Pongamos el caso de una técnica de recursos humanos en una empresa mediana. En la reunión de los lunes, la dirección le pregunta cuánto le han costado a la empresa los empleados que se han ido en el último año, o si el último plan de formación ha sido útil. Ella responde con lo que percibe: «creemos que», «tenemos la sensación de que». Al otro lado de la mesa, el responsable financiero contesta con una cifra.

La información existe. Las altas y bajas, las evaluaciones, las horas de formación o las encuestas de clima llevan años guardadas en los sistemas de la empresa, pero pocas veces se convierten en respuestas. Y es algo habitual: según el estudio Tendencias y desafíos de RRHH en la mediana empresa española, de KPMG y Workday, dos de cada tres empresas consideran bajo o muy bajo su uso de los datos para tomar decisiones sobre personas, y solo una de cada cuatro afirma usarlos de forma avanzada.

Ahí entra lo que se conoce como people analytics: usar los datos de la plantilla para tomar mejores decisiones sobre las personas, igual que otras áreas llevan años haciendo con las ventas o la producción. En el día a día se traduce en preguntas muy concretas:

Ninguna de esas preguntas exige ser programador. Exige saber plantearlas bien, ordenar la información y contar las conclusiones de forma que la dirección pueda decidir con ellas.

La inteligencia artificial ha vuelto todo esto más urgente. En Navarra, alrededor del 26% del empleo está en ocupaciones con alta exposición a la IA, según el informe Situación Navarra de BBVA Research, publicado en octubre de 2026. Es una de las cifras más bajas de España, y el propio informe recuerda que ‘exposición’ no significa ‘destrucción de empleo’: el efecto dependerá, sobre todo, de la formación de los trabajadores y de cómo se adapten las empresas.

Y la adopción avanza deprisa. Según la encuesta del INE sobre el uso de las TIC en las empresas, el 33,6% de las empresas españolas de 10 o más empleados utilizaba IA en el primer trimestre de 2026, frente al 21,1% del mismo periodo de 2025. Cada herramienta nueva obliga a decidir qué tareas cambian, a quién conviene formar primero y qué perfiles habrá que buscar fuera, y esas decisiones se toman mucho mejor con los datos de la propia plantilla.

También es una cuestión de criterio. Los datos personales son delicados: la protección de datos limita qué se puede analizar, y la normativa europea de inteligencia artificial trata con especial cuidado los sistemas que se usan para seleccionar o evaluar a trabajadores. Por eso, quien se dedica a esto necesita, además de técnica, criterio para saber cuándo un análisis tiene sentido.

Muchos profesionales de recursos humanos se creen al margen de esto, porque ellos no son «de números». Y, sin embargo, parten con ventaja: quien lleva años en un departamento de personas sabe qué preguntas importan en una empresa, porque las escucha cada semana. Lo que necesita es el método para responderlas con datos, y eso se aprende.

Y se puede aprender sin dejar el trabajo. Existen programas online pensados para profesionales en activo que quieren formarse en people analytics, con clases en directo y herramientas que ya se usan en las empresas, como Power BI. En empresas como Evolve, por ejemplo, el programa recorre desde la calidad del dato de la plantilla hasta la parte que más cuesta: contar las conclusiones a la dirección de forma que sirvan para decidir.

Volviendo a la técnica del principio: los datos para responder a dirección ya estaban ahí. La diferencia no la marcará tener más información, sino saber hacer las preguntas correctas. Este futuro ya forma parte de nuestros días.