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on la reducción en los volúmenes de contratación a nivel inicial y la disminución de la base de la pirámide de talento, ¿cómo deberían replantear sus modelos de talento las empresas de servicios profesionales? Y, más específicamente, ¿cómo deberían pensar las firmas acerca del flujo de futuros socios y sus ingresos asociados?

Contrate por su liderazgo, no por su capacidad para realizar tareas rutinarias.

Al cambiar a modelos más eficientes en cuanto al talento, y con menos rotación, las empresas deben ser más deliberadas a la hora de encontrar candidatos que se ajusten al puesto para el que se les contrata. Existe toda una bibliografía sobre cómo hacerlo, y los aspectos más importantes son cuestionar las antiguas prácticas de contratación y, en su lugar, definir deliberadamente qué factores predicen el éxito en el trabajo cuando se contrata para futuros socios, aplicar métodos de contratación basados en evidencia y, finalmente, ser totalmente honesto con los candidatos sobre lo que implica el futuro puesto de trabajo para el que se les contrata, algo que muy pocos asociados de primer año comprenden bien en la actualidad.

Por supuesto, los ganadores en la era de la IA rediseñarán el trabajo, no solo reducirán su fuerza laboral. Hoy en día, sería absurdo utilizar los flujos de trabajo de una era previa a Internet para cualquiera de los roles en una firma de consultoría en gestión. Por lo tanto, no espere simplemente que la IA complete las tareas individuales de manera más eficiente, sino que comience a pensar en cómo puede cambiar los flujos de trabajo completos, y capacite, oriente e incentive a su personal para que rinda mejor en relación con estos nuevos objetivos. Los tecnólogos dentro de la organización deben estar al tanto sobre lo que está sucediendo con la tecnología dentro y fuera de la industria, y luego transmitir esos conocimientos y capacitar a los asociados y socios al respecto. Y los líderes empresariales deben fomentar este comportamiento.

Rompa las reglas para construir el futuro.

La verdadera innovación frente a la IA puede llevar a las empresas a un terreno incómodo, incluso a la posibilidad de cambiar radicalmente el modelo de negocio. Este es el ajuste más difícil, ya que va más allá de la gestión del talento. Como ejemplo de este cambio, muchas firmas de servicios profesionales han basado sus honorarios en el número de horas de trabajo realizadas. Pero está claro que la IA ofrece a estas empresas la oportunidad de adaptar su estrategia de precios, dado que la IA comenzará a completar gran parte de las tareas rutinarias realizadas por los asociados, lo que se traduce en menos horas facturables. Una solución obvia es cobrar una tarifa fija por los proyectos basada en el valor aportado o en lo que cobraría un competidor menos experto en tecnología, y no en el número de horas que se tarda en completar el trabajo. En algunas áreas de los servicios profesionales, como los servicios jurídicos, las tarifas fijas se han vuelto mucho más comunes, e incluso están ganando terreno las tarifas basadas en suscripciones.

Muchas de las firmas de servicios profesionales más exitosas han construido su éxito sobre una estrategia de venta de grandes proyectos agrupados con un precio elevado. La calidad de los servicios profesionales es muy difícil de evaluar antes de la compra. Como resultado, un modelo exitoso para estas empresas ha sido contar con un socio altamente calificado, que exige una alta remuneración y dedica decenas, si no cientos, de horas a desarrollar una relación de confianza con el cliente para cerrar una venta. Debido a que este modelo implica un alto costo para adquirir nuevos clientes, ha sido más rentable para la mayoría de las grandes firmas de servicios profesionales enfocarse en grandes proyectos. Los servicios pequeños o individuales no se han considerado lo suficientemente rentables como para ofrecerse y, en algunos casos, incluso se han percibido como una amenaza para su modelo de negocio principal.

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ecientemente, varios ejecutivos nos han preguntado si todavía necesitan preocuparse tanto acerca de contratar, dadas las señales de debilitamiento de la economía. Es cierto que los economistas esperan que la Reserva Federal aumente las tasas de interés en un intento por frenar la inflación y que se espera un aumento del desempleo. Sin embargo, como nos ha enseñado el COVID-19, no todas las recesiones son iguales, y hay fuertes indicios de que la contratación seguirá siendo un gran obstáculo para muchas empresas.

Las empresas deben aprender a contratar mejor. ¿Cómo?

Emule a “Moneyball”, no a Frankenstein

En una economía basada en el conocimiento, las personas pueden contribuir a las organizaciones en un número cada vez mayor de formas. Imagine una empresa de tecnología con tres gerentes de producto exitosos: Kate, John y Aditi. La clave del éxito de Kate es su enfoque basado en datos para comprender las necesidades de los clientes, mientras que la fortaleza de John es un enfoque intuitivo para el diseño de productos y la de Aditi es su capacidad para empoderar a sus equipos.

El problema surge cuando su empleador quiere contratar a un cuarto gerente de producto. Reconociendo que los tres gerentes de productos aportan habilidades valiosas a la organización, la empresa de tecnología escribe una descripción del trabajo sumando a Kate+John+Aditi. Esto da como resultado una estrategia de talento de Frankenstein, centrada en candidatos que marcan la casilla en todas las dimensiones, en lugar de aquellos con un superpoder claro.

Compare esto con el enfoque de reclutamiento “Moneyball”. Si bien los jugadores de béisbol podían contribuir al equipo de varias maneras, Billy Beane cuestionó la antigua búsqueda de jugadores que contribuyeran en todas. En cambio, Beane buscó una cartera de jugadores, cada uno haciendo contribuciones únicas.

Estudio de caso: admisiones a una escuela de posgrado

Recientemente colaboramos con una gran universidad de los Estados Unidos para rediseñar su proceso de admisión de MBA. Había una vieja creencia en esta escuela de que el mejor predictor de un “buen estudiante” era el componente cuantitativo del Graduate Management Admission Test (GMAT). Sin embargo, seguimos el ejemplo de Billy Beane y, en lugar de confiar en esta sabiduría convencional, recurrimos a datos históricos.

El análisis de nuestro equipo encontró que los puntajes cuantitativos del GMAT son, de hecho, un predictor confiable del rendimiento académico de los solicitantes, ¡pero también mostró que los puntajes verbales del GMAT son tan buenos, si no mejores que los cuantitativos! Poner más peso en los puntajes de las pruebas verbales fue un cambio simple en el proceso de admisión, pero que llevó a admitir un cuerpo estudiantil algo diferente.

Cómo llegar allá

Definir y realizar un seguimiento del rendimiento no tiene por qué ser un proyecto complicado de varios años en el que comience a producir una gran cantidad de nuevos datos de rendimiento. A menudo usted ya tiene los datos que necesita; solo requiere pensar acerca de cómo utilizarlos.

Esto requerirá que su organización reserve tiempo para abordar temas complejos que no tienen respuestas obvias. Por ejemplo, ¿debería definir el éxito financiero de su empresa como el crecimiento de los ingresos, el crecimiento del margen o el aumento en el precio de sus acciones? En nuestra experiencia, estas son conversaciones que debería tener de todos modos. Porque es laborioso, no hay suficientes organizaciones que lo hagan. Al igual que en “Moneyball”, si desea resultados significativamente diferentes, debe aplicar un enfoque significativamente diferente para buscar talento. Esto parece obvio, pero de hecho es poco común. Para encontrar mejores talentos, comience por el final.