¿Cuáles son los 7 pilares del People Analytics?

El bienestar organizacional se ha convertido en una prioridad estratégica para las empresas en España. Cada vez más organizaciones reconocen que cuidar la salud física y emocional de sus empleados no es un extra, sino una inversión directa en productividad, retención de talento y clima laboral sostenible.

Sin embargo, los retos persisten. El burnout (también conocido como síndrome del trabajador quemado) y el estrés crónico laboral siguen en aumento. Según la Guía del Mercado Laboral 2022 de Hays, el 43% de los profesionales en España afirman sentirse agotados o emocionalmente fatigados por su trabajo. La realidad post-pandemia ha acentuado esta tendencia, y muchas compañías aún carecen de herramientas efectivas para anticiparse a estas señales de desgaste.

Ante este panorama, los responsables de Recursos Humanos y los líderes organizacionales necesitan nuevas formas de actuar basadas en datos objetivos. Aquí es donde entra en juego el People Analytics.

¿Qué es People Analytics y por qué es esencial para RRHH?

People Analytics es el uso del análisis de datos para entender, predecir y mejorar todos los aspectos relacionados con la experiencia de los empleados. Esta disciplina permite conectar información clave sobre el rendimiento, el compromiso y el bienestar del talento humano para tomar decisiones más informadas.

Gracias al People Analytics, las organizaciones pueden:

• Identificar indicadores tempranos de burnout y fatiga emocional.
• Medir el bienestar organizacional de forma continua y segmentada.
• Anticipar riesgos como la rotación de talento, la desconexión emocional o el absentismo laboral.
• Activar alertas y recomendaciones inteligentes antes de que los problemas escalen.

A continuación, analizamos los 7 pilares fundamentales del People Analytics que toda empresa debería dominar para optimizar su estrategia de personas y construir una cultura organizacional resiliente.

Pilar 1: Recopilación de datos confiables

El primer paso para aplicar correctamente People Analytics en Recursos Humanos es garantizar una recopilación rigurosa y estructurada de datos. Como bien dice el principio analítico: sin datos, no hay decisiones. Para que la analítica de personas sea eficaz, se necesita una base sólida de información actualizada, completa y relevante.

En el contexto del bienestar organizacional y la detección de burnout, es clave recopilar datos desde múltiples fuentes internas, como:

• Encuestas de clima y satisfacción laboral: ayudan a medir el compromiso, la motivación y la percepción del entorno laboral.
• Indicadores de salud laboral: tasas de absentismo, número de bajas médicas (especialmente por estrés o ansiedad), registro de horas extra realizadas.
• Métricas de productividad y desempeño: evaluaciones periódicas, cumplimiento de OKRs, entregas a tiempo y rendimiento individual o por equipo.
• Datos generales de RRHH: rotación voluntaria e involuntaria, promociones, movilidad interna, entrevistas de salida, antigüedad y tipo de contrato.

Esta recopilación proporciona una visión integral y dinámica del estado del capital humano en la organización. Pero atención: la fiabilidad del dato es tan importante como su volumen. Trabajar con grandes cantidades de información no sirve si hay inconsistencias, errores o desactualización.

Como destaca Grupo Humact en su análisis sobre People Analytics, disponer de datos confiables es lo que convierte la intuición en evidencia: la diferencia entre actuar a ciegas y tomar decisiones informadas.

Una arquitectura sólida de datos es el cimiento de cualquier proyecto de People Analytics. Solo cuando los datos son representativos, accesibles y precisos, es posible analizar tendencias reales, detectar señales tempranas de burnout o tomar decisiones orientadas al bienestar organizacional.

Pilar 2: Calidad de la información

Una vez recopilados los datos, el siguiente paso esencial en cualquier estrategia es asegurar su calidad. De nada sirve contar con grandes volúmenes de información si estos están incompletos, desactualizados o mal estructurados. El principio es claro: garbage in, garbage out. Si los datos son deficientes, las conclusiones serán igualmente erróneas.

