Los equipos de inteligencia de talento suelen recibir una versión de la misma pregunta: ¿cómo está realmente organizada esta empresa, y dónde están los huecos en los que podríamos contratar o vender?
El instinto es ponerse a buscar el organigrama como si fuera un documento guardado en algún sitio. No lo es. Lo que se puede construir a partir de fuentes públicas es un modelo de la estructura, ensamblado a partir de evidencias, con partes que se conocen y partes que se han inferido. La diferencia importa, porque un modelo presentado como si fuera un documento es precisamente cómo el mapeo de talento sale mal.
Empieza por el límite, no por las fuentes
Este es un trabajo sobre personas, así que la restricción debe ir al principio y no en un párrafo de cumplimiento al final.
La versión defendible del mapeo de talento describe la estructura organizativa: qué funciones existen, cuántas capas de profundidad tienen, aproximadamente qué tamaño tienen los equipos, dónde se está contratando, qué habilidades se concentran y dónde. Utiliza información que las organizaciones publican sobre sí mismas.
La versión que mete en problemas a los equipos construye dossieres individuales: agregar detalles personales sobre personas concretas, recopilar información de contacto porque técnicamente era visible, o extraer contenido detrás de un inicio de sesión en una plataforma cuyos términos prohíben la automatización. Bajo el RGPD y regímenes similares, los datos personales son datos personales independientemente de si fue fácil encontrarlos, y “era público” no es en sí mismo una base legal.
Dos reglas prácticas mantienen el trabajo limpio. Recopilar a nivel de rol siempre que el rol responda a la pregunta, porque “existe un director de ingeniería de plataforma y depende de infraestructura” suele ser el dato que se necesita, no quién ocupa el puesto. Y donde sí se registre a una persona concreta, porque una página de dirección la nombra, limitarse a lo que la propia empresa publicó en ese contexto profesional, y eliminar todo lo demás en el momento de la ingesta.
Las fuentes que realmente aportan estructura
La mayor parte del mapeo de organigramas a partir de fuentes públicas se construye a partir de seis entradas, y difieren mucho en calidad de señal.
Ofertas de empleo. La fuente individual más sólida, y de forma constante infrautilizada. Las ofertas indican con frecuencia la línea jerárquica de forma explícita (“depende del VP de Datos”), nombran el equipo, describen funciones adyacentes y enumeran las herramientas que usa el equipo. Una oferta también tiene fecha, lo que la convierte en evidencia sobre el presente en lugar de sobre cuándo se actualizó por última vez un perfil. El volumen por función es un buen indicador de dónde está creciendo un equipo. Los mecanismos de recopilación para esta superficie se tratan en datos de portales de empleo e inteligencia de mercado laboral.
Páginas de dirección y equipo de la empresa. Autoritativas para las dos capas superiores y normalmente silenciosas por debajo de eso. Merece la pena tratarlas como verdad fundamental donde existan, porque la empresa las publicó deliberadamente.
Comunicados de prensa y anuncios de nombramientos. Excelentes para cambios de alto nivel, con fechas adjuntas. Aquí es donde se detecta pronto una reorganización, ya que una nueva función suele anunciarse antes de aparecer en cualquier otro sitio.
Registros regulatorios. Directivos y consejeros en registros mercantiles nacionales, y sus equivalentes en presentaciones de empresas cotizadas. Estrechos en alcance, altos en fiabilidad, y a menudo la única fuente verificable para la estructura de entidad legal a través de filiales.
Charlas de conferencias y publicaciones técnicas. Los listados de ponentes, los artículos publicados y las patentes sitúan a especialistas concretos dentro de equipos concretos, y revelan lo que una empresa está construyendo realmente en lugar de lo que dice su marketing.
Actividad técnica de código abierto y pública. Los repositorios a nivel de organización y los patrones de contribución pueden indicar la composición del equipo y la pila tecnológica. Léase esto a nivel de equipo, no como una señal de productividad individual.
Convertir la evidencia en estructura
El paso de ensamblaje es donde la disciplina da sus frutos, y se reduce a separar lo que se observó de lo que se concluyó.
Capas a partir de los cargos, con cuidado. Las convenciones de cargos varían según la empresa y el país. Un “director” en una organización ocupa el puesto que en otra ocupa un “senior manager”. Normalizar según la propia escala interna de seniority en lugar de fiarse de las palabras, y registrar el cargo original junto al normalizado.
Tamaño del equipo a partir de la contratación, no de cifras declaradas de plantilla. Un volumen sostenido de ofertas para una función durante varios trimestres dice más sobre el tamaño real del equipo y su trayectoria que cualquier cifra publicada.
Líneas jerárquicas solo donde se indican. Esta es la disciplina que la mayoría de los mapas abandonan. Si una oferta dice que el puesto depende de una función nombrada, eso es una observación. Si se ha inferido porque los cargos parecen adyacentes, eso es una inferencia y debe etiquetarse como tal.
