Análisis predictivo de recursos humanos

Definición de análisis predictivo de recursos humanos

La analítica predictiva es un tipo de análisis de datos que utiliza datos actuales e históricos para prever eventos, comportamientos o resultados futuros. Este análisis emplea técnicas estadísticas, algoritmos de aprendizaje automático, inteligencia artificial y modelado matemático para evaluar la probabilidad de ocurrencias específicas.

En el campo de los recursos humanos, la analítica predictiva proporciona una visión más profunda sobre los comportamientos de los empleados. Se utiliza para predecir factores como las tasas de rotación, evaluar el rendimiento e identificar los factores clave que influyen en el éxito del reclutamiento. La analítica predictiva en RR.HH. ayuda a anticipar tendencias, tomar decisiones más informadas sobre la fuerza laboral e identificar posibles riesgos y oportunidades.

Análisis predictivo de recursos humanos: casos de uso

El análisis predictivo de recursos humanos se puede aplicar con éxito en diversas áreas, entre ellas:

• Optimización del Proceso de Reclutamiento:
  El análisis de datos históricos de contrataciones exitosas ayuda a identificar los canales de comunicación más efectivos con los candidatos. El análisis de datos de los candidatos también ayuda a señalar los criterios críticos de reclutamiento esenciales para el proceso de selección.
• Pronóstico de Rotación de Empleados:
  Al analizar datos históricos como el compromiso de los empleados, la satisfacción laboral, el historial salarial y los beneficios, los recursos humanos pueden predecir qué empleados podrían estar considerando dejar la empresa.
• Planificación de la Carrera Profesional:
  Basado en las habilidades, el rendimiento y las preferencias de los empleados, la analítica predictiva puede prever el desarrollo de carrera, lo que ayuda a planificar promociones y el crecimiento profesional. Los modelos analíticos también pueden rastrear cuánto tiempo permanece un empleado en un puesto sin promoción, junto con cambios en la satisfacción y motivación, para estimar la probabilidad de rotación.
• Optimización de la Compensación:
  Prever el impacto de las políticas de compensación en el compromiso y la satisfacción de los empleados ayuda a planificar los presupuestos de nómina. Los análisis comparativos de salarios, combinados con datos sobre quejas, solicitudes de aumento o búsquedas frecuentes de empleo, pueden resaltar a los empleados insatisfechos con sus condiciones actuales.
• Gestión del Compromiso y del Rendimiento de los Empleados:
  El análisis de datos de compromiso y satisfacción permite a los recursos humanos predecir los factores que más influyen en la motivación y el rendimiento. También ayuda a identificar a los empleados que pueden necesitar apoyo adicional para mejorar o que están en riesgo de agotamiento debido a una carga de trabajo excesiva.
• Planificación y Desarrollo de la Fuerza Laboral:
  La analítica predictiva ayuda a prever futuras brechas de habilidades dentro de la empresa al considerar las tasas de jubilación, la rotación y las tendencias emergentes de la industria. Esto permite a los recursos humanos diseñar programas de capacitación y desarrollo adecuados. Analizar la efectividad de las herramientas y programas de capacitación previamente implementados ayuda a evaluar su rentabilidad.

Beneficios del análisis predictivo de recursos humanos

A continuación se presentan algunas ventajas clave del análisis predictivo de recursos humanos tanto para las organizaciones como para los empleados.

Mejor Toma de Decisiones

• Con predicciones precisas, los gerentes pueden tomar decisiones bien fundamentadas sobre contrataciones, promociones o despidos, minimizando el riesgo de errores.
• La analítica predictiva mejora los procesos de reclutamiento, asegurando que la organización contrate a individuos alineados con sus valores y cultura.

Ahorro de Tiempo y Recursos

• Prever eventos futuros permite una gestión de recursos humanos más eficiente, lo que se traduce en ahorros de tiempo y reducción de gastos operativos.
• Los empleados que reciben apoyo adicional tienen más probabilidades de comprometerse con su trabajo, lo que lleva a un aumento en la productividad.

Reducción de Errores Humanos y Mitigación de Riesgos

• El análisis de datos históricos ayuda a identificar factores que aumentan el riesgo de errores humanos. Por ejemplo, si la calidad del producto disminuye o la eficiencia de la producción baja, la analítica predictiva puede ayudar a determinar la causa. ¿El equipo estaba sobrecargado de trabajo? ¿Hubo escasez de personal o un aumento en la demanda de un producto específico que comprometió la calidad?
• Al analizar los datos históricos de empleo, recursos humanos puede evaluar si un empleado posee los conocimientos y habilidades necesarios. Tal vez el empleado necesite formación adicional si su rendimiento es insatisfactorio o si está cometiendo errores repetidos que generan costos innecesarios.

Mayor Compromiso y Retención de Empleados

• Identificar los factores que influyen en la rotación de empleados permite implementar estrategias de retención, lo que resulta en un mayor compromiso y lealtad.
• La analítica predictiva en recursos humanos ayuda a las organizaciones a personalizar mejor las ofertas de desarrollo y beneficios según las necesidades individuales de los empleados.

Herramientas de análisis predictivo para RR.HH.

Existen numerosas herramientas de analítica predictiva disponibles para recursos humanos. Estas herramientas utilizan inteligencia artificial (IA) y algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos. Algunas ofrecen reconocimiento facial, análisis de lenguaje e información sobre el comportamiento, mientras que otras incorporan chatbots. Estas herramientas pueden funcionar de manera independiente o integrarse con los sistemas de Gestión de Recursos Humanos (HRM) y Sistemas de Información de Recursos Humanos (HRIS).

Los profesionales de RR.HH. a menudo recurren a plataformas HRM con capacidades analíticas integradas. Los algoritmos de estas plataformas se benefician del acceso en tiempo real a los datos de los empleados, lo que permite a los equipos de RR.HH. generar informes precisos sin necesidad de cambiar entre diferentes sistemas.

Análisis predictivo de recursos humanos: resumen

La analítica predictiva en recursos humanos permite a los líderes y profesionales de RR.HH. tomar decisiones más informadas sobre la fuerza laboral. El uso eficiente y ético de la analítica predictiva durante el proceso de reclutamiento acelera la identificación de los candidatos adecuados, facilitando la contratación de personas que se alineen con la cultura organizacional de la empresa. Posteriormente, a lo largo del ciclo de vida del empleado, la analítica predictiva ayuda a mantener el compromiso y el nivel adecuado de retención dentro del equipo.