La calidad de la información es especialmente crítica cuando hablamos de bienestar organizacional y detección de burnout, ya que pequeñas inexactitudes pueden distorsionar la lectura emocional del equipo o la identificación de riesgos. Tal como explica la Universidad Alfonso X El Sabio (UAX) en su guía sobre People Analytics, los análisis solo son fiables si parten de datos precisos, consistentes y bien categorizados.

¿Qué implica mejorar la calidad de los datos?

• Eliminar duplicidades y errores: registros repetidos, nombres mal escritos o incongruencias en fechas y cargos afectan la integridad del análisis.
• Unificar criterios y escalas: si se usan encuestas de bienestar con escalas de 1 a 5, todos los departamentos deben aplicar el mismo formato para asegurar comparabilidad.
• Corregir y completar información: datos faltantes o mal clasificados deben ser validados y, si es posible, rellenados con información verificable.
• Actualizar periódicamente: el bienestar es dinámico. Analizar datos obsoletos puede llevar a decisiones desacertadas.

Por ejemplo, si analizamos la satisfacción de los empleados, debemos asegurarnos de que las encuestas estén bien formuladas, sean anónimas y representen fielmente el clima emocional del equipo. Del mismo modo, si usamos registros de horas trabajadas o bajas médicas para evaluar riesgo de burnout, esos datos deben ser exactos y estar correctamente contextualizados (no es lo mismo una baja por enfermedad común que una baja relacionada con estrés laboral).

En definitiva, mejorar la calidad del dato multiplica el impacto del People Analytics. Es una inversión que se traduce en decisiones más acertadas, intervenciones más efectivas y un enfoque de bienestar realmente basado en evidencia. Porque al final, una decisión solo es tan buena como los datos que la respaldan.

Pilar 3: Establecimiento de KPI claros y alineados con la estrategia

Uno de los grandes errores al implementar People Analytics es medir sin un propósito claro. Por eso, el tercer pilar consiste en definir KPIs (Key Performance Indicators) que estén directamente alineados con los objetivos estratégicos de la organización y, especialmente, con la mejora del bienestar organizacional y la prevención del burnout.

Los KPIs actúan como brújula: marcan el rumbo del análisis y permiten evaluar si las acciones tomadas están generando impacto real en las personas y en el negocio.

¿Qué KPIs deben medir las empresas modernas?

Aunque cada organización tiene sus prioridades, existen métricas clave que suelen repetirse en las estrategias de RRHH centradas en el bienestar y la sostenibilidad del talento. Algunas de las más relevantes incluyen:

• Tasa de rotación del personal (especialmente talento clave o de alto rendimiento).
• Nivel de compromiso o engagement, medido mediante encuestas de clima o eNPS.
• Índice de absentismo y su evolución en departamentos específicos.
• Productividad por empleado o por equipo.
• Nivel de riesgo de burnout, basado en evaluaciones psicosociales o análisis de datos de trabajo.

Para las empresas comprometidas con la retención, es esencial incluir una medición clara de la rotación. En Moodest, hemos preparado una guía actualizada con una referencia clara sobre qué es una buena tasa de rotación de empleados en 2025, que puedes consultar aquí:

¿Cuál es una buena tasa de rotación de empleados?[Guía 2025]

Descubre cómo calcular y analizar la rotación laboral, qué se considera saludable y cómo mejorarla con datos reales y sin encuestas.

Moodest BlogAdrià Castany

El valor de estos indicadores no está en su existencia aislada, sino en que estén directamente conectados con metas empresariales concretas. Por ejemplo:

• Si el objetivo estratégico es “reducir un 20% la rotación del talento clave”, uno de los KPIs podría ser el porcentaje de empleados en riesgo de salida basado en datos de desempeño, participación y feedback.
• Si se desea “mejorar el compromiso tras una fusión”, se debería medir la evolución del eNPS antes y después del proceso.

