Algoritmos en People Analytics: datos, perfiles y predicciones sobre empleados

People Analytics analiza datos de la plantilla para detectar patrones, elaborar perfiles y hacer predicciones. Antes de utilizarlos, comprueba qué datos puedes reunir, qué significa cada resultado y quién puede actuar con él. Una puntuación de «riesgo de salida» no demuestra que alguien quiera abandonar su puesto.

Estas comprobaciones forman parte del cumplimiento normativo en recursos humanos en España y la UE. Si el resultado sirve para evaluar, promocionar o despedir, se aplican también las garantías de esa decisión.

Qué debe definir la empresa antes de iniciar People Analytics

Concretar la pregunta y el uso del resultado

Quien encarga el análisis debe dejar definidos cuatro elementos:

• Pregunta: qué necesita conocer, por ejemplo, dónde aumenta la rotación.
• Ámbito: qué plantilla y periodo se analizarán.
• Actuación prevista: para qué se usará el resultado, como revisar las condiciones de un equipo.
• Detalle necesario: si bastan resultados colectivos o se necesitan datos individuales.

Si basta un informe por equipos, no solicites una lista de empleados. El artículo 25 del RGPD exige proteger los datos desde el diseño y limitar por defecto el tratamiento a lo necesario.

Distinguir informes colectivos, perfiles y predicciones

Pide una muestra del resultado. Si evalúa automáticamente aspectos personales, como fiabilidad o comportamiento, comprueba si constituye elaboración de perfiles conforme al artículo 4.4 del RGPD.

• Recomendaciones: distingue los modelos predictivos y prescriptivos de People Analytics. Pide qué justifica la medida propuesta; detectar un riesgo no demuestra que vaya a resolverlo.
• Filtros y exportaciones: comprueba si permiten pasar del resumen a una ficha individual. La clasificación de los algoritmos utilizados en RR. HH. depende de la función activada y su uso real.

Asignar quién encarga, comprueba y autoriza el análisis

Antes de reunir los datos, asigna estas funciones:

• RR. HH. o responsable del proceso: define la pregunta, comprueba los registros y aporta el contexto de la plantilla.
• Analista o proveedor: documenta el método, los resultados, los errores conocidos y los cambios.
• Asesoría de protección de datos y delegado, cuando exista: revisan la licitud, los riesgos y las garantías.
• Dirección o persona autorizada: aprueba usos, destinatarios y actuaciones apoyadas en el informe.

Una pyme puede acumular funciones con apoyo externo. Si existe un equipo de datos, designa un contacto para RR. HH. La empresa responde de los usos que autoriza.

Qué datos puede utilizar la empresa en People Analytics

Comprobar la base jurídica antes de cruzar nuevas fuentes

Antes de cruzar nóminas, jornada o formación, documenta la necesidad del nuevo uso y sus consecuencias. El artículo 6 del RGPD exige una base jurídica y regula la compatibilidad cuando cambia la finalidad.

• Contrato: no justifica análisis innecesarios para ejecutarlo.
• Interés legítimo: documenta el interés, la necesidad y la ponderación frente a los derechos de la plantilla.
• Consentimiento: comprueba que pueda prestarse libremente. La AEPD advierte de las dificultades del consentimiento en las relaciones laborales por la dependencia de la empresa.

Antes de una prueba con datos personales, valora si exige una evaluación de impacto. El artículo 35 del RGPD la requiere cuando sea probable un alto riesgo, en particular en determinadas evaluaciones sistemáticas y exhaustivas que sustenten decisiones de efectos significativos. No todo informe la necesita; si procede, debe realizarse antes de iniciar el tratamiento.

Revisar el origen, el periodo y los errores de los datos

Registra la procedencia, el significado, la actualización y el responsable de corregir cada campo. El artículo 5 del RGPD exige datos pertinentes, necesarios y exactos. Comprueba:

• Uniones entre programas: evita mezclar personas o duplicar registros por cambios de identificador.
• Casillas vacías: distingue falta de información, ausencia de respuesta y resultado negativo.
• Periodos y puestos: ajusta la interpretación si comparas etapas o condiciones diferentes.
• Hechos e inferencias: identifica qué procede de un registro y qué ha calculado el sistema.
• Cobertura: revisa cuántas personas aportan información y qué colectivos quedan fuera.
• Valoraciones anteriores: comprueba su vigencia y las reclamaciones pendientes.

