El análisis predictivo arrastra los recursos humanos al futuro

Ángel Peña24 abril 20236min

La inteligencia artificial acecha, lista para dar el gran salto. Hubo un tiempo en el que los algoritmos se limitaban a guardarnos la información bien ordenada y proporcionarnos formas sencillas y rápidas de recuperarla. El nuevo paradigma, con el omnipresente ChatGPT como avanzadilla, va más allá: la IA es capaz de manejar esa información para proponer futuros posibles. En el ámbito de los recursos humanos, esa capacidad puede dar alas al análisis predictivo, que utiliza datos históricos, modelos estadísticos, extracción de datos y aprendizaje automático para anticipar tendencias y acontecimientos concretos. 

 

Todo se acelera. El gestor que se limita a defender su posición queda obsoleto. Necesita herramientas que le permitan adelantarse a los riesgos y aprovechar las oportunidades que vayan brotando de una fuerza laboral proteica, en constante cambio. Solo así tomará las mejores decisiones sobre contratación, formación, retención del talento…

Alex Larralde, Senior Director, Customer Marketing & Advocacy en Betterworks, lanza un órdago: el análisis predictivo en recursos humanos “no es sólo una tendencia: es la próxima evolución de la gestión del personal”. El tiempo dirá si tan ambiciosa predicción (nunca mejor dicho) tiene verdadera sustancia. De momento, su potencial merece un voto de confianza: la adopción de la analítica de personas sigue siendo relativamente baja.

Larralde propone una útil guía para explorar esta, según ella, ineludible cita con el futuro. Para explicar rápidamente el concepto, pone el siguiente ejemplo: “Con los datos de rendimiento adecuados, una empresa puede utilizar el análisis predictivo para prever futuros problemas de rendimiento y desarrollar una formación específica para directivos y empleados que les permita abordar los problemas a medida que surjan”. Y la del rendimiento es sola una de las áreas que se pueden beneficiar.

Para reforzar su apuesta teórica por esta tendencia, Alex Larralde echa manos de tres casos prácticos notables:

  • Google revisó más de 250 resultados de una encuesta anual de compromiso para determinar qué variables (dinámica de grupo, conjuntos de habilidades, personalidad, etc.) tenían un mayor impacto en la eficacia del equipo.
  • En Cisco utilizan datos externos del mercado e internos del departamento de RRHH para proyectar las necesidades de competencias y mejorar la gestión del rendimiento.
  • American Express implantó el análisis predictivo para facilitar la transición del trabajo presencial al trabajo a distancia al comienzo de la pandemia: los responsables de tecnología previeron cuándo necesitarían ayuda los empleados para iniciar sesión a distancia y se la brindaron antes de que tuvieran que lanzar el correspondiente SOS.

Larralde no profundiza en el factor clave que puede aumentar exponencialmente la relevancia del análisis predictivo: la inteligencia artificial. Sin embargo, cuando señala lo poco explotado de su potencial, menciona un dato muy interesante del informe Sapient Insights Group’s 2022-2023 HR Systems Survey: la opción más popular entre los interesados en esta área son las aplicaciones tecnológicas de análisis integradas en los RRHH, con un 53% de adopción.

 

No parece mera casualidad que, entre los ejemplos de compañías punteras en la utilización del análisis predictivo en RRHH, aparezcan nombres como Google o Cisco. Sería interesante realizar un estudio en profundidad sobre las posibilidades de la inteligencia artificial en esta materia. Si finalmente se produce una moratoria en el desarrollo de ChatGPT y sus amigos, como pretenden ahora quienes los lanzaron hacia terrenos cada vez más complejos, quizás haya algo de tiempo. Si no, habrá que darse prisa.

 

Tres grandes áreas de aplicación del análisis predictivo en RRHH

→ Reclutamiento y contratación: Los encargados de reclutamiento recopilan a diario unos datos muy valiosos que, bien analizado, descubren tendencias sobre perfiles más demandados y aprendizaje; esos resultados se pueden cruzar con los datos de la plantilla actual para elaborar un plan de contratación más eficaz. Incluso se puede jugar con dicho plan, cambiando diferentes variables y proyectando hipótesis en las que identificar qué modificaciones en el proceso producirían los efectos más positivos para la empresa.

→ Gestión del rendimiento: Los análisis predictivos permiten anticiparse a los cambios que podrían afectar a mediciones como el compromiso de los empleados o la satisfacción laboral; una baja satisfacción, por ejemplo, podría sugerir que determinadas personas se sienten abrumadas por sus cargas de trabajo, con lo que su eficacia y productividad disminuyen. También ayudan a llegar al fondo de los futuros retos de rendimiento para anticiparse a las áreas problemáticas y optimizar el potencial de todos los agentes involucrados en la empresa.

→ Retención del talento: El análisis predictivo también afila la retención del talento, empezando por la identificación de posibles riesgos de rotación. Se pueden crear escenarios para concluir hasta qué punto se corre un riesgo al no premiar a los empleados con un ascenso o un aumento de sueldo, dadas las circunstancias concretas de la empresa y el sector y las diferentes encuestas de compromiso, satisfacción, etc. Con el añadido de la diferenciación entre distintos grupos de empleados.


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