Hr square november conference dag 1
87
-
Upload
hrsquare -
Category
Recruiting & HR
-
view
109 -
download
0
Transcript of Hr square november conference dag 1
Evidence-based HR
Frederik Anseel & Cédric Velghe
Frederik Anseel – Ghent University
Mail: [email protected]
Twitter: @fanseel
Web: fanseel.be
Cédric Velghe – Ghent University
Mail: [email protected]
Twitter: @cedricvelghe
Web: www.vigorunit.com
“You have been a very
bad bad HR!
“Oh yes, professor!”
Companies that screen job
applicants for culture fit have
better performance than those
that screen for degrees
Flexible working arrangements
(‘working at home’) result in less
stress, more job satisfaction
and better performance
Emotional intelligence is more
important than classic ‘test’
intelligence
There is a new generation of digital
natives (‘Generation Y’) with a set
of work values markedly different
from other generations and
organizations will have to adapt
How do you know?
Management books?
Business schools?
Business Schools are part of the problem
Succes stories?
To understand succes, the study of traits
in failures needs to be present. Some
traits that seem to explain millionaires,
like appetite for risk, only appear
because one does not study
bankruptcies
- Nicolas Taleb
Journalists?
Colleagues?
Experience?
30 years of experiencecan’t be wrong
Learning from stock markets
• Trading may be hazardous to your health
• Boys will be boys
• 2/3 investment funds perform worse than market
• Consistency of individual performance in trading
Year-to-year correlation is …. Zero
• Overconfidence
Our mind plays tricks on us
• Habits / Intuition / Gut feeling
‘What brought your here, won’t bring you there’
• Personal learning experience
‘The lucky boxer shorts attribution error’
• Strenghts
‘To a hammer, everything looks like a nail’
• Mindless imitation - benchmarking
‘Copy the most visible, obvious, but frequently least important
practices’
• The market place for ideas
Evidence-based management starts with awareness of
personal bias and commitment to act without bias by
managers who profoundly appreciate how much they do
NOT know
There’s no evident solution, only‘evidence’!
Information and data all around
Evident?!
Management is an art, it is not a science like
medicine
Evidence-based Medicine
– Half of what you learn in medical school will be shown to be either dead wrong or out-of-date within 5 years of your graduation; the trouble is that nobody can tell you which half.
– The most important thing to learn is how to learn on your own: search for the evidence
– Remember that your teachers are as full of bullshit as your parents
David Sackett
Gordon Guyatt
Evidence ≠ science
Evidence ≠ data telling uswhat to do
Evidence ≠ proof
No evidence ≠ doing nothing
Evidence-basedbeslissing
Best beschikbare wetenschappelijke
evidentie
Best beschikbare informatie in de
organisatie
Expertise + kritisch denken +
beslissingshulplijnen
Voorkeuren en belangen van stakeholders
EBMgt = efficiënt de beste wetenschappelijke
evidentie raadplegen
pag. 47
EBMgt = meer betrouwbare en
bruikbare interne informatie
HR Analytics
“Behandel je organisatie als een
prototype”
EBMgt = expertise + kritisch denken + beslissingshulplijnen
EBMgt = corporate socialresponsibility
Consider yourstakeholders
Consult reasonablethird parties
“The legal andethical normsin HRM are changing”
“EBMgt might beused ‘againstyou””
Evidence-basedbeslissing
Best beschikbare wetenschappelijke
evidentie
Best beschikbare informatie in de
organisatie
Expertise + kritisch denken +
beslissingshulplijnen
Voorkeuren en belangen van stakeholders
EBMgt =onderbouwde, overtuigende voorstellen
EBMgt = (zinloze) kosten besparen
EBMgt = pionieren
BEDANKT VOOR UW AANDACHT!
www.fanseel.com@vigorunit
Evidence-based HR en HR analytics: juridische valkuilen
Dieter Dejonghe
Advocaat - Vennoot
27 november 2014
Verzamelen en verwerken van gegevens -> privacy-issues
Nemen van beslissingen op basis van evidence / analytics -> discriminatie-issues
61
TWEE INVALSHOEKEN
PRIVACY
WAAR LIGT DE (ETHISCHE) GRENS BIJ HET GEBRUIKEN VAN VOORSPELLENDE DATA ?