En el contexto del bienestar organizacional, cada vez más empresas incluyen entre sus metas:

• Disminuir la prevalencia del burnout en áreas críticas.
• Incrementar la percepción de apoyo organizacional y el equilibrio entre vida laboral y personal.
• Mejorar los niveles auto-reportados de bienestar emocional, usando indicadores internos y encuestas periódicas.

Estos objetivos estratégicos deben traducirse en KPIs medibles como:

• Número de empleados en riesgo alto de burnout detectado trimestralmente.
• Índice de bienestar emocional con base en encuestas y análisis de comunicación interna.
• Evolución de la satisfacción con las políticas de flexibilidad laboral.

¿Por qué es fundamental contar con KPIs bien definidos?

Porque permiten a RRHH:

• Demostrar impacto con datos tangibles.
• Comunicar resultados con claridad ante dirección general.
• Priorizar acciones según evidencia, no intuiciones.
• Ajustar estrategias en tiempo real según evolución de los indicadores.

En resumen, People Analytics no trata de acumular métricas, sino de enfocar la mirada en lo que realmente importa. Al establecer KPIs relevantes y estratégicos, los datos se convierten en insights útiles, y el área de personas se consolida como un socio clave en el éxito empresarial. El reto no es medir más, sino medir mejor.

Pilar 4: Segmentación adecuada de los datos

Uno de los errores más comunes en la analítica de personas es quedarse en los promedios globales. Por eso, el cuarto pilar del People Analytics eficaz es la segmentación adecuada de los datos. No todos los equipos ni todos los perfiles viven la organización de la misma manera. Analizar los datos desglosándolos por segmentos relevantes permite descubrir patrones específicos, focos de malestar y oportunidades de mejora que pasarían desapercibidas en un análisis superficial.

¿Por qué segmentar es clave en bienestar organizacional?

Un promedio general puede indicar un clima laboral “aceptable”, pero solo al segmentar por departamento, nivel jerárquico o antigüedad aparecen las diferencias críticas. Por ejemplo:

• El equipo de ventas puede mostrar menor satisfacción que el área operativa.
• Los mandos intermedios podrían estar más expuestos al estrés laboral que la alta dirección.
• El personal joven puede reflejar mayor desconexión emocional que los empleados con más años en la empresa.

Este tipo de análisis ayuda a detectar señales tempranas de burnout, conflictos no expresados o desequilibrios organizativos que requieren intervención.

Según un informe de Hays citado por MC Mutual, el 68% de los directivos en España declara tener dificultades para desconectar del trabajo, frente al 48% del personal de apoyo. Sin segmentación, esta diferencia crítica en la carga mental quedaría oculta bajo una media engañosa.

Al aplicar segmentación, People Analytics permite personalizar el diagnóstico. Por ejemplo, si detectamos que un equipo muestra altos niveles de burnout, podemos diseñar acciones específicas: desde sesiones de coaching hasta mejoras en la distribución de cargas de trabajo.

De los datos a la acción dirigida

Implementar este pilar requiere herramientas que faciliten la exploración segmentada de datos, desde dashboards interactivos hasta comparaciones longitudinales por grupo. Pero lo más importante es que la segmentación permite transformar el dato en intervención útil: en lugar de lanzar acciones generales, se diseñan soluciones específicas para cada colectivo.

Este enfoque es fundamental para mejorar la experiencia del empleado desde una perspectiva basada en datos.

La tecnología para transformar la experiencia del empleado

La tecnología forma parte integral de la experiencia del empleado en su sentido más amplio. A continuación, exploramos cómo se integra en este recorrido y cómo los líderes de personas pueden utilizarla estratégicamente para mejorar cada etapa del ciclo de vida laboral.

Moodest BlogAdrià Castany

En resumen, segmentar los datos correctamente es lo que convierte el análisis en acción efectiva. Permite a RRHH actuar con sensibilidad, foco y evidencia, ajustando iniciativas de bienestar organizacional según las realidades concretas de cada grupo dentro de la empresa. En el mundo del People Analytics, la media engaña: el valor está en el matiz.

