Análisis predictivo y pronóstico en Recursos Humanos | Bizneo HR

A pesar de que la IA está siendo protagonista de la transformación digital en los últimos tiempos, el pronóstico en recursos humanos todavía es terreno desconocido para muchas empresas.

Según datos del III Informe sobre Transformación digital’ de InfoJobs, tan solo el 8 % de las empresas están empleando IA en sus procesos de selección y otras tareas de RR. HH.

Sin embargo, las empresas que sí están utilizando análisis predictivo para tomar decisiones en torno a su capital humano están obteniendo una gran ventaja competitiva en muchas áreas importantes para cualquier organización. Estamos, pues, ante el escenario perfecto para aprovechar el potencial de esta tecnología y adelantarnos a nuestra competencia.

¿Qué es el análisis predictivo o pronóstico en Recursos Humanos?

El pronóstico en Recursos Humanos, o análisis predictivo, es una técnica avanzada dentro del análisis de personas que utiliza datos históricos y actuales para anticipar tendencias, resultados y comportamientos futuros en el ámbito laboral. Se trata de una técnica emergente que emplea inteligencia artificial, grandes bases de datos y probabilidad estadística para desarrollar modelos predictivos.

A partir de datos recopilados de distintas fuentes, como registros de rendimiento, encuestas de satisfacción laboral, contratación de personal o gestión del tiempo, los algoritmos de aprendizaje automático pueden identificar patrones y tendencias dentro de estas áreas.

Empleando estos modelos podemos hacer predicciones sobre diversos aspectos del entorno laboral, desde la probabilidad de que un empleado abandone la empresa hasta la efectividad las estrategias de desarrollo profesional.

Es decir, que son capaces de transformar datos en información valiosa y altamente fiable que podemos utilizar para la toma de decisiones.

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¿Qué técnicas de pronóstico de recursos humanos existen?

Existen varias técnicas de pronóstico en recursos humanos que las empresas pueden utilizar para obtener información valiosa sobre su fuerza laboral. Algunas de las más comunes son:

• Modelos descriptivos: analizan datos históricos y actuales para identificar patrones y tendencias, guiando así las decisiones futuras. Son los más comunes en el ámbito de recursos humanos y están orientados a la mejora continua.
• Modelos predictivos: utilizan datos pasados para calcular la probabilidad de eventos futuros . Se emplean cuando se busca un resultado concreto o se tiene un objetivo definido.
• Modelos prescriptivos: son los más sofisticados, ya que evalúan múltiples variables y factores de decisión para recomendar acciones enfocadas a optimizar procesos y mejorar la eficiencia organizacional.

Estas técnicas de pronóstico no son mutuamente excluyentes, sino que a menudo se utilizan de manera complementaria para obtener una visión más completa y precisa de la situación de recursos humanos en una organización. La elección de la técnica más adecuada dependerá de los objetivos de la empresa, la cantidad y calidad de los datos disponibles o la complejidad de los problemas que se buscan resolver.

Ventajas de aplicar técnicas de predicción de recursos humanos

• Mejora en la toma de decisiones: todas las áreas pueden emplear la información obtenida de nuestros propios datos para mejorar la estrategia a corto y largo plazo.
• Reducción de costes de contratación: podemos identificar los candidatos más adecuados con mayor precisión y rapidez, reduciendo los recursos invertidos y aumentando la calidad del proceso de selección.
• Mejora en la retención de talento: los modelos predictivos pueden ayudar a identificar factores de riesgo que llevan a la rotación de personal, permitiendo a las empresas tomar medidas de retención.
• Automatización: permite automatizar procesos repetitivos y tediosos, liberando tiempo para que los profesionales de RR.HH. se centren en tareas de mayor valor estratégico.
• Reducción de errores y riesgos: el análisis predictivo en recursos humanos también permite reducir errores provocados por los sesgos y la discriminación (en ocasiones involuntarios) en las decisiones de contratación.
• Mejora en la experiencia del candidato: al utilizar análisis predictivo, las empresas pueden ofrecer procesos de selección más eficientes y personalizados. Esto se traduce en una mejor experiencia para los candidatos, lo que a su vez mejora la imagen de la empresa y aumenta las posibilidades de atraer talento.
• Desarrollo de la plantilla: también se puede aplicar para mejorar la evaluación de desempeño, y por lo tanto, identificar áreas de mejora y oportunidades de crecimiento para los empleados. Esto permite diseñar planes de desarrollo personalizados y programas de formación más efectivos.

¿En qué áreas se puede aplicar las predicciones o pronósticos en recursos humanos?

El análisis predictivo en RR. HH. tiene un amplio rango de aplicaciones. Su uso es prácticamente ilimitado, ya que cualquier área en la que se puedan recopilar datos mediante sistemas informáticos, es susceptible de ser analizada y mejorada mediante técnicas predictivas. Existen muchos ejemplos de pronósticos de recursos humanos.

Procesos de selección

El análisis predictivo puede mejorar los procesos de selección, ayudando a identificar a los candidatos más adecuados para cada puesto.

Por ejemplo, durante la criba curricular, los algoritmos pueden analizar rápidamente grandes volúmenes de CV y perfiles de candidatos, identificando aquellos que mejor se ajustan a los requisitos del puesto.