63
“Target started sending coupons for baby items to customers according to
their pregnancy scores”
64
“A Belgian firm uses big data to create credit profiles of potential bank
customers. The firm says it has revealed that people whose Facebook
friends tend to write posts in all caps are potential credit risks.”
65
“It helped us get inside people’s heads even before they know they might
leave” (L. Bock – Google
Recht op privacy geldt ook binnen de arbeidsrelatie
• Legaliteit – transparantie
• Finaliteit
• Proportionaliteit
66
Verzamelen en verwerken van gegevens -> privacy-issues
Wet Verwerking Persoonsgegevens (“Privacywet”)
• Persoonsgegevens
– Iedere informatie betreffende een geïdentificeerde of identificeerbare natuurlijke persoon
• Verwerking
– Elke bewerking of elk geheel van bewerkingen m.b.t. persoonsgege-vens, al dan niet uitgevoerd met behulp van geautomatiseerde procedés, zoals het verzamelen, vastleggen, ordenen, bewaren, bij-werken, wijzigen, opvragen, raadplegen, gebruiken, verstrekken d.m.v. doorzending, verspreiden of op enigerlei andere wijze ter beschikking stellen, samenbrengen, met elkaar in verband brengen, alsmede het afschermen, uitwissen of vernietigen van persoonsgegevens
67
• Limitatieve gevallen waarin verwerking is toegestaan
– Ondubbelzinnige toestemming van betrokkene
– Noodzakelijk voor uitvoering overeenkomst waarbij betrokkene partij is
– Noodzakelijk om wettelijke verplichting na te komen
– Noodzakelijk ter vrijwaring van vitaal belang betrokkene
– Noodzakelijk voor vervulling taak openbaar belang of uitoefening openbaar gezag
– Noodzakelijk voor behartiging rechtvaardig belang verantwoordelijke, mits belang of fundamentele rechten en vrijheden betrokkene niet zwaarder doorwegen
68
• Rechtmatigheidsvereisten
– Eerlijk en rechtmatig verwerken
– Welbepaalde, uitdrukkelijk omschreven en gerechtvaardigde doeleinden en niet verder verwerken op wijze die onverenigbaar is met oorspronkelijke doeleinden
– Toereikend, ter zake dienend en niet overmatig, uitgaande van doeleinden
– Nauwkeurig en zo nodig bijwerken
– Niet langer bewaren dan noodzakelijk voor verwezenlijking doeleinde
– Specifieke regels voor gevoelige gegevens (ras, afkomst, politieke en religieuze opvattingen, lidmaatschap vakvereniging, seksuele leven, gegevens die de gezondheid betreffen, gerechtelijke gegevens)
69
• Rechten van de betrokkene
– Informatie
– Inzage
– Verbetering
– Verzet
– Geen geautomatiseerde beslissing
70
• Regels inzake vertrouwelijkheid en beveiliging
– Bijwerken en verwijderen
– Beperken toegangsmogelijkheden
– Kennisgeving wettelijke bepalingen
– Controleren of programma’s in overeenstemming zijn met aangifte
– Technische en organisatorische maatregelen
– Data export
71
Privacy bij indiensttreding – CAO nr. 38 inzake werving en selectie
• De persoonlijke levenssfeer van de sollicitant moet bij de selectieprocedure worden geëerbiedigd -> vragen over het privéleven zijn slechts verant-woord indien zij relevant zijn “wegens de aard en de uitoefeningsvoorwaar-den van de functie”
• De sollicitant moet te goeder trouw meewerken aan de selectieprocedure en alle noodzakelijke gegevens verschaffen over beroeps- en studieverle-den wanneer deze betrekking hebben op de aard en de uitoefenings-voorwaarden van de functie
• = relevantieprincipe
72
DISCRIMINATIE
WELKE GEVOLGEN KUNNEN EVIDENCE- OF ANALYTICS-BASED BESLISSINGEN HEBBEN ?
