El poder del análisis predictivo en la gestión de recursos humanos

Publicada el 05/02/2024

El poder del análisis predictivo en la gestión de recursos humanos

Publicada el 05/02/2024
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El poder del análisis predictivo en la gestión de recursos humanos

¿Alguna vez te has preguntado cómo el análisis predictivo y las analíticas predictivas están redefiniendo el ámbito de los Recursos Humanos? En esta era donde los datos son el nuevo oro, comprender y aplicar estas herramientas se ha vuelto esencial para los directivos y los departamentos de RRHH que buscan no solo mantenerse a flote sino también prosperar y adelantarse a las tendencias.

¿Qué es el análisis predictivo y por qué es tan importante en RRHH?

Este método consiste en el uso de datos históricos, algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para identificar y prever resultados futuros.

En el contexto de RRHH, permite a los profesionales anticipar tendencias del talento, realizar una gestión proactiva y tomar decisiones basadas en datos. Muchas empresas ya utilizan esta tecnología para optimizar sus procesos de RRHH, desde la retención de empleados hasta el rendimiento y la productividad​. 

Por ejemplo, puede predecir qué empleados tienen mayor riesgo de abandonar la empresa, qué habilidades serán más valiosas en el futuro, o cómo los cambios en la estructura de la empresa pueden afectar la moral y la productividad del equipo. En esencia, esta herramienta brinda una visión invaluable que permite a los líderes de RRHH actuar con anticipación, optimizando así el ambiente laboral y contribuyendo al éxito general de la organización.

Para qué sirven las analíticas predictivas en una organización

El análisis predictivo sirve como una brújula estratégica en una organización, orientando a los líderes hacia decisiones más informadas y proactivas. Aquí hay algunas maneras en las que el análisis predictivo puede incorporarse en las estrategias operativas de tu empresa:

Optimización en la gestión del talento 

Pueden ser de gran utilidad en los procesos de reclutamiento de futuros empleados, identificando a aquellos que no solo tienen las habilidades necesarias, sino que también son más propensos a integrarse bien en la cultura de la empresa.

Además, ayudan a determinar los factores que contribuyen a la satisfacción o al desgaste de los trabajadores, permitiendo a las empresas tomar medidas preventivas y maximizar el potencial del empleado.

Mejora de la productividad

Analiza datos de rendimiento y desempeño de los empleados para identificar patrones que lleven a  ineficiencias o a tiempos de trabajo pocos productivos.  

Gestión de riesgos 

Evalúa los riesgos asociados con cambios en el mercado laboral, en la legislación, o en la economía, permitiendo a la organización prepararse y responder con agilidad.

Planificación estratégica 

Proporciona insights basados en datos para prever tendencias del mercado y cambios en la demanda de habilidades, asegurando que la fuerza laboral esté alineada con la dirección estratégica de la empresa.

Mejora de la moral y el compromiso del empleado

Analiza encuestas de compromiso, comentarios y otros datos para comprender mejor los factores que impulsan la satisfacción del empleado, y utiliza esos insights para mejorar el ambiente de trabajo.

Conciliación laboral-SUP

Ejemplos y casos prácticos en los que se ha implantado el análisis predictivo de datos

Varias empresas líderes han incorporado el análisis predictivo en sus departamentos de RRHH, transformando radicalmente su gestión del talento. Aquí hay algunos ejemplos destacados:

Google

Google, conocido por su enfoque basado en datos, llevó a cabo el Proyecto Oxygen para identificar las características de los gerentes más efectivos. 

Utilizó el análisis predictivo para evaluar sus revisiones de desempeño y sus encuestas de retroalimentación. Con ello, fueron capaces de predecir qué cualidades y comportamientos de los gerentes conducirían a un mejor rendimiento de los equipos. 

Como resultado, Google ajustó sus programas de capacitación y desarrollo para gerentes, lo que llevó a mejoras significativas en la satisfacción y el rendimiento del equipo.

IBM

Mediante la recopilación y análisis de una gran cantidad de datos, IBM utilizó el análisis predictivo para abordar la retención de empleados. Analizó detalles de salario, ubicaciones de trabajo, roles y calificaciones de desempeño de sus empleados. 

Lo que les ayudó a determinar, con un alto nivel de precisión, qué empleados eran más propensos a dejar la empresa. Este insight permitió a IBM tomar medidas proactivas para retener talentos clave, lo que resultó en ahorros significativos en costes de contratación y de formación de nuevos empleados derivados de la rotación de personal.

HP

HP aplicó modelos predictivos para predecir la probabilidad de éxito de sus empleados en diferentes roles y proyectos. Al analizar datos de desempeño, competencias y trayectorias profesionales previas, HP pudo asignar recursos humanos de manera más efectiva, asegurando que los empleados correctos estuvieran en los roles adecuados. 

Esto no solo mejoró la productividad y la satisfacción del empleado, sino que también optimizó la estructura de costos operativos de la empresa.

Accenture 

Accenture analizó patrones en datos de rendimiento, satisfacción de los empleados y las aspiraciones que tenían dentro de la organización. 

Gracias a estos análisis, pudieron ofrecer recomendaciones personalizadas de capacitación y desarrollo. Esto aseguró que los empleados estuvieran equipados con las habilidades necesarias para afrontar desafíos futuros, alineando el crecimiento individual con las necesidades estratégicas de la empresa.

Estos ejemplos ilustran cómo el análisis predictivo puede ser una herramienta poderosa para transformar la gestión de recursos humanos. Al anticiparse a las tendencias, comprender profundamente las dinámicas del personal y personalizar las estrategias de talento, las organizaciones pueden mejorar significativamente su rendimiento, eficiencia y satisfacción general del empleado.

Con todo esto, entendemos que el análisis predictivo no es solo una tendencia pasajera en el ámbito de los RRHH; es una revolución en la forma en que se entiende y se gestiona el talento.

Su papel se vuelve cada vez más crucial para líderes de RRHH, mánagers de departamento, responsables de equipo, etc. que ven cómo introduciendo analíticas predictivas en sus estrategias, pueden tomar decisiones más informadas, anticipadoras y proactivas, asegurando así un futuro más brillante y exitoso para sus organizaciones.

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