Javier Velasco

Endalia ha defendido históricamente el concepto de “dato único” en RRHH. Desde su visión como CEO, ¿por qué considera que la integración real -y no las integraciones parciales- es el punto departida para una analítica sólida?

El mayor problema de las compañías no es que no tengan datos; es que no confían en ellos. Y sin confianza no hay decisión, solo contraste, revisión y dudas. Por eso en Endalia siempre hemos defendido el concepto de dato único: porque la analítica solo es sólida cuando nace de una base real, integrada y trazable.

Las integraciones parciales crean silos. El dato de nómina va por un lado, el de desempeño por otro, el de estructura en otro sistema y, al final, alguien termina uniendo todo en una Excel que ya está obsoleta antes de cerrar el análisis. Eso no es analítica; eso es reconstruir la realidad a posteriori con piezas que no terminan de encajar.

En Endalia hablamos de dato único porque nuestra plataforma cubre de forma nativa las funciones clave de RRHH, incluida la nómina. Y eso cambia por completo el punto de partida. No se trata de “conectar” herramientas, sino de trabajar sobre una misma estructura de datos, donde cada alta, cada cambio organizativo, cada movimiento salarial o cada incidencia impacta de forma inmediata en la información disponible para analizar. Ahí es donde empieza una analítica de verdad.

Y hoy hemos dado un paso más: no basta con que el dato sea robusto, también tiene que ser explotable de forma sencilla, flexible y útil para el negocio. La IA solo aporta valor cuando se apoya sobre un dato fiable.

La nómina y los datos de personas son la información más sensible y crítica en una organización. ¿Qué ventajas tiene que esos datos estén en el mismo ecosistema analítico?

La nómina suele verse como un proceso administrativo, pero en realidad es uno de los registros más precisos, sensibles y actualizados de cualquier organización. Ahí está el núcleo de la realidad laboral de una compañía. Y cuando ese núcleo convive en el mismo ecosistema que el resto de la información de personas, el valor se multiplica.

Nosotros gestionamos de media más de 450.000 nóminas al año, y eso nos da una base de conocimiento especialmente sólida. Cuando el dato salarial, la estructura organizativa, el absentismo, la rotación o la evolución del desempeño comparten el mismo entorno, dejamos de trabajar con fotografías parciales y empezamos a operar con una visión completa y dinámica.

Eso permite, por ejemplo, cruzar en tiempo real variables de absentismo con sus costes asociados, entender la evolución de la masa salarial frente al presupuesto o detectar desviaciones antes de que se conviertan en un problema. En ese momento, la conversación deja de ser solo de RRHH: pasa a ser una conversación de negocio impulsada por IA.

Muchas compañías han incorporado herramientas de análisis, pero siguen dependiendo de procesos manuales o consolidaciones externas. ¿Qué riesgos estratégicos implica trabajar con datos fragmentados?

El riesgo no es solo operativo; es estratégico. Cuando una organización depende de consolidaciones externas o de procesos manuales, lo que llega al comité de dirección no es una realidad viva, sino una versión tardía de la realidad.

Eso tiene varias consecuencias. La primera es la lentitud: para responder a una pregunta del CEO, del CFO o del director general, muchas veces hay que movilizar a varias personas, pedir datos, contrastarlos, rehacerlos y volver a empezar. La segunda es la pérdida de precisión: cada extracción manual, cada hoja intermedia y cada cruce entre sistemas añade fricción y margen de error. La tercera es la falta de flexibilidad: cuando por fin tienes la respuesta, ya no puedes seguir preguntando con agilidad. Y la cuarta es la ineficiencia en cuanto a costes que acarrean las otras tres.

Por eso hablamos tanto de velocidad combinada con precisión. Porque el verdadero salto competitivo no es solo tener información, sino poder convertir una duda en una respuesta fiable, en tiempo real y sin montar una operación paralela de análisis.

La incorporación de IA conversacional permite que cualquier directivo acceda al dato en lenguaje natural. ¿Cómo cree que esta democratización del análisis está transformando la forma en que se toman decisiones en RRHH?

La incorporación de IA conversacional en Endalia es, quizás, el salto más emocionante que hemos dado. Democratizar el análisis significa que un Director de Operaciones o un CEO no necesitan ser expertos en Business Intelligence ni manejar cuadros de mando complejos.

Con la IA conversacional, un directivo puede plantear una pregunta en lenguaje natural, profundizar, matizarla, reformularla y seguir iterando hasta llegar al dato que necesita. Ya no hablamos de consultar un dashboard estático, sino de mantener una conversación con la información.

Por ejemplo, si preguntamos: «¿cuál es la tendencia de rotación en mi equipo de ventas comparada con el año pasado?» obtenemos una respuesta instantánea en lenguaje natural que podemos iterar y enriquecer. Esto democratiza el acceso al análisis, pero además cambia la velocidad de reacción de la organización. La respuesta ya no llega días después; llega cuando surge la necesidad. Y eso convierte a RRHH en una función mucho más conectada con la toma de decisiones real de la empresa.

Si tuviera que resumir el impacto de la Solución People Analytics en una frase estratégica para un CEO o un Director General, ¿qué debería entender sobre su capacidad para transformar la gestión de personas?

Que ya no se trata solo de mirar lo que ha pasado, sino de poder preguntar mejor, entender antes y decidir con más acierto.

La IA aplicada al dato único de personas no es un cuadro de mando más sofisticado. Es la capacidad de transformar una base de datos compleja en una conversación útil para el negocio. Es pasar de la intuición a la evidencia, del informe tardío a la respuesta inmediata, y de una visión fragmentada a una dirección mucho más precisa del capital humano.

En definitiva, no hablamos solo de People Analytics con IA. Hablamos de poner en manos de la dirección una nueva forma de entender y gestionar la organización: más rápida, más precisa y mucho más accionable.