Comprueba qué campo utiliza realmente el informe. En Retention Insights de Culture Amp, desactivar manualmente una cuenta no registra por sí solo la salida del empleado: si falta la fecha de finalización, seguirá figurando como activo en ese análisis. Contrasta las bajas de RR. HH. con los datos importados antes de aceptar una tasa de rotación.

Un estudio sobre limitaciones de los datos utilizados para analizar la rotación recoge encuestas que solo cubrían parte de las salidas. Pide al analista que justifique a qué población y periodo pueden extrapolarse las conclusiones.

Detectar datos sensibles e inferencias que no se han solicitado

Un modelo puede deducir salud, religión o afiliación sindical aunque no figuren en los datos de entrada. El artículo 9 del RGPD exige condiciones adicionales para tratar esas categorías especiales.

• Identifica las inferencias: pide al analista las conclusiones generadas, incluidas las no solicitadas.
• Comprueba su licitud: si un perfil de disponibilidad o riesgo de ausencia revela salud, verifica la excepción aplicable; una base jurídica general no basta.
• Revisa las encuestas: aplica la misma comprobación antes de reutilizar respuestas confidenciales.

Comprobar si los informes colectivos permiten identificar personas

Solo la información que no permite identificar a una persona queda fuera del RGPD por ser anónima. Los códigos recuperables no bastan; tampoco desaparecen las obligaciones sobre los registros personales de origen.

Prueba qué puede averiguar el destinatario con sus conocimientos del equipo, los filtros y las descargas:

• Agrupa categorías o periodos si el detalle permite reconocer a alguien.
• Oculta desgloses que revelen resultados individuales.
• Comprueba si comparar dos informes permite deducir el dato de una persona.
• Revisa si las exportaciones contienen más detalle que el panel.

Un mínimo de integrantes no garantiza el anonimato. Aplica las orientaciones de la AEPD sobre anonimización al contexto y a la información con la que pueda cruzarse el informe.

Cómo comprobar los perfiles y predicciones antes de utilizarlos

Pedir al proveedor una explicación que permita revisar el resultado

Antes de contratar o activar el análisis, pide respuestas comprobables:

• Método: versión del modelo, variables, factores que explican cada puntuación y resultados de las pruebas.
• Limitaciones: una explicación comprensible de los límites y la exactitud de las inferencias, y cómo recalcular o retirar resultados incorrectos.
• Encargo de tratamiento: si actúa por cuenta de la empresa, regula instrucciones, subcontratación, derechos y devolución o supresión conforme al artículo 28 del RGPD.
• Usos propios: si reutilizará datos para sus modelos o comparativas, revisa esa finalidad y su papel antes de autorizarlo.
• Alojamiento y accesos: identifica desde dónde acceden proveedor y soporte. Un servidor europeo no descarta accesos sujetos a las garantías de transferencias internacionales del RGPD.

Comprobar qué significan los aciertos y los errores

No aceptes una cifra global de precisión. Si casi todos permanecen, predecir que nadie saldrá puede aparentar muchos aciertos sin detectar las salidas. Pide los errores y las pruebas correspondientes a tu uso.

Comprueba si se probaron datos reales o de demostración. La investigación sobre predicción de rotación con datos sintéticos reconoce límites de generalización; sus resultados no acreditan que funcione con tu plantilla.

Visier distingue entre ordenar correctamente el riesgo y acertar las probabilidades previstas: compara las dimisiones reales con los intervalos asignados a cada grupo durante doce meses, el horizonte de esas predicciones. Un modelo puede señalar qué grupo tendrá más salidas y aun así sobrestimar cuántas habrá. Pide ambas comprobaciones antes de utilizar una puntuación como probabilidad.

