Rondina, 1988).

Formación y gestión del rendimiento

Las actividades de formación, desarrollo y gestión del rendimiento añaden valor al 1) reducir el tiempo que hace falta para que los empleados alcancen el 100% de productividad (definido como la productividad media de trabajadores medios experimentados en el trabajo), y 2) aumentando la productividad al trasladar el rendimiento de los empleados medios hacia el de los de rendimiento superior.

La Figura 4.11 muestra el valor económico de acortar la curva de aprendizaje en un 33% al enseñar a los nuevos contratados las CIE y los mejores modelos a seguir de los trabajadores “estrella” (Spencer, 1986). La curva del tiempo de aprendizaje para alcanzar el 100% de productividad está dividida en tres períodos iguales, costando cada uno de ellos un tercio de los costes totales de contratación durante el período completo de la curva de aprendizaje (en este caso 100.000 dólares/3 = productividad de las nuevas contrataciones, donde el 100% equivale a la productividad media de un empleado medio experimentado sin formación, la condición de control) tras haber pasado por la formación basada en las CIE. El valor económico añadido de los sujetos en formación y control equivale al aumento del porcentaje estimado de productividad por el valor del tiempo durante cada subperíodo. El valor total de la productividad para los sujetos no formados es de 50.000 dólares, mientras que el de los formados asciende a 88.000 dólares; así pues, la formación añade 38.000 dólares por empleado en formación.

Las mejoras en productividad a partir de la formación se estiman a partir de las aproximaciones realizadas por los jefes acerca de la productividad de los cursillistas antes y después de la formación, como aparece en la Figura 4.12 (Spencer, 1986). Asumiendo que el coste del tiempo por empleado y año es tres veces su salario (33.333 dólares), o 100.000 dólares, y que el tiempo dedicado a las tareas cubiertas en la formación es el 50% del tiempo total, la formación afecta al 50% × 100.000 dólares = 50.000 dólares de valor económico del tiempo de los empleados. Los directivos (o los evaluadores normales: jefes, compañeros, subordinados y clientes que rodean a la persona que está siendo calificada) estiman la productividad del empleado antes de la formación y tres meses tras ella. La productividad anterior a la formación se multiplica por el valor económico del tiempo dedicado a tareas tratadas por la formación, en este caso 80% × 50.000 dólares = 40.000 dólares. Este valor básico se sustrae del valor del tiempo de productividad tras la formación, en este caso 120% × 50.000 dólares = 60.000 dólares, mostrando una ganancia de 20.000 dólares por empleado en formación.

El valor económico añadido de la formación y la gestión del rendimiento también pueden estimarse de manera directa calculando lo siguiente: cambio del tamaño del efecto + valor económico conocido del rendimiento + 1 DS. La Tabla 4.3 muestra un metaanálisis de tamaños de efecto y de rendimientos del capital invertido (RCI) en cuatro estudios. Eliminando los valores atípicos por debajo del 10º percentil y por encima del 90º, el cambio del tamaño del efecto medio de la formación en esos estudios fue de 0,44, con una desviación estándar de 0,27, y un RCI del 116%, con una desviación estándar del 154%. Los resultados del tamaño del efecto en la Tabla 4.3 son un 28% más conservadores que la media –de 0,64 a 0,67– del cambio del tamaño del efecto tanto en cuanto a formación como a gestión del rendimiento obtenidos por Burke y Day (1986), y por Falcone, Edwards y Day (1986). El RCI varió significativamente con la complejidad de los trabajos, tanto si los investigadores utilizaban el salario (como hizo la mayoría), el coste de la contratación, o el valor económico añadido real por parte de un rendimiento superior, como aparece demostrado en las Figuras 4.2-4.5.

El cambio idéntico del tamaño del efecto en formación y gestión del rendimiento ofrecido por Burke y Day (1986), y Falcone et al. (1986), es en sí mismo un hallazgo interesante. Una hipótesis es que una buena gestión del rendimiento es formación; es decir, en lugar de forzar simplemente a los empleados hacia el logro de objetivos, la gestión del rendimiento que implica orientación está enseñando CIE y mejores prácticas que ayudan a los empleados a mejorar el rendimiento. Por ejemplo, el metaanálisis de Latham y Locke (1979) acerca de los efectos de la definición de objetivos (que mostró una media de aumento de la productividad del 19% en empleos de diversas complejidad) apoya los resultados de los cambios del tamaño del efecto a causa de la gestión del rendimiento. Utilizando la regla de 40 (es decir, rendir una desviación estándar por encima de la media equivale a un 40% de aumento de la productividad), la definición de objetivos tiene un tamaño del efecto de 0,475 (19% / 40%).

Los estudios metaanalíticos han hallado que los programas de formación que generan un rendimiento de una desviación estándar por debajo de la media tienen un tamaño de efecto negativo o cero, así como RCI negativos. La Tabla 4.3 muestra que la mayoría de las formaciones tienen un tamaño de efecto positivo y que generan beneficios. La excepción es la formación de los altos cargos. Aunque entre las hipótesis ofrecidas para explicar este dato está la que sugiere que no se puede enseñar trucos nuevos a un perro viejo, las sesiones con altos cargos no suelen tratarse de un auténtico período de formación, sino más bien de vacaciones o gratificaciones, que se llevan a cabo en entornos de lujo con mucho tiempo para jugar a golf o esquiar, y por tanto dicha “formación” está raramente basada en CIE.

La mayoría de los estudios metaanalíticos no informan acerca del porcentaje de varianza en el tamaño del efecto que puede atribuirse a la formación en CIE frente a la formación en habilidades cognitivas, conocimientos técnicos y otras habilidades. Una excepción es el metaanálisis de Miron y McClelland (1979) sobre los efectos de la formación en motivación de logro entre pequeños empresarios, para la que se utilizó un diseño de cuatro grupos en los que algunos empresarios fueron formados en motivación de logro, mientras que un grupo comparativo fue formado en conocimientos y habilidades comerciales (contabilidad, finanzas, manufacturación, comercialización y ventas y recursos humanos), y un tercer grupo lo fue tanto en motivación de logro como en habilidades comerciales. Como control para medir las variables dependientes en pequeñas empresas de tamaño comparable se utilizó la Standard Metropolitan Statistical Area (SMSA). Sólo la motivación de logro provocó un impacto (tamaño del efecto = 0,50) en las variables independientes: el número de empleos creados (un aumento del 32%), los ingresos e impuestos de las empresas, los propietarios y el mayor número de empleados contratados (véase Figura 4.13). La motivación de logro combinada con la formación de habilidades comerciales no tuvo un impacto significativo. La formación únicamente en habilidades comerciales disminuyó la actividad comercial y los resultados. Los investigadores avanzaron la hipótesis de que la formación en habilidades comerciales disminuyó la eficacia y autoconfianza de los empresarios en prácticas al dar a entender que el éxito en las prácticas comerciales resultaba demasiado complejo y difícil de alcanzar.