Análisis predictivo en Recursos Humanos: Guía Completa

El análisis predictivo es la herramienta clave para que tu equipo de Recursos Humanos pueda anticiparse a diferentes acontecimientos relacionados con la gestión de talento: las posibilidades de identificar tendencias en el comportamiento para la rotación y retención del personal, o futuras necesidades de contratación debido al incremento de proyectos en una empresa. De hecho, como se explica en una publicación de Deloitte, cada vez son más las organizaciones que invierten en tecnologías para (1) reunir fuentes dispares de datos relacionados con la fuerza laboral, (2) crear conocimientos y (3) desarrollar modelos predictivos de riesgo de deserción.

¿Qué es el análisis predictivo de Recursos Humanos?

El análisis predictivo en RRHH es una metodología que se basa en técnicas avanzadas de people analytics para el análisis y modelo estadístico. Permite anticipar futuros eventos y comportamientos de los empleados en el marco de una organización. Se basa en la recopilación de datos, su procesamiento y evaluación. Este enfoque de Recursos Humanos utiliza algoritmos y modelos matemáticos para identificar patrones de comportamiento y para hallar correlaciones entre los diferentes datos obtenidos.

¿Cuáles son las características del análisis predictivo de Recursos Humanos?

Aquí te enseñamos las principales características del análisis predictivo:

Empleo de datos históricos y actuales para contrastar datos.
Modelado estadístico avanzado.
Forma parte de un ecosistema más amplio, como HR Analytics.
Se apoya en algoritmos para prever resultados.
Facilita la toma de decisiones.

¿Por qué es importante el análisis predictivo en Recursos Humanos?

¿Te gustaría que tu estrategia de formación y desarrollo sea más eficiente? ¿Quieres reducir el indicador de la tasa de rotación de personal y, en cambio, aumentar la tasa de retención? Con el análisis predictivo puedes lograrlo: se respalda en datos y evidencias, lo que brinda mayor confianza en las previsiones y decisiones tomadas a partir de ellas. Es por este motivo que el análisis predictivo del talento es una de las tendencias de trabajo que todo HR Manager debe conocer para impulsar el cambio en grandes y medianas empresas.

Tal como se explica en una revisión de Gallup, menos del 20% de las organizaciones han maximizado el potencial de sus análisis avanzados. Ahora bien, las recompensas de un buen análisis de datos son proporcionalmente altas. Sobre lo que no quedan dudas es acerca del nuevo rol de RR. HH. respecto al análisis predictivo con enfoque en los empleados, ya que tiene un alto impacto estratégico.

A propósito, en uno de nuestros episodios del podcast Amazing People by Crehana junto a Martha Gómez, Directora de Recursos Humanos en Telefónica, te contamos cómo estas transformaciones estratégicas están remodelando el panorama empresarial y cómo los líderes de RRHH están desempeñando un papel clave en la conducción del cambio:

¿Cuáles son las ventajas del análisis predictivo de RRHH?

Toma de decisiones informadas y objetivas con respaldo en los datos, lo cual reduce la incertidumbre y aumenta la precisión a la hora de contratar más empleados, elegir nuevos mecanismos de capacitación e implementar estrategias novedosas de gestión de capital humano.
Facilita la identificación de los candidatos más idóneos para un puesto.
Al identificar anticipadamente a los empleados con riesgo de abandonar la organización, se pueden implementar estrategias de retención específicas.
Permite alinear la gestión del capital humano con los objetivos y metas estratégicas de la empresa en cuestión.
Optimiza los costos asociados a la contratación y entrenamiento de nuevos empleados.
Otorga mayor agilidad y adaptabilidad para llevar adelante los procesos de Recursos Humanos.

¿Qué problemas se resuelven con el análisis predictivo de RRHH?

El análisis predictivo de Recursos Humanos aborda diversos desafíos y problemáticas en la gestión del capital humano dentro de una organización. A través del uso de diversas técnicas y herramientas analíticas avanzadas, el análisis predictivo permite anticipar situaciones y tomar decisiones informadas:

Planificación del equipo: puedes prever posibles necesidades de fuerza laboral para incorporar en tu equipo actual, de acuerdo con las metas y objetivos organizacionales, los cambios en la demanda del mercado y otros factores. Frente a este escenario, el análisis predictivo de Recursos Humanos permite una planificación estratégica de la fuerza laboral, evitando excesos o insuficiencias de personal.
Gestión de la rotación del personal: con el análisis predictivo en base a patrones de comportamiento y factores que influyen directa o indirectamente en la rotación, puedes predecir qué colaboradores tienen mayor riesgo de abandonar la organización. Esto permite implementar estrategias preventivas para retener a los talentos clave.
Optimización de la productividad y desempeño: puedes identificar oportunidades para mejorar la productividad y el rendimiento de los empleados. Con esta información como base, luego podrás desarrollar estrategias para fomentar el crecimiento de tu talento.

