¿Cómo aislar otras variables del impacto de un curso o programa?
En el mundo del aprendizaje corporativo, la medición del retorno de la inversión (ROI) de un programa de capacitación es crucial. Sin embargo, un desafío significativo en este proceso es el aislamiento de variables. Muchas personas no se atreven a construir un estudio de impacto o ROI porque desconocen cómo separar otras variables que impidan conocer el impacto real y directo de su capacitación o entrenamiento.
¿Qué es el Aislamiento de Variables?
El aislamiento de variables es el proceso de identificar cambios o mejoras que pueden atribuirse directamente a un programa de capacitación, excluyendo otros factores externos o internos que también podrían influir en el desempeño. Este proceso es esencial para asegurar la precisión y credibilidad de la medición del ROI en programas de aprendizaje.
Sin un aislamiento efectivo de variables, es imposible determinar si los cambios observados en el comportamiento de los empleados o en los resultados del negocio son el resultado del programa de capacitación o de otros factores. Esto puede llevar a una interpretación errónea de la efectividad del programa, afectando futuras decisiones de inversión en capacitación.
Obviamente, antes de cualquier paso, es preciso que como responsables del curso o programa, tengamos claros los objetivos de impacto, y por tanto, los objetivos de aplicación.
¿Qué métodos o prácticas pueden usarse para aislar variables?
Diseño Experimental y Grupos de Control
La manera más directa y exacta de aislar variables es mediante el uso de un diseño experimental, donde un grupo de empleados recibe la capacitación (grupo experimental) y otro grupo similar no la recibe (grupo de control). Comparando los resultados de ambos grupos, se pueden identificar los efectos específicos del programa de capacitación.
El reto más importante de este método es la elección de los grupos (experimental y de control). Es fundamental que sean muy similares en su composición y que las variables a las que estén sujetos sean muy similares. Ejemplo: En un curso sobre un nuevo método comercial, hacer que el grupo experimental sea el responsable de ventas de una categoría X, con tamaño de mercado y territorio muy similar al grupo de control, los responsables de la categoría Y. Otro elemento clave es evitar la "contaminación" entre un grupo y el otro, de tal modo que el grupo de control no conozca del entrenamiento que se le está dando al grupo experimental.
Si bien es un método super efectivo, es difícil conseguir la oportunidad y los requisitos de características y no contaminación.
Análisis de Tendencias
Este método implica analizar los datos históricos de rendimiento antes y después de la intervención de capacitación. Si se observa un cambio significativo en la tendencia posterior a la capacitación que no puede atribuirse a otros factores, se puede inferir que el programa tuvo un impacto.
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Este método puede asustar a muchas personas porque aparentemente requiere un dominio avanzado de herramientas de bases de datos o algo similar. La verdad es que no. Basta tener la información en una hoja de datos tipo Excel o Google Worksheets para hacer un análisis bastante completo y sencillo.
Basta con tomar una variable y evaluar su comportamiento antes. Por ejemplo, seis meses antes del despliegue del programa y compararla con el comportamiento seis meses después del programa. Finalmente, comparar qué hubiera pasado en los seis meses posteriores si no se hubiese hecho nada para mejorar el desempeño y compararlo con los resultados obtenidos.
Asegúrate de tener datos creíbles y de las mejores fuentes. Comparte tu análisis con la persona que te suministró la información y valida que los resultados sean razonablemente creíbles.
Estimaciones de Expertos
En algunos casos, puede ser práctico recurrir a las estimaciones de expertos para determinar qué porcentaje de mejora puede atribuirse directamente al programa de capacitación. Este método requiere una selección cuidadosa de expertos y una metodología rigurosa para recopilar y analizar sus opiniones.
Se trata de comparar el cambio histórico en una variable antes y después del programa y preguntar a personas expertas que cumplan con estos criterios: A) Que conozcan del fenómeno que estamos estudiando: ventas, costos, rotación, productividad, servicio, etc., B) Que hayan visto el proceso antes del curso o programa y después y C) Que se sientan con relativa seguridad para atreverse a formular (en forma de porcentaje) qué tanto ese efecto se debe al curso o programa y qué tanto se debe a otras variables.
Posteriormente tomamos las estimaciones de todos los expertos, retiramos las que son extremas (positivas o negativas) y nos quedamos con el promedio de las estimaciones restantes. Ese será el porcentaje del efecto que tomaremos como efecto directo del curso o programa.
Desafíos en el Aislamiento de Variables
A pesar de las metodologías disponibles, el aislamiento de variables no está exento de desafíos. Las variables confusas, los cambios en el entorno empresarial, y la interacción entre diferentes programas de capacitación pueden complicar el análisis.
Para superar estos desafíos, se recomienda:
El éxito en el aislamiento de variables no solo mejora la precisión de las mediciones de ROI, sino que también refuerza la credibilidad de la función de capacitación y desarrollo dentro de la organización. Al adoptar un enfoque sistemático y riguroso, los directivos pueden demostrar de manera efectiva el valor tangible que la capacitación aporta al negocio.