Pilar 5: Tecnología avanzada para predecir el bienestar y prevenir el burnout

El quinto pilar del People Analytics consiste en incorporar tecnología analítica avanzada para transformar los datos en decisiones estratégicas. Hoy, Recursos Humanos cuenta con herramientas digitales capaces de automatizar reportes, generar alertas inteligentes y, sobre todo, anticipar riesgos como el burnout laboral.

Plataformas como Power BI, Tableau, o soluciones específicas de HR Analytics permiten a los equipos de RRHH visualizar en tiempo real lo que está ocurriendo en la organización, sin necesidad de ser expertos en ciencia de datos. Estas tecnologías facilitan:

• La creación de dashboards interactivos con métricas clave.
• El uso de modelos predictivos que identifican patrones de riesgo.
• El análisis en tiempo real de indicadores de bienestar, clima y rotación.

IA y análisis de sentimiento: detectando señales invisibles

Uno de los avances más potentes en este campo es el uso de machine learning y análisis de sentimiento aplicado a entornos laborales. Estas herramientas no solo procesan grandes volúmenes de datos, sino que también identifican combinaciones sutiles de factores que podrían anticipar un problema organizativo.

Por ejemplo:

• Varias semanas con exceso de horas extra,
• Baja participación en dinámicas de equipo,
• Descenso en la evaluación de desempeño,
• O un aumento en el uso de lenguaje negativo en canales de comunicación.

Estos patrones, cuando se combinan, pueden anticipar un caso de burnout antes de que ocurra.

Como explica Fichap en su blog sobre bienestar digital, las tecnologías modernas ayudan a construir un perfil completo de salud emocional y física en la plantilla, con datos objetivos y procesables por RRHH.

De lo reactivo a lo predictivo: el gran salto de valor

La gran ventaja de incorporar estas tecnologías es que People Analytics deja de ser un análisis descriptivo y pasa a ser predictivo y prescriptivo. Ya no solo vemos lo que ha pasado, sino lo que puede pasar y cómo prevenirlo.

Diversos estudios respaldan esta evolución. Según Grupo Humact, analizar indicadores como la carga de trabajo, el absentismo o el feedback emocional permite identificar alertas tempranas de estrés y burnout, y actuar antes de que el impacto sea grave.

Intervenir a tiempo gracias a la tecnología

Cuando RRHH detecta estos patrones con antelación, puede actuar preventivamente:

• Redistribuyendo tareas en equipos con sobrecarga.
• Activando programas de apoyo emocional o psicológico.
• Reforzando dinámicas de equipo y reconexión interna.

Pilar 6: Integración de insights en la estrategia empresarial

Recopilar datos y obtener análisis es un avance, pero el verdadero valor del People Analytics se alcanza cuando sus insights se integran directamente en la estrategia y la toma de decisiones del negocio. Este es el sexto pilar: convertir el conocimiento en acción.

Muchas organizaciones recopilan datos y generan informes, pero se quedan a medio camino. People Analytics no debe verse como un ejercicio analítico aislado, sino como un catalizador de transformación organizacional. Para lograrlo, es fundamental que los hallazgos se traduzcan en medidas concretas, especialmente en áreas sensibles como el bienestar organizacional y la prevención del burnout.

Del análisis a la acción: cómo integrar los insights en la gestión

Supongamos que los datos muestran un aumento del estrés en un equipo clave o una caída de engagement en perfiles técnicos. La estrategia empresarial debería responder con:

• Revisión de cargas de trabajo o refuerzo de personal.
• Políticas de desconexión digital o ajustes en los canales de comunicación.
• Intervenciones puntuales como coaching, sesiones de feedback o rediseño de flujos.

Cuando estos insights informan decisiones reales, Recursos Humanos deja de ser un área meramente operativa y se convierte en un actor estratégico del negocio. Tal como destaca Grupo Humact, los datos bien utilizados permiten a RRHH sentarse en la mesa de decisiones con argumentos sólidos, demostrando el impacto real de sus propuestas.