Distingue correlación y causalidad en People Analytics: que formación y permanencia estén relacionadas no demuestra que asignar un curso reduzca la probabilidad de salida.

Revisar criterios que pueden producir discriminación indirecta

El artículo 9 de la Ley 15/2022 prohíbe la discriminación en el empleo. Que una variable mejore la predicción no demuestra que sea legítimo utilizarla.

• Contexto: RR. HH. debe contrastar qué representan la antigüedad, la disponibilidad o las ausencias.
• Efecto combinado: pide al analista los errores y exclusiones que producen los criterios al aplicarse juntos.
• Datos de comprobación: evita recopilar indiscriminadamente información sensible para revisar los sesgos.
• Referencias del modelo: comprueba qué considera una decisión acertada. Una exclusión posteriormente corregida no debe seguir siendo una referencia válida sin revisión.

No utilices resultados basados en criterios que no puedas justificar.

Determinar si la función está sujeta al Reglamento de IA

La denominación People Analytics no determina la clasificación. Revisa con el proveedor:

• Función: si utiliza IA y encaja en los usos laborales del anexo III.4 del Reglamento de IA.
• Perfiles: si el sistema está incluido en ese anexo y elabora perfiles personales, el artículo 6.3 impide acogerse a la exclusión para ciertos usos limitados. No toda estadística o perfil entra en ese ámbito.
• Uso previsto: pide la clasificación y comprueba que cubra la función que activarás.

El Reglamento (UE) 2026/1744 fija el 2 de diciembre de 2027 como fecha general para las obligaciones del capítulo III, secciones 1 a 3, de los sistemas de alto riesgo del anexo III, con la excepción del artículo 6.5. Revisa el régimen transitorio. Ese calendario no aplaza el RGPD, las prohibiciones de IA aplicables ni las garantías laborales.

Cómo informar y utilizar los resultados de People Analytics

Explicar qué datos se analizan y qué consecuencias puede tener

La información sobre el uso de algoritmos debe concretar fuentes, perfiles, finalidad, destinatarios, conservación, derechos y consecuencias para la persona.

• Datos recogidos de la persona: aplica el artículo 13 del RGPD e informa antes de utilizarlos para otra finalidad.
• Otras fuentes: revisa los requisitos y plazos del artículo 14. Conserva la versión comunicada y cómo se entregó.
• Representantes: explica parámetros, reglas e instrucciones que puedan incidir en el empleo o las condiciones laborales, incluidos los perfiles, conforme al artículo 64.4.d del Estatuto de los Trabajadores. No sustituye la información individual.
• Sistemas que intervienen en decisiones laborales: desde el 5 de octubre de 2026, el artículo 3.2.k del Real Decreto 723/2026 añade información sobre determinados sistemas y sus pautas de funcionamiento. Comprueba el ámbito, los plazos y el régimen de las relaciones existentes.

Revisar el perfil antes de actuar sobre una persona

El artículo 22 del RGPD limita las decisiones exclusivamente automatizadas con efectos jurídicos o de importancia similar, con excepciones y garantías. Confirmar rutinariamente una recomendación no equivale a revisarla.

Asigna la intervención humana real a alguien con formación, información, tiempo y autoridad para cambiar o detener la propuesta:

1. Comprueba los datos concretos, su fecha y los factores que explican el perfil.
2. Contrasta las circunstancias del trabajo y las aclaraciones que el modelo no recoge.
3. Valora si la predicción sirve para la actuación propuesta o falta información.
4. Autoriza, modifica, rechaza o deja pendiente la propuesta y registra el motivo.

Una previsión de salida no demuestra deslealtad ni justifica excluir a alguien de oportunidades. Antes de reutilizarla, comprueba la licitud del nuevo uso y las garantías de esa decisión.

La investigación sobre los riesgos de actuar sobre predicciones de empleados advierte que la respuesta empresarial puede favorecer el resultado previsto. Registra las medidas adoptadas: una reacción al cambio de oportunidades o trato no demuestra por sí sola que la predicción fuera acertada.