Plataforma de Desempeño de Crehana

Tipos de análisis predictivos en Recursos Humanos

El análisis predictivo en Recursos Humanos se manifiesta de diversas formas. Cada una está destinada a abordar aspectos específicos de la gestión del capital humano en una organización; veamos cuáles son:

1. Predicción de retención de empleados

El análisis predictivo de retención de empleados es un tipo específico de análisis en Recursos Humanos que se enfoca en anticipar la probabilidad de que un talento abandone la organización en un momento determinado. Este análisis se basa en modelos estadísticos avanzados que utilizan datos históricos y actuales para identificar patrones y factores que influyen en la decisión de los empleados sobre si permanecer en la empresa o buscar nuevas oportunidades laborales en otros lugares. Pero, ¿cuándo recurrir a este análisis?

Cuando una empresa experimenta una disminución constante en la retención de empleados.
Ante cambios significativos como reestructuraciones o cambios en la dirección de la empresa.

2. Modelado del desempeño

El modelado del desempeño en Recursos Humanos es un tipo de análisis que se enfoca en predecir el rendimiento futuro de los empleados. Se apoya en evaluaciones de desempeño, logros en proyectos, cumplimiento de objetivos y retroalimentación de supervisores, entre otros. A partir de esta información, se construyen modelos que predicen cómo un empleado específico puede desempeñarse en el futuro, identificando sus fortalezas y áreas de mejora. Sin embargo, ¿en qué situaciones en las que es necesario recurrir a este tipo de análisis?

Para anticipar y desarrollar a los futuros líderes de la organización.
En aras de identificar la combinación óptima de habilidades y estilos de trabajo para mejorar la productividad y la efectividad del equipo.

3. Análisis para la contratación

¿Cómo saber cuáles son los candidatos más adecuados para cubrir un puesto de trabajo en particular? El análisis predictivo en RRHH lo permite, en base a datos históricos y actuales sobre los candidatos, así como información sobre el rol y las necesidades de la empresa, para tomar decisiones más acertadas en el proceso de selección y contratación de nuevos empleados. Puedes recurrir a este tipo de análisis cuando existe un gran volumen de postulantes, o para puestos altamente especializados que implican una posición clave dentro de la empresa.

¿Cómo hacer un análisis predictivo en Recursos Humanos?

Sigue estos pasos:

1. Definición de objetivos y variables

El primer paso para un correcto análisis predictivo es la definición de los objetivos que se pretenden lograr y las variables relevantes que se emplearán para alcanzarlos. Para eso, es necesario identificar cuáles son las metas y los factores clave que van a orientar todo el proceso analítico. Así, por ejemplo, un objetivo podría ser prever la rotación de empleados y las variables pueden incluir el historial de empleo, las evaluaciones de desempeño y la participación en programas de desarrollo.

2. Recopilación y limpieza de datos

No hay análisis predictivo exitoso si no se asegura la calidad de los datos de Recursos Humanos. Por lo tanto, la recopilación debe ser precisa, relevante y completa. La limpieza de los datos te permitirá eliminar errores, información innecesaria o duplicada. Algunos ejemplos concretos:

En un conjunto de datos sobre el historial laboral de los empleados, podría haber entradas incorrectas, como fechas de ingreso antes de la fecha de nacimiento. Estos errores pueden afectar negativamente la precisión del análisis predictivo. Por ejemplo, en un registro de empleados, se encuentra un empleado con una fecha de ingreso anterior a su fecha de nacimiento. Al limpiar los datos, este error se corrige o elimina.
Los datos incompletos o faltantes son comunes en conjuntos de datos. Si se utilizan para entrenar modelos predictivos, estos datos pueden generar resultados sesgados o inexactos. La limpieza implica identificar estos vacíos y tomar decisiones adecuadas sobre cómo manejarlos. Por ejemplo, algunos empleados no tienen datos para un cierto año. Al limpiar los datos, se decide llenar estos vacíos con valores basados en la tendencia histórica.

3. Análisis exploratorio

Antes de aplicar modelos predictivos, es importante explorar los datos para identificar patrones, correlaciones y posibles relaciones entre las variables. Esto ayuda a comprender mejor el conjunto de datos y determinar qué técnicas predictivas pueden ser más efectivas. Veamos un ejemplo: durante el análisis exploratorio, se descubre que hay una correlación significativa entre la satisfacción laboral y la rotación de empleados.

