Talent Technology3 Razones por las que el Análisis Predictivo es tu mejor aliado en Reclutamiento

Por cuarto año consecutivo, el desafío empresarial mundial número uno es el capital humano. Sin embargo, para muchos profesionales de recursos humanos, esto no es una sorpresa: la guerra por el talento es más intensa cada día. En paralelo, el Big Data ha comenzado a jugar un papel fundamental en Recursos Humanos y gestión de talento, convirtiéndose en un verdadero punto de inflexión para la industria. Y surge así el Análisis predictivo como herramienta estratégica para...
Catenon World2 meses ago9811 min

Por cuarto año consecutivo, el desafío empresarial mundial número uno es el capital humano. Sin embargo, para muchos profesionales de recursos humanos, esto no es una sorpresa: la guerra por el talento es más intensa cada día. En paralelo, el Big Data ha comenzado a jugar un papel fundamental en Recursos Humanos y gestión de talento, convirtiéndose en un verdadero punto de inflexión para la industria. Y surge así el Análisis predictivo como herramienta estratégica para recursos humanos. Las organizaciones ya lo están utilizando para comprender y prever dónde hay talento, donde escasea o predecir cuándo se va a ir. El experto en gestión de talentos John Boudreau ha compartido ideas sobre el papel de la analítica predictiva en la optimización de las decisiones de talento en un mundo complejo.

 

Análisis predictivo – ¿Qué es? ¿Por qué es importante? 

Análisis predictivo es una rama del análisis avanzado, utilizado para hacer predicciones sobre eventos futuros desconocidos. Utiliza muchas técnicas, desde la extracción de datos, la modelización de estadísticas, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para analizar los datos actuales y hacer predicciones sobre el futuro. Predicciones precisas son la base de la fuerza de trabajo efectiva y la productividad en las empresas. Por ejemplo, al ser capaz de predecir cuántos empleados pueden irse, puede planificar el número de nuevos empleados para contratar en consecuencia. Mejores predicciones hacen así más fácil igualar los pronósticos con la realidad. Incluso un pequeño aumento en la precisión significa ahorrar.

 

3 Formas en que es útil:

 

  • Análisis de retención y riesgo de desgaste:

Saber cuáles son los empleados más susceptibles de marcharse es una información crucial para predecir con precisión los riesgos de separación del servicio de otros empleados. Un programa de análisis predictivo podría hacerlo considerando factores como datos demográficos, información sobre compensación, desplazamientos diarios, rendimiento, asistencia y cientos de otras variables de desgaste. Luego, al hacer referencia cruzada a estos datos con cosas como las tendencias históricas, determina qué indicadores son los más relevantes. La automatización del estudio de estas estadísticas puede permitir a las empresas saber qué perfil de candidatos es más susceptible de tener una alta tasa de rotación, y clasificarlos de los más adaptados para trabajar en su negocio a los menos. Esto significa que también puede escalar sus esfuerzos de contratación en consecuencia: reducir el tiempo de sillas vacías, pánico en la contratación y la reducción de costes.

 

  • Evaluaciones del potencial de liderazgo:

Ser capaz de predecir qué nuevas contrataciones, en base a su perfil, tienen potencial es ventajoso para cualquier negocio. De hecho, encontrar el talento adecuado, nutrirlo y mantenerlo para crear la próxima generación de grandes líderes es uno de los principales retos de los recursos humanos y la contratación. Hay diferentes estrategias para nutrir ese talento y desarrollar el liderazgo: ampliar el conocimiento, la experiencia, mejorar las habilidades – por desgracia es financieramente imposible para todas las organizaciones proporcionar a todos con esas oportunidades.

El análisis de talento puede ayudar a identificar a las personas con un perfil de liderazgo adaptado, que representa el mejor rendimiento de la inversión, determinando las características que los líderes tienen en común, ya sea credenciales académicas, progresión de carrera o nivel de compromiso. El procesamiento de la información entonces señala las correlaciones ocultas que predicen el liderazgo, y permite a la organización tomar decisiones, basadas en datos reales procedentes de su propio entorno.

 

  • Análisis de la calidad de los contratos:

Es imperativo contratar empleados de calidad, y rápido. Los estudios de Bersin por Deloitte muestran que los mejores candidatos sólo duran en el mercado 10 días, mientras que el proceso de reclutamiento promedio toma alrededor de 52, dejando a los reclutadores bajo presión para actuar rápidamente, a menudo sacrificando la calidad de su contratación. Esto puede dificultar la tasa de participación de los empleados, aumentar los costos de contratación y reducir la productividad general. El análisis de la calidad de los contratos identifica los papeles fundamentales en las organizaciones, y construye hipótesis de por qué algunos nuevos empleados funcionan mejor que otros. Considerando las evaluaciones de rendimiento, los datos demográficos, los resultados de encuestas y otros factores, la calidad de los alquileres analíticos puede crear perfiles de contratación óptimos más adaptados a la empresa.

 

Es importante recordar que por muy eficiente que sea, los análisis predictivos no pueden ni reemplazarán la intervención humana. Sin embargo, puede darle los profundos conocimientos necesarios para tomar la mejor decisión posible basada en hechos, datos procedentes de su organización. Sin embargo, Este es el poder de HR Big Data: aumentar la eficiencia del reclutador basado en hechos y predecir con precisión quién es probable que tenga éxito en un determinado papel. Al filtrar el trabajo menos productivo, permitirá que su equipo de reclutamiento se centre en los mejores candidatos. Esto te lleva a la rentabilidad de la inversión que importa: conseguir que las personas adecuadas desempeñen los papeles adecuados de la manera más eficaz.

 

 

Reclutamiento
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