Cada nodo de la estructura resultante debe llevar tres cosas: la fuente de la que procede, la fecha en que se observó, y un nivel de confianza. Un mapa donde un directivo verificado por un registro y una línea jerárquica adivinada se ven idénticos es un mapa que eventualmente avergonzará a quien lo presente.
Los datos organizativos caducan más rápido que casi cualquier otra cosa
Las reorganizaciones, las salidas y los cambios de nombre ocurren continuamente, y ninguno de ellos genera una notificación.
Un mapa de talento es preciso el día en que se construye y se degrada a partir del siguiente. Tratar cada nodo como una observación con marca temporal, aplicar un umbral explícito de caducidad, y volver a observar según un calendario en lugar de construirlo una vez y consultarlo durante un año. Para empresas que cambian rápido, un trimestre ya es mucho tiempo.
El corolario es que la actualidad debe ser visible para quien use el mapa. Un nodo confirmado por última vez hace once meses debería verse diferente de uno confirmado la semana pasada.
La capa de recopilación
Tres propiedades de estas fuentes hacen que el transporte importe.
Las ofertas y los registros están filtrados geográficamente, así que la organización alemana de una empresa puede ser invisible desde un punto de observación en Estados Unidos. Si se afirma tener cobertura internacional, la recopilación tiene que proceder de esos mercados. Los conjuntos de resultados están paginados, y los puestos interesantes raramente están en la primera página. Y estas son superficies web ordinarias con límites de frecuencia ordinarios.
Con la puerta de enlace de Shifter, el punto de observación y la sesión van en las credenciales frente a p.shifter.io:443:
customer-USERNAME-country-de-city-munich-sid-map-4412-ttl-600:PASSWORDcountry-de y city-munich sitúan la solicitud en el mercado correcto, sid-map-4412 mantiene una salida a lo largo de toda una consulta incluida su paginación, y ttl-600 conserva esa dirección durante diez minutos. Una sesión por consulta en lugar de por solicitud es lo que mantiene coherente internamente un conjunto de resultados paginado.
El ritmo debe ser constante y moderado en lugar de a ráfagas, con un retroceso real ante errores, como se explica en limitación de tasa y regulación de solicitudes. La visión de producto de este trabajo está en la página de reclutamiento y talento, y el complemento del lado de reclutamiento es proxies residenciales para datos de reclutamiento y mercado laboral.
Lo que un mapa de fuentes públicas no puede hacer
Ser honesto sobre los límites es lo que da credibilidad al resto.
No puede demostrar una línea jerárquica que nadie ha publicado. No puede ver la estructura informal, que en la mayoría de las organizaciones es lo que realmente determina las decisiones. No puede decir quién tiene presupuesto. Y no puede sustituir una conversación con alguien de dentro de la empresa, que sigue siendo la única forma de conocer la mayor parte de lo que importa.
Lo que sí puede hacer es decir qué funciones existen, aproximadamente qué tamaño y profundidad tienen, dónde se concentra la contratación, qué habilidades se agrupan y dónde, y cuándo ha cambiado algo. Para la mayoría de las preguntas de inteligencia de talento y de salida al mercado, esa es la parte útil.
Preguntas frecuentes
¿Puedo simplemente extraer datos de una red profesional para esto?
No detrás de un inicio de sesión, y no donde los términos prohíban la automatización. Esa vía es también la que más probablemente produzca datos personales que no se tiene base para conservar. Las fuentes anteriores son públicas de una manera que un feed de perfil con sesión iniciada no lo es.
¿Cuán preciso puede llegar a ser un organigrama de fuentes públicas?
Las dos capas superiores suelen ser fiables porque las empresas las publican. Las capas intermedias son inferencia con distintos niveles de confianza. Por debajo de eso se está describiendo funciones y tamaños de equipo en lugar de individuos, lo cual suele ser suficiente.
¿Cuál es la versión mínima viable?
Ofertas de empleo de una empresa, normalizadas según la propia escala de seniority, con las líneas jerárquicas declaradas registradas como observaciones y todo lo demás como inferencia. Solo eso responde a la mayoría de las preguntas estructurales.
¿Cómo evito conservar datos personales que no necesito?
Decidirlo en el momento de la ingesta, no en el del almacenamiento. Si la pregunta la responde el rol, no escribir el nombre. Eliminar los datos de contacto del texto de la oferta como práctica habitual, ya que el número de teléfono de un reclutador nunca es lo que se estaba buscando.
La conclusión
Un organigrama construido a partir de fuentes públicas es un modelo con niveles de confianza adjuntos, y es genuinamente útil en esa forma. Se convierte en un riesgo en el momento en que se presenta como un hecho o deriva hacia la recopilación de personas en lugar de la descripción de estructura.
Trabajar a nivel de rol, registrar la fuente y la fecha de cada nodo, separar la observación de la inferencia, recopilar desde los mercados en los que la empresa realmente opera, y volver a observar según un calendario. Las tarifas de la capa de recopilación están en la página de precios.