4. Selección del modelo predictivo

Se pueden utilizar diversas técnicas como regresiones, árboles de decisión, modelos de clasificación, entre otros. Una vez seleccionado el modelo, se debe entrenar utilizando datos históricos.

5. Validación y evaluación

La siguiente instancia para el análisis predictivo es la validación del modelo utilizando datos que no se usaron en el entrenamiento. Esto ayuda a garantizar que el modelo tenga una buena capacidad de generalización. La evaluación del modelo se basa en métricas relevantes para el problema, como la precisión, la sensibilidad, la especificidad, entre otras. Entonces, por ejemplo, se emplea un conjunto de datos diferente para evaluar el modelo y se determina que tiene una precisión del 85% en la predicción de la rotación de empleados.

6. Implementación y seguimiento

Una vez validado, el modelo predictivo de Recursos Humanos se implementa en el entorno real y se monitorea continuamente para asegurar que siga siendo preciso y efectivo. Es fundamental ajustar el modelo según sea necesario y mantenerlo actualizado con datos nuevos.

Herramientas para el análisis predictivo en Recursos Humanos

El análisis predictivo en Recursos Humanos se beneficia de una variedad de herramientas y recursos online que facilitan la recopilación, procesamiento y análisis de datos para prever tendencias y patrones en la gestión del capital humano, como los que te compartimos a continuación:

Matriz de talento

A la hora de identificar y evaluar a los empleados con base en su desempeño y potencial de desarrollo, la matriz de talento es la herramienta indicada. Permite categorizar al talento en función de su rendimiento actual y su capacidad para asumir roles futuros más desafiantes. Esta matriz puede actualizarse periódicamente para realizar análisis predictivos en cuanto a la progresión y retención de los empleados en la organización. Entonces, al analizar históricamente la progresión de empleados clasificados como "Potenciales", se puede prever cuántos de ellos podrían estar listos para asumir roles de liderazgo en un futuro próximo.

Vista previa del recurso de Matriz de talento en Excel por Crehana

Encuestas de clima laboral

Las encuestas de clima laboral pueden realizarse con una frecuencia regular para obtener datos actualizados sobre el ambiente laboral y emplear análisis predictivos para prever tendencias en el compromiso y la retención de los colaboradores. Para eso, puedes diseñar encuestas con preguntas relacionadas con la cultura organizacional, la comunicación, el liderazgo, la satisfacción y otros aspectos relevantes. Luego, recopila las respuestas de forma anónima y confidencial, y analiza los datos para identificar áreas de mejora.

Si analizas las tendencias a lo largo del tiempo en relación al clima laboral interno de tu empresa, podrás prever cómo ciertos cambios en la cultura organizacional podrían influir en el compromiso de los empleados y, por ende, en la retención de talento.

Plataforma de Clima de Crehana

Ejemplo de análisis predictivo en Recursos Humanos

Durante varios períodos, las evaluaciones de desempeño indican una disminución constante en la calidad del trabajo y la eficiencia de los empleados del área de Marketing de una empresa de más de 500 empleados. También, se observa una disminución en el índice de retención de conocimientos después de los programas de capacitación existentes, lo que sugiere que la formación no se está aplicando efectivamente en el trabajo. Por otro lado, los comentarios de empleados de otros departamentos indican un empeoramiento a la hora de trabajar en equipo con este sector.

Como HR Manager, asumes la responsabilidad de identificar qué es lo que está ocurriendo. Para eso, decides hacer una intervención por medio del análisis predictivo:

Recopilas datos históricos de desempeño, programas de capacitación anteriores y resultados de evaluaciones.
Mediante técnicas de análisis predictivo, identificas brechas de habilidades específicas que están contribuyendo al bajo desempeño.
Diseñas un modelo predictivo que correlaciona las habilidades necesarias con el desempeño esperado.

Luego del análisis predictivo, procedes a ajustar el programa de capacitación para abordar las brechas de habilidades identificadas y diseñas programas de capacitación personalizados que se centran en las áreas específicas en las que los empleados muestran deficiencias. ¿Los resultados?

Las evaluaciones de desempeño muestran una mejora constante en la calidad del trabajo y la eficiencia de los empleados de Marketing.
El índice de retención de conocimientos se estabiliza y, posteriormente, muestra un aumento, indicando una mejor aplicación de la capacitación en el entorno laboral.
La retroalimentación de otros departamentos refleja un aumento en la satisfacción al momento de trabajar en equipo, confirmando la efectividad de la capacitación en abordar las brechas de habilidades.