Esto no solo ahorra tiempo, sino que también reduce el riesgo de pasar por alto candidatos potencialmente valiosos o evita errores de contratación que puede costar mucho dinero.

Planificación de la fuerza laboral

El análisis predictivo se puede emplear para la planificación estratégica de recursos humanos. Utilizando datos históricos y tendencias actuales, las empresas pueden anticipar sus necesidades futuras de personal, tanto en términos de cantidad como de habilidades específicas.

Esto permite una planificación más precisa de la contratación, la formación y el desarrollo de talento, asegurando que la organización tenga siempre el personal adecuado en el momento adecuado.

Por ejemplo, es posible hacer predicciones de cuándo va a ser necesario aumentar el personal disponible por una subida de la producción a causa de la temporada veraniega, navideña o eventos especiales.

Al anticipar estos picos de demanda, las empresas pueden planificar con antelación la contratación temporal o la redistribución de recursos. De esta forma se pueden adaptar a las fluctuaciones del mercado sin comprometer la calidad del servicio o la productividad.

Retención de talento

Mediante el estudio de patrones de comportamiento, niveles de satisfacción y otros indicadores clave, las empresas pueden identificar a los empleados con mayor riesgo de abandonar la organización.

Esto permite implementar estrategias proactivas de retención, como programas de desarrollo profesional personalizados o mejoras en las condiciones laborales, antes de que sea demasiado tarde.

El análisis predictivo puede ayudar a identificar patrones y factores que contribuyen a la rotación no deseada, permitiendo a las organizaciones abordar estos problemas de manera proactiva.

Por ejemplo, se pueden analizar datos como la carga de trabajo, el equilibrio entre vida laboral y personal, y las oportunidades de crecimiento para predecir qué empleados podrían estar considerando dejar la empresa.

Evaluación del desempeño y formación

El análisis predictivo también puede aplicarse para mejorar los procesos de evaluación del desempeño y formación de los empleados.

Mediante el análisis de datos de rendimiento, habilidades y competencias, se pueden identificar áreas de mejora para cada empleado. Esto permite diseñar programas de formación personalizados y más efectivos.

También permite identificar patrones de alto rendimiento y potencial de liderazgo entre los empleados. Con esta información, las organizaciones pueden desarrollar planes de sucesión más efectivos y programas de desarrollo de liderazgo personalizados.

O descubrir qué tipo de formaciones y habilidades son más efectivas a la hora de impulsar la productividad en ciertas áreas.

Gestión del tiempo

La gestión del tiempo también es un área donde el pronóstico en recursos humanos puede ser efectivo. Por ejemplo, se puede analizar las ausencias y patrones de retrasos en la entrada de los empleados para predecir posibles problemas de productividad.

Esto permite a los gerentes de recursos humanos implementar medidas preventivas, como horarios de trabajo más flexibles o programas de teletrabajo, con el objetivo de mejorar asistencia y puntualidad.

El análisis predictivo puede ayudar a optimizar la programación de turnos, asegurando que haya personal suficiente en los momentos de mayor demanda.

Por ejemplo, a partir de históricos de turnos, de demanda y factores estacionales, se pueden crear modelos predictivos que anticipen las necesidades de personal en diferentes momentos, mejorando tanto la eficiencia operativa como la satisfacción de los empleados y clientes.

Con la IA de Bizneo HR, no solo conseguirás medir el tiempo laboral sino entenderlo. Detecta patrones y optimiza la jornada con informes de puntualidad por día, horario o tipo de jornada.

Cómo implementar análisis predictivo en Recursos Humanos

Aunque pueda parecer que las técnicas de predicción de recursos humanos son complejas de implementar, la realidad es que la tecnología actual ha simplificado enormemente este proceso. Existen software de RR. HH. que permiten a las empresas implementar análisis predictivo sin necesidad de contar con especialistas.

Primero, tan solo debemos utilizarlos para recopilar y almacenar datos relevantes de nuestros empleados y procesos de RR.HH. El uso normal del software irá generando automáticamente una base de datos valiosa. Una vez que tengamos suficientes datos históricos, podemos comenzar a utilizar las funciones de análisis predictivo del software.

Mediante la generación de informes personalizados, podemos seleccionar los KPI’s más relevantes de un área para analizar la situación actual y las tendencias futuras.

Por ejemplo, podemos generar informes sobre ausencias en ciertas épocas del año, como en invierno, para predecir posibles picos de ausencias y planificar en consecuencia.

Asimismo, a través de la automatización de notificaciones y workflows, podemos configurar alertas automáticas con el objetivo de evitar riesgos o aprovechar oportunidades.

Por ejemplo, a partir de los datos de anteriores procesos de contratación, podemos configurar el sistema para que nos alerte cuando detecte un candidato con un perfil similar a nuestros empleados de alto rendimiento entra en el proceso de selección.

Estas soluciones ofrecen interfaces intuitivas y modelos preconfigurados que facilitan la adopción de estas técnicas. Además, muchas de estas plataformas ofrecen funciones de aprendizaje automático que mejoran continuamente sus predicciones a medida que se acumulan más y más datos.

Con estas herramientas, incluso las empresas más pequeñas pueden comenzar a aprovechar el poder del análisis predictivo en sus procesos de RR.HH.