Cómo Jira Service Management habilitó el trabajo distribuido con una herramienta de autoservicio

Febrero 27, 2022

Nuestro Estimador de Compensación empodera a nuestros empleados y ahorra tiempo y dinero, y nos está lanzando al futuro del trabajo: el autoservicio.

Atlassian es ahora una fuerza de trabajo distribuida. En 2020, con el anuncio de TEAM Anywhere, nos comprometimos con una nueva forma de trabajar: la mayoría de los miembros de nuestro equipo, muchos de los cuales estaban en la oficina antes de la pandemia, ahora pueden elegir trabajar desde cualquier lugar.

Si bien TEAM Anywhere es una gran oportunidad para los empleados y la decisión correcta para Atlassian, tomó algún tiempo hacerlo realidad. Elegimos centrarnos inicialmente en uno de los factores más importantes para los empleados que están considerando mudarse: la compensación. Nuestra filosofía era que el pago estaría determinado por la ubicación en la que trabajan los empleados, pero no fue fácil para la mayoría de los averiguar el impacto potencial de la compensación de mudarse de un lugar a otro. Las discusiones de reubicación, incluso antes de la pandemia, requerían entre 30 minutos y horas de tiempo del empleado, su gerente y recursos humanos para explorar casos individuales uno por uno. A medida que avanzaba la pandemia, nos enteramos de que cientos de empleados estaban considerando mudarse, y supimos de inmediato que la “vieja manera” no escalaría.

Así que Atlassian TI, junto con sus equipos de Recursos Humanos, Legal, Finanzas e Impuestos, lanzó un estimador de compensación, una herramienta de autoservicio para empleados que calcula la compensación estimada de un empleado individual en función de las diferencias entre sus ubicaciones actuales y previstas. Desde la página de destino, el estimador extrae la información actual de los empleados de una base de datos, luego les pide que elijan la ubicación a la que están considerando mudarse, y la herramienta hace el resto. Muestra rápidamente la compensación actual del empleado y su nueva compensación estimada si persiguieron la mudanza.

Construimos el estimador utilizando Jira, Jira Service Management, Workato y Workday, y hemos seguido mejorando sus capacidades a lo largo del tiempo. Más de un año después, ha superado con creces nuestra visión original, evolucionando hacia un sistema de aprobación de reubicación automatizado y de ventanilla única, que ahorra valioso tiempo y dinero a los empleados. Esta herramienta ha revelado algunas ideas fascinantes para la gerencia y los empleados por igual.

¿Por qué necesitamos un estimador de compensación?

En el nuevo y valiente mundo de TEAM Anywhere, Atlassians sería más móvil que nunca, y esperábamos una avalancha de consultas sobre la reubicación, según Ashlee Aurandt, gerente del programa TEAM Anywhere de Atlassian. “La compensación juega un papel importante en la decisión de una persona sobre si debe mudarse. Una prioridad inmediata fue actualizar nuestra estrategia de compensación y luego hacer que esas políticas estuvieran disponibles para todos. Para hacer eso, queríamos una herramienta de autoservicio que facilitara la obtención de datos precisos, individualizados y transparentes para que los empleados pudieran tomar decisiones procesables”.

Nuestra primera iteración fue una construcción sorprendentemente rápida. Dos miembros del equipo de People Tech de TI, Paul Biagio, Gerente Senior, y Rohit Karthikeyan, Analista de Sistemas de Negocios, utilizaron Jira Service Management para construir la solución, y en solo unas pocas horas desarrollaron una prueba de concepto que estaba lista para demostrar al resto del equipo. Este no solo fue un ejemplo del Estimador de Compensación en acción, sino que también amplificó la versatilidad de Jira Service Management para equipos de negocios como Recursos Humanos.

“¡Nos reunimos para discutirlo un lunes, y para el miércoles me estaban guiando a través de la demostración!” Dice Ashlee.

Las soluciones low-code ofrecen valor rápidamente

Acreditamos la velocidad de desarrollo a la efectividad y usabilidad de los productos que elegimos, lo que permitió a Paul y Rohit ofrecer excelentes resultados a pesar de que no son desarrolladores. La solución utiliza Jira Service Management para el front-end, Workday para el origen de datos y Workato para la capa de integración. Como resultado, es de bajo a ningún código.

El front-end de Jira Service Management permite a los usuarios personalizar la interfaz de ticketing con diferentes campos y hacerlos dinámicos con extensiones y complementos adicionales, explica Rohit. También garantiza que cualquier información segura en estos boletos permanezca privada. Por lo tanto, pudimos aprovechar rápida y fácilmente las características de Jira sin tener que personalizar completamente nuestro propio front-end, y no necesitábamos ingenieros adicionales para desarrollar uno. Esto nos permitió centrarnos en los datos y los puntos de contacto de integración.

Workato, una plataforma de integración que comenzamos a usar el año pasado, tiene conectores nativos entre muchos sistemas comerciales existentes, por lo que es nuestra capa de integración intermedia. Nos permitió extraer datos de Workday, nuestro principal sistema de información de recursos humanos, sobre empleados, ubicaciones y políticas.

Cómo mejoramos la herramienta antes de ponerla en marcha

Después de haber superado la primera iteración en cuestión de días, comenzamos a pensar en cómo podríamos crear una experiencia de usuario más rica y agregar funciones como aprobaciones e integración con Workday. Podría ser más que un estimador, nos dimos cuenta, podría ser el primer paso para obtener la aprobación de una reubicación.

