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Alfredo Rodríguez Sanz, Head Innovation Technical Office Eurocen de Adecco Outsourcing
El análisis predictivo y el recurso humano
POR Alfredo Rodríguez Sanz, Head Innovation Technical Office Eurocen de Adecco Outsourcing, 00:01 - 13 de Mayo del 2022
El análisis predictivo y el recurso humano

Aunque vivimos en un entorno cambiante cada día, en el que parece que nada de lo que sucede corresponde a una lógica predeterminada, en gran medida es una percepción errónea.  Las cosas nunca han sucedido por casualidad, corresponden a una anticipación de lo que puede suceder en el futuro y a la adopción de medidas al respecto.

Desde el ámbito que me compete, ¿cuál es la herramienta que nos puede permitir afectar a las organizaciones en cuanto a predecir actitudes y comportamientos del recurso humano y poder modificar estos? El análisis predictivo del Big Data.

Se trata básicamente de hacer predicciones combinando los resultados del negocio con los datos de Recursos Humanos.

Esto es algo que de alguna manera ya se usa para realiza para la toma de decisiones en cuanto a garantía de la producción comprometida, de la calidad, de la gestión de los servicios externalizados… en parámetros como, por ejemplo, la productividad y el dimensionamiento óptimo de los recursos necesarios, pero puede y debe ir más allá.

El área de RRHH dispone de información y datos del rendimiento de las personas, así como de las estrategias adoptadas. Dispone de datos fundamentales, desde que comienza el proceso de selección, pero posteriormente sigue recopilando datos fundamentales para un análisis predictivo que no siempre se explotan, tales como, fechas de incorporación de las distintas incorporaciones (muy importantes si los vinculamos con la actividad en los periodos referidos), evaluaciones del desempeño, valoración del compromiso, grado de motivación, riesgo de salida…

Esto permite el seguimiento y la traza de la evolución del recurso humano, que afecta en positivo o negativo a los resultados de la empresa, estrategias de fidelización de clientes, notoriedad de marca…

Por tanto, el uso del análisis predictivo permite calcular el impacto en el negocio de las decisiones respecto a la gestión del recurso humano. La célebre frase de que “las empresas las conformamos las personas”, ahora más que nunca tiene sentido y además un sentido cuantificable que permite tomar decisiones a favor del rumbo que deseamos lleve nuestra compañía, si consideramos tanto los datos de negocio como la información que poseen las áreas de RRHH.

Si nos queremos detener tanto en políticas de ahorro de costes como de mejora de resultados, hay un elemento clave a considerar que es la Rotación vs. Retención del talento.

Un empleado valioso y productivo que se pierde significa empeorar el beneficio y además incrementar el coste en cuanto a selección de nuevos candidatos, contratación, curva de aprendizaje y pérdida del pulso con la competencia al descapitalizar el valor humano de la organización, si es que además el empleado no acaba trabajando con nuestro competidor.

Así quienes han visto este elemento como factor de impacto en la cuenta de resultados, consideran el riesgo de fuga como un elemento a predecir, desde el momento de la contratación, decantando la selección de un candidato hacia aquel que, a igualdad de requerimientos, plantea una mayor probabilidad de prolongar su experiencia profesional en la compañía. Es decir, la predicción del riesgo de fuga es un elemento fundamental en la toma de decisiones de contratación y por tanto de comportamiento del recurso humano.

El uso de datos y predicción tanto del riesgo de fuga, de las estimaciones de rotación y de rendimiento de los trabajadores, empieza y debe reemplazar a la detección de señales, riesgos y desempeño basados en la experiencia humana. El dato no vive de percepciones, ni de ciclos reflexivos del cerebro humano, ese valor debe aplicarse en la interpretación del dato basado en una explotación analítica de este.

La gran cuestión es: ¿Qué va a suceder en el futuro?, ¿qué planificación de los RRHH debo acometer?, ¿cuál es la ratio adecuada para mantener o mejorar mi productividad?, ¿cómo evitar un dimensionamiento excesivo o deficitario de la mano de obra?, ¿cómo puedo planificarme sin dejar la tarea al azar o a la experiencia? La solución reside en el uso de algoritmos predictivos para optimizar los procesos de planificación eficiente de mano de obra, a través de la aplicación del entorno del Big Data.

Sin datos de calidad no podemos obtener información que explotar y convertir en toma de decisiones en el corto plazo y a futuro, la combinación de ambas estrategias son la base de la competitividad en el escenario que vivimos, ya que se trata de predecir escenarios futuros en virtud de la situación histórica y presente. Es lo que llamamos Análisis Predictivo.

Con esta práctica y las herramientas digitales asociadas que nos permiten gestionar el Big Data podemos obtener patrones matemáticos que permiten vincular el comportamiento del recurso humano con los datos de actividad de la empresa, prediciendo la demanda de personal y planificar eficientemente la necesidad de personas activas. Esta es la forma de conseguir la mayor adecuación a las curvas futuras de actividad, mejorando la productividad y controlando los costes en esta área. Podemos hacer el ejercicio aguas arriba y ver cómo hubiera sido la cobertura de mano de obra anteriormente y qué productividad se hubiera obtenido, ejercicio básico para obtener el cálculo del retorno de la inversión de la tecnología de gestión de Business Intelligence necesaria para tal fin. 

Pero no solo en la planificación de contratación nos puede ayudar de manera definitiva el Análisis Predictivo, sino en todas las gestiones relacionadas con la gestión del capital humano.

La digitalización de los procesos y la velocidad de mejora de las soluciones tecnológicas permite que la Inteligencia Artificial ya no sea una historia de ciencia ficción, sino una realidad en cuanto a herramientas disponibles.

Si podemos predecir en función de datos históricos y actuales, ¿por qué no hacer que los análisis y por tanto la toma de decisiones evolucione en un escenario en el que cada día las reglas del juego se modifican?, ¿por qué no aprender y actualizar nuestras decisiones de manera inmediata? Para ello necesitamos una metodología que se anticipe a la detección de problemas.

Esta metodología fundamentada en la obtención de datos, en la explotación a través del Análisis Predictivo y que evolucione y aprenda y corrigiendo las estrategias en función de los cambios se consigue relacionando el dato del Análisis Predictivo con herramientas de “machine learning” gracias a la Inteligencia Artificial. Con esto podremos cruzar datos propios, datos externos, tendencias… y será la IA la que permita a través de fórmulas complejas extraer las conclusiones de manera inmediata para corregir los efectos de circunstancias tales como absentismo, rotación, variaciones de la demanda, mejora en la selección de candidatos priorizando sobre los skills y los perfiles más adecuados, políticas salariales, movimientos de los trabajadores… gracias al registro del dato, a la explotación con el Análisis Predictivo y al aprendizaje y actualización con la Inteligencia Artificial.

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