Limitar quién recibe informes colectivos y perfiles individuales

Aplica la seguridad exigida por el artículo 32 del RGPD según la tarea de cada destinatario:

• Permisos: tendencias para dirección, registros necesarios para el analista y perfiles concretos para revisiones autorizadas. Evita etiquetas visibles para todos los mandos.
• Identificación: añade fecha, versión, finalidad y límites de uso a cada informe.
• Comunicación a terceros: comprueba destinatario y legitimación, también entre empresas del mismo grupo.
• Prueba de acceso: revisa con una cuenta de prueba qué permiten consultar, descargar y compartir las aplicaciones conectadas. Ocultar una pantalla no elimina las copias exportadas.

En Microsoft People Skills, el control de visibilidad del perfil no interrumpe el envío de datos a Viva Learning si la organización dispone de esa licencia. Por eso, prueba cada destino conectado: ocultar las competencias en la ficha de una persona no garantiza que hayan dejado de compartirse con otras aplicaciones.

Cómo corregir los datos y mantener el análisis bajo control

Atender solicitudes sobre datos, perfiles y explicaciones

Facilita un canal que permita tramitar cada solicitud según lo que se cuestione:

• Acceso: incluye los datos utilizados y los perfiles conservados. El artículo 15 del RGPD contempla, en los supuestos previstos, información sobre la lógica y las consecuencias de decisiones automatizadas.
• Explicación: pide cómo influyeron los datos de esa persona. La sentencia C-203/22 del TJUE exige explicar de forma comprensible el procedimiento aplicado en el ámbito del artículo 15.1.h. Una fórmula incomprensible o invocar sin más secreto empresarial no resuelven la solicitud.
• Rectificación: corrige los datos inexactos conforme al artículo 16. Distingue esos errores de una discrepancia sobre la valoración: el derecho de rectificación no obliga a aceptar cualquier puntuación alternativa solicitada. Revisa si procede limitar el tratamiento mientras se comprueba la exactitud conforme al artículo 18.
• Oposición: si el tratamiento se basa en interés legítimo, atiende los motivos relacionados con la situación particular según el artículo 21.

El artículo 12 establece, como regla general, un mes para responder, con la ampliación motivada que permite la norma. La dependencia del proveedor no suspende esos plazos.

Corregir los informes derivados y revisar las decisiones afectadas

RR. HH., soporte y el analista deben completar estas actuaciones:

1. Comprobar el error: identifica el dato, la regla o el resultado cuestionado.
2. Corregir en origen: rectifica la fuente y recalcula o retira los perfiles derivados.
3. Localizar copias: revisa paneles, exportaciones y aplicaciones con la versión anterior.
4. Revisar consecuencias: comunica el cambio a los responsables de las decisiones afectadas.
5. Evitar que se repita: comprueba que el error no vuelva al siguiente análisis; si procede de una regla compartida, revisa a las demás personas afectadas.

El artículo 19 del RGPD exige comunicar las rectificaciones, supresiones o limitaciones correspondientes a los destinatarios, salvo imposibilidad o esfuerzo desproporcionado. Conserva la corrección y su comunicación.

Revisar los cambios y retirar perfiles que ya no deben utilizarse

• Revisión del modelo: compruébalo cuando cambien fuentes, puestos, criterios o versión, o aumenten los errores. Detén el uso de resultados afectados si falta información esencial.
• Seguimiento: asigna quién recibe alertas en análisis continuos y cuándo dejan de utilizarse los informes puntuales.
• Documentación: recoge finalidad, destinatarios, conservación y seguridad en el registro de actividades que corresponda conforme al artículo 30 del RGPD.
• Conservación: distingue los datos necesarios para justificar actuaciones pasadas de los utilizables en nuevas decisiones. No mantengas indefinidamente una etiqueta individual.
• Bloqueo y retirada: cuando proceda el bloqueo del artículo 32 de la LOPDGDD, reserva los datos para atender responsabilidades, sin utilizarlos en la actividad ordinaria. Al retirar un análisis o cambiar de proveedor, revisa copias, conexiones y perfiles enviados a otros programas.