HR-analytics - Waarde creëren met data en AI

HR-analytics: waarom we blijven sturen op gevoel

Ik vraag in workshops vaak aan HR-teams waarop zij hun belangrijkste beslissingen baseren. Het antwoord is bijna altijd hetzelfde. Er wordt verwezen naar ervaring, naar gesprekken met managers en naar wat ‘goed voelt’. Data wordt soms genoemd, maar zelden als doorslaggevende factor. En dat is precies waar het schuurt.

Want tegelijkertijd hoor ik dezelfde organisaties zeggen dat zij datagedreven willen werken. Dat zij meer grip willen krijgen op verloop, op performance en op betrokkenheid. De ambitie is er dus wel, maar in de praktijk verandert er opvallend weinig. Dat was voor mij een belangrijke reden om HR-analytics te schrijven.

Waarom we blijven vertrouwen op intuïtie

Wat ik de afgelopen jaren heb gezien, is dat HR niet zozeer een dataprobleem heeft, maar een denkprobleem. We zijn gewend om te vertrouwen op intuïtie. Op zich is daar niets mis mee. Intuïtie is vaak gebaseerd op ervaring en kan waardevol zijn. Maar het wordt problematisch wanneer we denken dat het voldoende is in een wereld die steeds complexer wordt.

Neem bijvoorbeeld een organisatie waar het verloop oploopt. De eerste reactie is vaak dat er iets moet gebeuren met betrokkenheid of leiderschap. Er worden interventies bedacht, trainingen gestart en programma’s uitgerold. Pas later komt de vraag: wat weten we eigenlijk echt over dit verloop? Wie vertrekken er, wanneer en waarom? Die volgorde is interessant, want zij laat zien hoe sterk we geneigd zijn om eerst te handelen en pas daarna te analyseren.

HR-analytics draait die volgorde om. Het begint niet bij actie, maar bij begrip. Niet bij wat we denken dat er speelt, maar bij wat we kunnen onderbouwen. Dat klinkt logisch, maar vraagt in de praktijk om een andere manier van werken.

Waarom HR-analytics geen datavraagstuk is

Wat daarbij vaak onderschat wordt, is dat HR-analytics weinig te maken heeft met techniek. Natuurlijk heb je data nodig en tools om die te analyseren, maar dat is niet waar het verschil wordt gemaakt. Het verschil zit in de vragen die je stelt. In de bereidheid om aannames los te laten en om echt te willen begrijpen wat er speelt in een organisatie.

In mijn werk zie ik regelmatig dat organisaties wachten tot hun data ‘op orde’ is. Alsof er een moment komt waarop alles klopt en je pas dan kunt beginnen. Dat moment komt zelden. Ondertussen blijven kansen liggen en worden beslissingen nog steeds genomen op basis van gevoel.

Juist daarom pleit ik ervoor om eerder te beginnen. Niet met perfecte data, maar met een goede vraag. Wat wil je weten en waarom is dat belangrijk? Die stap alleen al zorgt ervoor dat gesprekken veranderen. Data wordt geen doel op zich, maar een middel om betere keuzes te maken.

Wat AI verandert en wat juist niet

De opkomst van AI maakt dit alleen maar relevanter. Het wordt steeds makkelijker om analyses uit te voeren en inzichten te genereren. Maar dat betekent niet automatisch dat beslissingen beter worden. Sterker nog, zonder de juiste vragen kan AI vooral bestaande aannames versterken.

Dat maakt de rol van HR misschien wel belangrijker dan ooit. Niet als eigenaar van data, maar als gids in hoe die data wordt gebruikt. Door te helpen duiden, door context toe te voegen en door steeds weer de vraag te stellen: wat betekent dit nu echt?

Wat ik hoop met HR-analytics, is dat het HR-professionals helpt om die stap te zetten. Niet door alles anders te doen, maar door bewuster te kijken naar hoe beslissingen tot stand komen. Want uiteindelijk gaat het daar om. Niet om meer data, maar om betere keuzes. En zolang we blijven sturen op gevoel zonder dat te toetsen, laten we waarde liggen die er allang is.