Imagine un mundo en el que las empresas puedan anticiparse a cada giro de sus necesidades de personal, adaptándose sin problemas a los cambios del mercado, las fluctuaciones económicas y los acontecimientos mundiales imprevistos, como las pandemias. Es la realidad emergente en el ámbito de la planificación de la mano de obra, gracias a las proezas de la analítica de datos.
Análisis de RRHH: Una nueva era
Más allá de la contratación, el análisis de datos de RR.HH. desempeña un papel fundamental en la gestión del talento, la evaluación del rendimiento y el compromiso de los empleados. Mediante el análisis de los datos de RRHH, las empresas pueden identificar patrones, predecir la rotación de empleados e incluso prever futuras necesidades de contratación.
Alejándose de métodos tradicionales como Delphi y la técnica de grupo nominal (NGT), organizaciones como Google utilizan ahora modelos de aprendizaje automático para dar forma a estrategias proactivas. El flujo de trabajo tabular de Google, por ejemplo, es un canal completo diseñado específicamente para tareas de previsión, que ayuda a tomar decisiones informadas y a planificar el futuro.
Métodos de recogida de datos
Un análisis eficaz de los recursos humanos y la previsión de la demanda se basan en diversas fuentes de datos:
- Opiniones de los empleados: Datos de encuestas para conocer la satisfacción laboral y el impacto de las políticas.
- Análisis del rendimiento y las revisiones: Extracción de datos de las revisiones de rendimiento para fundamentar la formación y el desarrollo.
- Entrevistas de salida y seguimiento de la asistencia: Análisis de las salidas y las pautas de trabajo para la mejora de las políticas y las medidas de bienestar.
- Datos sobre tendencias laborales futuras: Incorpore datos sobre tendencias laborales, demografía y reservas de talento para realizar predicciones sobre competencias.
- Información sobre la competencia: Datos de análisis de la competencia para conocer la cultura y los beneficios esenciales para la atracción de talento.
La herramienta de encuestas de Neeyamo ofrece encuestas personalizables y multilingües para obtener una retroalimentación y un compromiso efectivos de los empleados. La herramienta de informes proporciona informes interactivos y globales de RR. HH. y nóminas para obtener información estratégica de la organización.
Limpieza y preparación de datos
En el ámbito del análisis de datos, el viejo dicho "basura entra, basura sale" es especialmente cierto. Este proceso garantiza que se tienen en cuenta los valores que faltan, se eliminan los duplicados y se mantiene la coherencia de los datos. Esta meticulosa atención al detalle da como resultado datos de alta calidad preparados para un análisis profundo y perspicaz.
No se puede exagerar la importancia de la integridad de los datos en el software de análisis de IA para la gestión de equipos. Unos datos limpios y bien preparados mejoran la precisión de los modelos analíticos y agilizan el proceso de extracción de patrones y tendencias significativos.
Técnicas de previsión de efectivos
- Análisis predictivo para la gestión de nóminas estacionales:
Consideremos un escenario hipotético: en colaboración con una empresa de nóminas de RR.HH., una empresa hotelera se propuso abordar las fluctuaciones estacionales de las nóminas. Utilizando análisis de regresión y previsiones de series temporales, examinaron los datos de nóminas anteriores, las horas de los empleados y las tendencias de ocupación de los huéspedes.
Este análisis exhaustivo condujo a un ajuste significativo de sus nóminas durante las temporadas altas. Gracias a la rápida implantación de un enfoque de dotación de personal flexible, pudieron ampliar su plantilla en respuesta a la demanda estacional, optimizando los gastos de nómina y mejorando la agilidad organizativa.
Esta estrategia no sólo racionaliza los gastos de nómina, sino que también garantiza la agilidad organizativa, ejemplificando la destreza de la empresa de RRHH en la aplicación del análisis predictivo para transformar la gestión estratégica de las nóminas.
2. El modelo de Markov para una visión dinámica de la mano de obra:
En otro ejemplo, relacionemos los roles en una organización de TI como estados (por ejemplo, de desarrollador junior a gestor de proyectos asignado al estado 1, estado 2 y así sucesivamente...). El Modelo de Markov aprovecha los datos históricos de transición de roles para estimar la probabilidad de cambios de rol dentro de la organización. Este método genera una matriz que pronostica la distribución de funciones para el próximo periodo, lo que es fundamental para identificar posibles carencias de competencias. Esta información ayuda a tomar decisiones informadas en materia de formación y contratación, alineando así la mano de obra más estrechamente con las necesidades cambiantes de la organización.
Aprovechar el análisis predictivo: Tres casos de éxito
- La perspicaz dinámica de equipo de Google: El Proyecto Aristóteles de Google fue una búsqueda para descubrir lo que realmente impulsa a los grandes equipos. El análisis de los datos de las encuestas permitió comprender mejor la eficacia de la colaboración en equipo.
- Planificación proactiva de la plantilla de Cisco: El uso que hace Cisco del análisis predictivo no es sólo inteligente, sino estratégico. Al integrar los datos de mercado con la información interna de RR.HH., predicen con habilidad y se preparan para las futuras necesidades de competencias.
- El cambio a distancia sin fisuras de American Express: Cuando el trabajo a distancia se convirtió en la norma, American Express realizó la transición sin problemas gracias al análisis de datos. Al prever los posibles problemas de TI, garantizaron un cambio sin problemas para sus empleados.
La integración del análisis de datos en la planificación de la plantilla ha dado paso a una era de adaptabilidad, precisión y éxito sin precedentes. Permite a las organizaciones descifrar los entresijos de la dinámica de los equipos y prever las necesidades de nómina, estableciendo perspectivas basadas en datos como cimientos de estrategias proactivas.
Es un mundo en el que las organizaciones no sólo sortean las incertidumbres, sino que prosperan en medio de ellas, dominando el arte de predecir los cambios de la mano de obra, una visión cada vez.
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