“Tomamos el diseño inicial, que era estrictamente solo un estimador, y lo transformamos en una herramienta que también facilita el proceso de reubicación, que luego se aprueba y se maneja en Workday”, dice Ashlee. “De extremo a extremo, una de las cosas por las que realmente nos esforzábamos era muy poca intervención en las aprobaciones de los gerentes y líderes senior en los casos en que su aporte no era esencial”. La herramienta también dirige a los empleados a recursos relacionados con la compensación que ayudan a su comprensión de cualquier cambio que necesiten considerar con respecto a otros beneficios o impuestos.

En esta iteración final, logramos algunas eficiencias importantes: un empleado puede usar la herramienta para ver sus cambios estimados, aceptar mudarse y completar el proceso de reubicación de recursos humanos en menos de una hora, sin necesidad de aprobaciones en muchas circunstancias. Alrededor del 30 por ciento de las reubicaciones cayeron en esta categoría, principalmente mudanzas domésticas.

“En muchos casos, podemos navegar a través del proceso de aprobación de reubicación de Atlassian y realmente hacer el movimiento físico sin intervención alguna”, dice Ashlee. “Realmente estamos empoderando al empleado para que haga lo mejor para ellos y sus familias con la menor fricción posible”.

Reacción de los empleados al estimador de compensación

Lanzamos el estimador de compensación en la red interna de Atlassian, con el apoyo de una campaña coordinada de sensibilización e información. Solo en el primer mes, la herramienta recibió 3.652 solicitudes: 1.661 de ellas (aproximadamente un tercio de la fuerza laboral total de Atlassian en ese momento) eran usuarios únicos. Algunas personas estaban considerando seriamente mudarse, otras solo tenían curiosidad y otras exploraban el mundo a través de la lente de esta herramienta informativa y fácil de usar. Independientemente de la intención del usuario, los datos son valiosos, ya que nos ayudan a comprender hacia dónde están interesadas las personas en mudarse hacia o desde.

Los empleados de Atlassian ahora pueden obtener datos de compensación reales y procesables para evaluar una posible reubicación. Y si deciden seguir adelante con la reubicación, es posible que puedan completar el proceso de recursos humanos en menos de una hora.

El valor comercial de los datos del estimador de compensación

El estimador de compensación ya ha demostrado ser muy valioso para el liderazgo de Atlassian también. En primer lugar, genera datos anónimos que ayudan a Atlassian a comprender las tendencias de reubicación de empleados, reales e hipotéticas. ¿Cómo se está dispersando la gente lejos de nuestros centros y a dónde buscan ir? Podemos usar esa información para tomar decisiones comerciales clave sobre cómo estamos apoyando a nuestros empleados. Como resultado, el equipo de TI está trabajando actualmente en paneles que nos brindan información precisa para informar este tipo de decisiones.

Curiosamente, los datos iniciales mostraron a Nueva Zelanda como la ubicación número uno en la que los empleados estaban interesados. Como tal, fue la primera ubicación que desbloqueamos. Desde entonces, hemos visto que España y Vietnam son las dos principales ubicaciones (fuera de nuestra huella actual de la empresa) que la gente está solicitando. A pesar de que estos movimientos aún no son posibles, se requiere mucho trabajo muy necesario para permitir que los empleados trabajen en un país determinado, nos muestra dónde hay interés y nos ayuda a priorizar nuevas ubicaciones para poner en línea.

Sin este tipo de automatización y tecnología, habríamos confiado en las encuestas de empleados para obtener el mismo tipo de retroalimentación. “No queremos causar ‘muerte por encuestas'”, dice Uma Raghavan, directora de People Tech IT. “Si hiciéramos esto de una manera muy tradicional, usaríamos encuestas para recopilar datos. Luego necesitaríamos obtener análisis de ellos y correlacionar los impactos, pero solo después de pasar varias horas en la tarea. En ese sentido, el estimador de compensación está a años luz de distancia y mejora todo el tiempo”.

Como cualquier automatización, el estimador conduce a ahorros significativos de tiempo y costos. El ejemplo más tangible, en este caso, proviene del cálculo del ahorro de tiempo agregado para procesar cada solicitud recibida. Uma dice: “El ahorro de tiempo asciende al equivalente a 1.5 FTE cuando se considera el esfuerzo que se necesita para conciliar y revisar manualmente las solicitudes que van desde las más básicas, con aproximadamente 15 minutos cada una, hasta las más complicadas, que podrían tomar una hora o más”.

Uno de nuestros mejores resultados de este proyecto de estimación se mide en rendimiento. Uma señala que “TI, Recursos Humanos y todas las partes interesadas de TEAM Anywhere hicieron un trabajo sobresaliente colaborando juntos como un equipo ágil e iterativo. Debido a que somos tan ágiles, pudimos acelerar toda esta implementación en muy poco tiempo”.

El estimador de compensación nos está ayudando a saltar al futuro del trabajo como una empresa distribuida, apoyando y dando servicio a nuestros empleados a nivel mundial, ahorrando tiempo y dinero, generando información y datos, y demostrando la velocidad y el valor de tener una herramienta como Jira Service Management para hacerlo realidad.

^{_{Autor: TI DE ATLASSIAN}}