Bienestar con retorno: medir lo intangible y optimizar la inversión

Durante años, el bienestar organizacional fue visto como algo difícil de medir. Hoy, gracias al People Analytics, podemos demostrar:

• Qué acciones de bienestar realmente mejoran la productividad.
• Cuáles reducen las bajas médicas o el burnout.
• Qué políticas no están funcionando y deben rediseñarse.

Este enfoque permite maximizar el ROI de las acciones de RRHH, priorizando aquellas con mayor impacto. Se pasa de invertir por intuición a invertir con estrategia.

Cultura de datos compartida: implicar a los líderes

Integrar los insights también implica compartir la información con quienes toman decisiones a nivel operativo. Los líderes de equipo, mandos intermedios y directivos deben:

• Conocer las métricas clave de su área (rotación, clima, burnout, engagement).
• Sentirse corresponsables de su evolución.
• Utilizar esos datos para gestionar de forma más humana y eficaz.

Un director financiero gestiona su EBITDA; un responsable de operaciones, sus KPIs logísticos. En la misma lógica, un líder de personas debe conocer y gestionar los datos emocionales y de rendimiento de su equipo. Al alinear los insights de People Analytics con los objetivos corporativos, toda la empresa avanza con coherencia y propósito.

Pilar 7: Evaluación continua y mejora iterativa

People Analytics no es un proyecto. Es un ciclo.

En las organizaciones que realmente impulsan el bienestar, la analítica de personas no se implementa una sola vez. Se ajusta, aprende, evoluciona. Ese es el séptimo y último pilar: integrar una lógica de mejora continua basada en datos.

¿Qué significa realmente evaluar de forma continua?

• Revisar los KPIs clave periódicamente (mensual, trimestral o en tiempo real).
• Comparar antes y después de aplicar políticas (por ejemplo, un programa de desconexión digital o beneficios flexibles).
• Analizar qué funciona, qué no, y por qué.
• Actualizar las estrategias según datos nuevos y contexto cambiante.

Ejemplo práctico: lanzas un nuevo programa de bienestar. ¿Mejora el clima laboral? ¿Disminuyen las señales de burnout? Si no, se replantea. Si sí, se refuerza.

La realidad cambia. Tu estrategia también debería.

• Las personas rotan.
• Los equipos se reestructuran.
• Las presiones del entorno evolucionan.

¿Por qué seguir aplicando las mismas soluciones?

Un enfoque de escucha activa + medición continua + ajustes ágiles asegura que tus iniciativas sigan siendo relevantes y efectivas. La mejora continua no es un lujo: es una necesidad.

La tecnología está de tu lado

Con dashboards en tiempo real, alertas automáticas y modelos que aprenden con cada dato nuevo, la tecnología facilita este pilar más que nunca.

Pero hay algo más importante: la cultura.

Como destacó una directora de RRHH en RRHHDigital:

Hay que preguntar, escuchar, medir el impacto real de las acciones y ajustar de forma iterativa

El dato te guía, pero la acción es tuya

Nunca des el bienestar organizacional por resuelto. Cada dato nuevo es una señal. Cada indicador es una conversación pendiente.
People Analytics es el lenguaje silencioso con el que tu organización habla.
¿Estás escuchando lo que dice?

Conclusión: People Analytics, una hoja de ruta hacia organizaciones más humanas y eficaces

Los 7 pilares del People Analytics (desde los datos confiables hasta la mejora continua) no son solo teoría. Son una guía práctica para transformar tu organización en un entorno más saludable, más productivo y más resiliente.

Al aplicar estos principios, los líderes de RRHH en España pueden:

• Detectar señales tempranas de burnout.
• Medir y mejorar el bienestar organizacional con evidencia real.
• Transformar el área de personas en un actor estratégico del negocio.

People Analytics no convierte a las personas en números. Ilumina con datos cómo cuidarlas mejor.

En Moodest lo vemos cada día: cuando las organizaciones se apoyan en la analítica de personas, dejan de apagar fuegos y comienzan a anticipar, prevenir y construir culturas más sanas y sostenibles.

Los datos hablan. El momento de escucharlos es ahora.