Encuesta 2026 de People Analytics 

Haz que los datos de tu gente impulsen decisiones de negocio

People Analytics ya forma parte de la práctica habitual en la mayoría de las organizaciones. El desafío ahora es convertir los datos en decisiones confiables, conectadas y útiles en toda la organización.

Con base en las respuestas de 223 líderes de RR. HH. y analítica en América Latina, este reporte muestra dónde están avanzando las organizaciones, qué barreras siguen frenando el progreso y qué capacidades serán clave para la siguiente etapa.

La ambición es alta. El seguimiento sigue siendo desigual

Las organizaciones quieren que la analítica apoye mejores decisiones. Pero la mayoría todavía se concentra en reporteo, benchmarking y actividades operativas de RR. HH. La verdadera oportunidad está en conectar datos confiables con las decisiones que toman los líderes todos los días. 
 
Con base en las respuestas de 223 líderes de RR. HH. y analítica en América Latina:
67%

invierte en benchmarking y optimización de compensaciones

65%

valora el acceso o compra de datos de mercado y referencias externas

54%

dice que los insights a veces o nunca generan acción operativa

10%

reporta capacidades predictivas o prescriptivas

La próxima etapa de People Analytics en América Latina se definirá en tres frentes

El reporte muestra tres prioridades conectadas: fortalecer la base de recompensas y compensaciones, convertir señales de talento en acción y preparar a la fuerza laboral para el cambio impulsado por IA.

La IA avanza rápido. Estar preparado sigue dependiendo de bases sólidas.

Las organizaciones están empezando a construir mejores capacidades de medición alrededor del impacto de la IA en la fuerza laboral, las habilidades, la progresión profesional y el retorno de inversión. Pero la mayoría todavía se encuentra en una etapa temprana.

  • 41% planea medir el impacto de la IA sobre las habilidades en los próximos 12 meses.
  • 30% prioriza hoy el rediseño del trabajo impulsado por IA.

Empezar con pocos casos de uso prácticos puede construir la capacidad, la confianza y la preparación necesarias para cambios más amplios.

El Benchmark importa. El impacto estratégico es la gran oportunidad.

Las compensaciones y el benchmarking externo siguen siendo el punto de entrada más fuerte para People Analytics en América Latina. Sin embargo, el valor del análisis puede ir mucho más allá de la comparación salarial: puede ayudar a informar decisiones sobre equidad, costos, retención y desempeño del negocio.

  • 67% invierte en benchmarking y optimización de compensaciones.
  • 65% considera importante o crítico el acceso a datos externos.

La base ya está construida. El siguiente paso es usar estos insights para influir en decisiones más amplias de talento y fuerza laboral.

La brecha de madurez persiste

La mayoría de las organizaciones opera hoy en un nivel básico o diagnóstico. Muy pocas han avanzado hacia capacidades realmente predictivas o prescriptivas.

La madurez depende menos de sumar herramientas y más de fortalecer datos, integración, gobernanza y preparación para IA. 

Sólo 10% informa contar con capacidades predictivas o prescriptivas.

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Cuatro principales desafíos 
Este gráfico destaca los desafíos clave que aún afectan el avance de la analítica de personas, siendo la calidad de los datos la mayor barrera.

Cinco prioridades para avanzar en People Analytics

El camino hacia una práctica más madura es práctico: primero fortalecer el modelo operativo y después ampliar la ambición.
  1. Fortalecer los fundamentos

    Mejorar calidad, integración y automatización de datos antes de sumar complejidad.
  2. Llegar a los decisores

    Poner los insights en manos de líderes operativos y gerentes de línea.
  3. Cerrar la brecha entre análisis y acción

    Conectar los outputs analíticos con preguntas de negocio, decisiones y ciclos de retroalimentación.
  4. Construir una hoja de ruta realista para IA

    Empezar con dos o tres casos de uso de alto valor donde la confianza y el impacto sean críticos.
  5. Invertir en profundidad

    Desarrollar capacidades predictivas, ingeniería de datos e IA/ML en las áreas donde más valor generen.

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