La planificación no ha dejado de ser posible en un mundo plagado de cambios. Al contrario, exige un esfuerzo mayor para identificar diferentes escenarios de dicha planificación. Existen diversas herramientas estadísticas para que el apellido «estratégica» tenga más peso que el ejercicio de planificar en sí mismo. Todas ellas aprovechan el potencial de la estadística para combinar variables y avanzar escenarios posibles, mitigar riesgos, diseñar políticas y, en definitiva, tomar decisiones basadas en datos, no sólo cuantitativos sino también cualitativos. El workforce planning se convierte, así, en el pilar del ansiado rol de RR.HH. como socio estratégico del negocio ya que le permite ayudar a la organización a anticiparse a la incertidumbre.
- Planificación de escenarios para anticipar posibles estados futuros: Técnica estratégica que permite a las organizaciones explorar varios futuros potenciales, identificar riesgos y oportunidades en cada uno de ellos, establecer indicadores para el seguimiento de la situación y desarrollar planes de contingencia y estrategias adaptativas ad hoc.
Ejemplos:
- En un escenario de crecimiento rápido permite implementar un plan de contratación acelerada para cubrir las nuevas posiciones necesarias, desarrollar programas de capacitación intensiva, etc.
- En un escenario de estancamiento económico ayuda a optimizar recursos, a diseñar iniciativas para la retención del talento, etc.
- En un escenario de innovación tecnológica permite estructurar el aprendizaje adecuado, la comunicación para general cultura de adaptabilidad, etc.
- En un escenario de cambios regulatorios facilita la actualización de las políticas para asegurar el cumplimiento normativo, la gestión del cambio para generar cultura de cumplimiento, etc.
- Análisis de regresión para comprender la dinámica de la fuerza laboral: Herramienta estadística que ayuda comprender las relaciones entre las diferentes variables de la fuerza laboral.
Ejemplos:
- Identificar las variables que están condicionando la satisfacción laboral y predecir niveles futuros actuando sobre ellas.
- Analizar datos sobre carga de trabajo, horas trabajadas y desempeño para inferir su impacto en la productividad o, en su defecto, abrir la puerta a causas relacionadas con el liderazgo, la flexibilidad, etc.
- Recopilar variables de antigüedad, edad, formación y desarrollo profesional para predecir la probabilidad de rotación.
- Análisis de series temporales para tendencias de la fuerza laboral a largo plazo: uso de datos históricos de la fuerza laboral para identificar tendencias y patrones a lo largo del tiempo.
Ejemplos:
- Utilizar series temporales de rotación para identificar patrones estacionales, cíclicos o asociados a variables concretas.
- Analizar datos de productividad para predecir cómo puede variar bajo diferentes condiciones.
- Identificar necesidades de upskilling y/o reskilling.
- Simulaciones de Montecarlo para la evaluación y planificación de riesgos: muestreos aleatorios para modelar la probabilidad de diferentes resultados, lo que permite a las organizaciones evaluar los riesgos asociados con varias estrategias de fuerza laboral.
Ejemplos:
- Simular diferentes escenarios de crecimiento y la necesidad de fuerza de trabajo por áreas y perfil requerido y preparar planes de contingencia.
- Evaluar el rendimiento de los empleados en diferentes condiciones de trabajo.
- Analizar el riesgo que la rotación puede suponer para la productividad.
- Optimizar los horarios de trabajo para maximizar la eficiencia y minimizar los costes.
- Técnica Delphi para el consenso de expertos: panel de expertos para analizar contextos y proponer planes de actuación.
Ejemplos:
- Recopilar opiniones sobre el diseño y contenido de los programas de aprendizaje y desarrollo.
- Prever el impacto de los cambios organizacionales en la fuerza laboral, consensuar un plan de acción e idear estrategias para mitigar sus efectos negativos.
- Análisis de la carga de trabajo para la asignación de recursos: técnica para identificar los requisitos de carga de trabajo de diferentes roles, puestos y departamentos de la organización.
Ejemplos:
- Estimación de tiempos de ejecución en la gestión de proyectos a partir de datos históricos y asignación de recursos en base a disponibilidad y perfil.
- Evaluación de la capacitación de la fuerza laboral y diagnóstico de brechas.
- Optimizar los procesos y mejorar la eficiencia operativa.
- Modelado econométrico para obtener información predictiva: combinación de métodos estadísticos con la teoría económica para pronosticar las necesidades futuras de fuerza laboral en función de diferentes indicadores económicos.
Ejemplos:
- Evaluar el impacto de la política salarial en la rotación y en la productividad.
- Identificar los factores que indicen en la rotación.
- Optimizar la asignación de la fuerza laboral en función de su disponibilidad, perfil y demanda proyectada.
