Máster en People Analytics e Inteligencia Artificial Online

El programa se estructura en bloques progresivos que reproducen el flujo de trabajo de un profesional de People Analytics, desde los fundamentos de HR y datos hasta la integración de IA generativa en los procesos de personas.

Módulo 0. Módulo de nivelación (acceso previo al inicio)

Un mes antes del inicio del máster, el alumno accede a contenidos de fundamentos para llegar al primer día con la base necesaria:

• Fundamentos de Excel avanzado: tablas dinámicas, funciones de búsqueda, modelado básico.

• Introducción a SQL: consultas básicas, joins, agregaciones.

• Introducción a la lógica del análisis de datos: limpieza, transformación, visualización.

• Conceptos de Recursos Humanos para perfiles que vienen de fuera del sector.

Bloque 1. Fundamentos de Recursos Humanos modernos y People Analytics

• El ciclo de vida del empleado y los procesos clave de HR: attraction, hiring, onboarding, development, retention, exit.

• Qué es People Analytics: niveles de madurez (descriptivo, diagnóstico, predictivo, prescriptivo).

• Métricas estándar de HR: turnover, time to hire, cost per hire, engagement, eNPS, performance.

• Diseño de un cuadro de mando de personas para CEO, CHRO y comité de dirección.

• Cómo opera un equipo de People Analytics dentro de una organización: stakeholders, gobernanza, ética.

Bloque 2. Modelo de datos de personas y arquitectura HR Tech

• HRIS y ATS: arquitectura de los principales sistemas (Workday, SAP SuccessFactors, Personio, BambooHR, Factorial).

• Diseño del Employee Data Model: dimensiones, hechos, joins.

• Integración de fuentes externas: encuestas de engagement, plataformas de aprendizaje, sistemas de compensación.

• Calidad del dato en HR: identificación de gaps, deduplicación, validación.

• Gobernanza de datos de personas: roles, permisos, anonimización.

Bloque 3. SQL y Python para People Analytics

• SQL aplicado a HR data: consultas avanzadas, funciones de ventana, CTEs.

• Modelado de datos para análisis de personas: snapshots, slowly changing dimensions.

• Python para HR analytics: pandas, numpy, automatización de reports recurrentes.

• Extracción y limpieza de datos desde APIs de HRIS y exports manuales.

• Buenas prácticas: control de versiones (Git), documentación, reproducibilidad.

Bloque 4. Estadística aplicada al análisis de personas

• Estadística descriptiva e inferencial aplicada a datos de empleados.

• Pruebas de hipótesis y diferencias significativas (test t, chi cuadrado, ANOVA).

• Sesgos comunes en HR analytics: selection bias, survivorship, confounders.

• Medición rigurosa del impacto de iniciativas de personas (programas de bienestar, formación, compensación).

• Interpretación de correlación y causalidad en análisis de personas.

Bloque 5. Visualización y storytelling para HR

• Power BI aplicado a People Analytics: modelado, DAX, visualizaciones.

• Tableau para HR Analytics: workbooks, parámetros, funciones avanzadas.

• Diseño de dashboards ejecutivos para CHRO y comité de dirección.

• Storytelling con datos en HR: cómo presentar hallazgos a stakeholders no técnicos.

• Casos prácticos sobre datasets reales de turnover, engagement y compensación.

Bloque 6. People Analytics core: turnover, engagement y performance

• Análisis de turnover: cálculo, segmentación, identificación de patrones.

• Análisis de engagement: encuestas pulse, eNPS, survey design.

• Análisis de performance: distribución, calibración, identificación de high y low performers.

• Diversidad, equidad e inclusión: métricas, análisis de gap salarial, sesgos en promociones.

• Headcount planning y workforce planning: modelización de plantilla y proyecciones.

Bloque 7. Compensation Analytics

• Estructura salarial: bandas, percentiles, market benchmarking.

• Análisis de equidad salarial y gap por género y otros ejes.

• Modelos de compensación variable y bonus.

• Análisis de coste de personal y proyecciones presupuestarias.

• Casos reales de revisión salarial anual con criterio analítico.

Bloque 8. Recruiting Analytics y Talent Acquisition

• Funnel de recruiting: métricas por etapa, conversión, drop-off.

• Análisis de fuentes de candidatura y eficacia por canal.

• Time to hire, quality of hire, diversidad en hiring.

• Predicción de éxito de candidatos: modelos y limitaciones éticas.

• Análisis de mercado laboral y benchmarking de talento.

Bloque 9. Predictive People Analytics y Machine Learning

• Fundamentos de machine learning aplicado a personas.

• Modelos predictivos de rotación: regresión logística, árboles de decisión, Random Forest.

• Identificación de patrones de fuga de talento y high performers.

• Workforce planning predictivo: modelización avanzada de plantilla.

• Modelos explicables (XAI) en HR: por qué la transparencia es no negociable cuando se decide sobre personas.

Bloque 10. Inteligencia Artificial Generativa aplicada a HR

• Fundamentos de IA generativa y LLMs para profesionales de HR.

• Sourcing y screening automatizado con LLMs: oportunidades, riesgos y normativa.

• Análisis de sentimiento en encuestas de engagement y feedback abierto con IA.

• Asistentes conversacionales para empleados (HR chatbots) con RAG sobre políticas internas.

• Generación de job descriptions, comunicaciones internas y materiales de formación con IA.

• Detección de sesgos en outputs de modelos generativos aplicados a HR.

• Caso integrador: diseño de un agente HR que automatiza tareas recurrentes del HRBP.

Bloque 11. Ética, normativa y People Analytics responsable

• RGPD y LOPDGDD aplicados a datos de empleados.

• AI Act europeo y su impacto específico en sistemas de IA aplicados a personas (clasificados como alto riesgo).

• Estatuto de los Trabajadores y normativa española sobre algorítmica laboral (artículo 64.4.d).

• Principios éticos del People Analytics responsable: transparencia, explicabilidad, no discriminación.

• Cómo construir un comité ético interno y un proceso de evaluación de modelos aplicados a personas.

Bloque 12. Trabajo Fin de Máster + Empleabilidad

• Desarrollo de un proyecto integrador end-to-end: desde la captura del dato de personas hasta la presentación ejecutiva del análisis y las recomendaciones.

• Defensa del proyecto ante tribunal con feedback profesional.

• Acompañamiento del Career Advisor: revisión de CV y LinkedIn, preparación de entrevistas técnicas y de competencias.

• Acceso a la bolsa de empresas partner y a procesos reales de selección en HR Analytics, People Operations y consultoría de personas.