74
WE HANTEREN ACADEMISCHE
RESULTATEN ALS SELECTIECRITERIUM
VOOR SOLLICITANTEN
TAALFOUTEN IN CV = VOORSPELLENDE WAARDE
VOOR RETENTIE
ONDERZOEK TOONT AAN DAT
ACADEMISCHE RESULTATEN GEEN VOORSPELLENDE
FACTOR ZIJN VOOR
PERSONEELS-VERLOOP Hebben eveneens
geen voorspellendewaarde• Historiek van job
hopping• Duur werkloosheid
voorafgaand aanindiensttreding
• Crimineel verleden
WE WERVEN ENKEL SOLLICITANTEN AAN
MET EEN CV ZONDER
TAALFOUTEN
75
“Arbeidsmarktonderzoek toont aan dat talenkennis de tweede oorzaak is
van de zwakke situatie van de allochtonen op de arbeidsmarkt” (J. Denys –
Randstad)
76
Beslissingen nemen op basis van evidence / analytics -> discriminatie-issues
Directe discriminatie
= iemand wordt ongunstiger behandeld dan een ander in een vergelijkbare situatie wordt, is of zou worden behandeld op basis van één van de beschermde criteria en dit onderscheid is niet te rechtvaardigen
Indirecte discriminatie
= een ogenschijnlijk neutrale bepaling, maatstaf of handelswijze kan personen gekenmerkt door een bepaald beschermd criterium bijzonder benadelen in vergelijking met andere personen en dit onderscheid is niet te rechtvaardigen
Beschermde criteria
Racismewet
• Belgisch - nationaliteit
- een zogenaamd ras• Europees - huidskleur
- afkomst- nationale of etnische afstamming
Genderwet
• Europees - geslacht- zwangerschap, bevalling en geslachtsverandering worden met
geslacht gelijkgesteld
Algemene wet
- leeftijd
• Europees - seksuele geaardheid
- geloof of levensbeschouwing
- handicap
- burgerlijke staat
- geboorte
- vermogen
- politieke overtuiging
• Belgisch - taal
- huidige of toekomstige gezondheidstoestand
- fysieke eigenschap
- genetische eigenschap
- sociale afkomst
- syndicale overtuiging
Aandachtspunten
Direct onderscheid
• Europese niet-Europese criteria
• Gesloten stelsel: principieel verbod behoudens wezenlijke en bepalende beroepsvereiste (legitieme doelstelling / proportionaliteit)
• Open stelsel: objectieve en redelijke rechtvaardiging door een legitiem doel indien middelen om dat doel te bereiken passend en noodzakelijk zijn
Indirect onderscheid
Algemene (wet – positieve actie) / specifieke (leeftijd – geloof) rechtvaardigingsgronden
Casus: discriminatie op basis van gewicht
Wie zou u aanwerven ?
Is gewicht een beschermd criterium ?
• Gelijkekansencentrum:
“De Antidiscriminatiewet van 2007 verbiedt discriminatie op basis van 18 beschermde criteria, waarvan drie in juridisch opzicht met gewicht in verband gebracht kunnen worden: de gezondheidstoestand, handicap en fysieke eigenschap. Het Centrum definieert ‘fysieke eigenschap’ als kenmerken die aangeboren zijn of buiten de wil van de persoon tot stand gekomen die (potentieel) stigmatiserend zijn in een publieke sociale context.”
Kan onderscheid op basis van gewicht leiden tot indirecte discriminatie ?
82
“Obese women are more likely to work in
physical activity jobs and less likely to work
in personal interaction jobs.”
“Personal interaction jobs like sales and
reception pay more on average than jobs
that require more manual labor and less
communication with the public.”
“This trend did not apply to obese men.”
“Employers don’t mind if an obese man is
the face of their company, but they have a
very different attitude toward obese
women.”
83
ONS ZIEKTEVERZUIM
IS TE HOOG
We ontslaan allewerknemers met een BMI >
30
We werven geensollicitanten aan met een
BMI > 30
ONDERZOEK TOONT AAN DAT
WERKNEMERS MET EEN BMI
>30 VAKER ZIEK ZIJN
We bieden werknemersbegeleiding om te komen tot
een verlaging van hun BMI
84
Contact
Dieter Dejonghe
Advocaat - Vennoot
E-mail : [email protected]
Phone: + 32 56 260 863
Fax: + 32 56 260 870
85
www.claeysengels.be
