El análisis predictivo en recursos humanos es un conjunto de técnicas que ayudan a predecir eventos futuros en una organización. Estas predicciones se utilizan para mejorar los procesos de toma de decisiones.
Este artículo proporciona una guía paso a paso sobre la implementación del marco de análisis predictivo de recursos humanos y el uso de métricas para la organización.
Cómo funciona el análisis predictivo en recursos humanos
Primero hay que conocer la diferencia entre el análisis descriptivo y predictivo de los recursos humanos. Las estadísticas descriptivas describen eventos pasados, mientras que el análisis predictivo utiliza estos mismos métodos para predecir eventos futuros.
Analítica descriptiva
El análisis descriptivo se utiliza para comprender lo sucedido en el pasado. Por ejemplo, si observamos las tasas de rotación de empleados a lo largo del tiempo, usaríamos estadísticas descriptivas y métricas para ver qué empleados se han ido o han sido despedidos cada año.
Analítica predictiva
El análisis predictivo se utiliza para predecir lo que sucederá en el futuro. Supongamos que quisiéramos indicar si es probable que un empleado deje su trabajo dentro de los siguientes 12 meses. En ese caso, podríamos usar estadísticas predictivas para determinar si habían dejado su puesto anteriormente en dicho periodo de tiempo.
Entonces, ¿cómo integrar los dos tipos de análisis en RRHH? La respuesta se encuentra en el uso conjunto de ambas analíticas. En primer lugar, el análisis predictivo implica recopilar datos históricos de múltiples fuentes. Para que sea útil, hay que recopilar correctamente cualquier necesidad de datos de recursos humanos y analizarla minuciosamente. Una vez que se hayan recopilado los datos, hay que depurarlos y convertirlos a un formato fácil de entender. Finalmente, hay que analizar los datos recopilados e históricos utilizando estadísticas descriptivas para crear un modelo. Una vez que se completa el análisis de datos, se utiliza para tomar decisiones basadas en los resultados previstos.
Por otro lado, el análisis descriptivo tiene que ver con comprender lo que ya ha ocurrido. No importa si el evento ya ha tenido lugar; lo que importa es que la información esté disponible. El proceso de recopilación de datos es mucho más sencillo que el análisis predictivo porque no implica ninguna predicción. En cambio, la atención se centra únicamente en recopilar la mayor cantidad de información posible.
Por lo tanto, el trabajo de análisis predictivo es más importante para los recursos humanos, ya que permite tomar medidas antes de que ocurran. Sin embargo, el análisis descriptivo sigue siendo esencial porque es imposible tomar decisiones informadas sin él.
Para qué sirve el análisis predictivo
Hay muchas razones por las que las organizaciones deberían considerar aplicar un marco de análisis predictivo en su estrategia comercial. He aquí algunos ejemplos:
Toma de decisiones mejorada
Las decisiones basadas en datos son más precisas que las que se basan únicamente en la intuición. El uso de análisis predictivos de recursos humanos para tomar mejores decisiones permite a las empresas ahorrar dinero, aumentar la productividad y mejorar la satisfacción del cliente.
Riesgo reducido
La reducción de riesgos es uno de los principales objetivos de cualquier negocio. Las decisiones basadas en datos reducen el riesgo porque permiten a las empresas identificar problemas potenciales antes de que ocurran.
Mayor productividad
Cuando la toma de decisiones se vuelve más eficiente, la productividad aumenta. Cuando las personas saben qué hacer, pueden dedicar más tiempo a las tareas reales.
Menos desastre
La prevención de desastres es otra razón por la cual el marco del análisis predictivo es tan valioso. Ayudan a prevenir desastres al identificar los riesgos lo suficientemente temprano como para evitarlos por completo.
Mejores decisiones
La toma de decisiones es una tarea compleja. El uso de análisis predictivos en inteligencia comercial ayuda a garantizar que se tome la mejor decisión posible.
Conclusión
El marco del análisis predictivo ayuda a los profesionales de recursos humanos a tomar decisiones mejores e inteligentes. Esta técnica no solo ayuda a tomar decisiones efectivas, sino que también ayuda a reducir riesgos y desafíos y a mejorar la productividad.