Algoritmos predictivos aplicados a la planificación de personal

22/07/2016

La predicción en la planificación de personal: Anticípate al futuro

La predicción en la planificación de personal, o forecast de su término en inglés, es el proceso que permite planificar los recursos humanos de una organización mediante el uso de algoritmos predictivos de la demanda.

Algoritmos predictivos

En un escenario actual dentro de una empresa, las herramientas de Workforce Management permiten una óptima planificación del personal, logrando un equilibrio continuo entre los recursos disponibles (humanos y técnicos) y las demandas de trabajo y estableciendo así un marco para la eficiente planificación del trabajo diario.

Pero, ¿Qué ocurrirá en un escenario futuro? ¿Cómo planificar a mi personal si mi demanda se modifica cualitativa y/o cuantitativamente? ¿Cómo debo proyectar a mi personal a medio o largo plazo? En ciertas ocasiones, la visibilidad limitada de los gestores en cuanto al volumen de producción o la demanda prevista en un horizonte futuro hace que la planificación de recursos se realice prácticamente al azar. El resultado suele implicar: mayores costes de personal debidos a un número excesivo de empleados o, por el contrario, productividad inconsistente debido a un número de empleados insuficiente.

El forecast, es decir, el uso de algoritmos predictivos para la planificación del personal, constituye una potente herramienta para optimizar estos procesos dentro de las empresas.

 La explotación de los datos al servicio de la empresa

 ¿Por dónde empezamos? Por los datos.

 La base de todo proceso estadístico son los datos. Sin ellos no hay análisis, y por lo tanto, tampoco análisis predictivo.

 Ciertos conceptos de gran uso hoy en día, como Business Intelligence, Business Analytics o Big Data, que utilizan diferentes tipos de análisis estadísticos para la toma de decisiones, se basan en la existencia de datos de calidad.

 Es fundamental que una empresa genere datos adecuados que permitan caracterizar su funcionamiento en el momento actual de manera integral y eficaz. Sólo partiendo de esta base, se logrará convertir los datos en información valiosa y de utilidad, y la información, en conocimiento para que de esta forma se pueda optimizar el proceso de toma de decisiones en la organización, tanto en escenarios actuales como futuros.

 Modelos descriptivos y modelos predictivos

Algoritmos predictivos

El análisis de datos se puede realizar, de manera generalizada, siguiendo dos tipos de enfoques estadísticos:

 Análisis estadísticos descriptivos

El uso de análisis estadísticos descriptivos permitirá conocer las relaciones existentes en los datos históricos de una compañía, generar indicadores de gestión históricos y actuales y compararlos mediante técnicas de “benchmarking”. A partir del análisis de todos los datos históricos, el gestor de la empresa podrá tomar ciertas decisiones, determinar acciones correctivas e introducir cambios fundamentados.

  • Análisis estadísticos predictivos

El análisis predictivo o forecast agrupa una variedad de técnicas estadísticas de modelización, aprendizaje automático y minería de datos que analiza los datos  actuales e históricos reales para hacer predicciones acerca del futuro o  de acontecimientos no conocidos. Los análisis predictivos de datos de una empresa permitirán detectar tendencias y patrones de comportamiento futuro y, en base a ellos, tomar decisiones a corto, medio y largo plazo.

El uso  de algoritmos predictivos

 Los algoritmos predictivos se definen como una representación matemática de un aspecto de la realidad que permite predecir comportamientos futuros en función del conocimiento presente.

Los algoritmos predictivos extraen patrones de los datos históricos para identificar riesgos y oportunidades. Identifican relaciones entre diferentes factores que permiten valorar riesgos o probabilidades asociadas sobre la base de un conjunto de condiciones, guiando así al gestor de una empresa a una toma de decisiones proactiva, basada en el análisis de la situación actual de la empresa y en el forecast, o predicciones del comportamiento futuro.

Uso de algoritmos predictivos para la planificación de personal

Como ya hemos visto, los algoritmos predictivos permiten descubrir patrones y establecer relaciones para predecir conductas futuras. Constituyen, por tanto, una herramienta muy adecuada para la planificación de personal dentro de las empresas ya que recogen datos de cada segmento del ciclo de vida de los empleados y los analizan usando algoritmos predictivos, de forma que sea posible:

  • Pronosticar los comportamientos o requerimientos de los trabajadores y actuar acorde a ellos.
  • Predecir la demanda futura de la empresa y, en base a esto, planificar los recursos requeridos

Los procesos de Workforce Management que usan métodos de forecast mediante algoritmos predictivos permitirán:

  • Controlar los costes de la empresa: Una eficiente predicción de la demanda, permitirá ajustar al personal, evitando contar con más personal del requerido.
  • Mejorar la productividad; La precisa previsión de la demanda permitirá contar con los trabajadores suficientes y evitar problemas de falta de personal.
  • Mejorar la gestión de recursos humanos: Un análisis predictivo de datos de personal, permitirá predecir comportamientos en los empleados, y de esta manera anticipar decisiones.

Algunas áreas de intervención de modelos predictivos para la planificación de personal son:

  • Reclutamiento y captación del talento
    • Priorizar a aquellos candidatos con mayor probabilidad de aceptar una oferta de trabajo.
    • Proyectar iniciativas que permitan mejorar los resultados del reclutamiento: beneficios diferenciales, compensaciones adicionales por deslocalización, ofertas mínimas de salarios según puesto y perfil, etc.
  • Fidelización del personal
    • Predicción de la fuga del talento, basada en encuestas de satisfacción y análisis de entrevistas.
    • Identificación de tendencias en el comportamiento y actitudes de los empleados. Estos datos pueden trasladarse luego a acciones proactivas para retener o reclutar personal especializado.
    • Por ejemplo, si un empleado lleva cuatro años en la organización en el mismo puesto a un ritmo y con un salario bastante estáticos, ¿cuál es la probabilidad de que se marche?
  • Planificación de la carrera profesional de los empleados
    • Desarrollo de estrategias de retención: asignaciones personalizadas de proyectos innovadores, inversión en formación y promoción de oportunidades identificando al personal con mayor potencial dentro de la empresa.
    • Planificación óptima del desarrollo profesional de los empleados soluciones analíticas que permitan conectar proyectos con las características de los empleados en términos de talento, aptitudes y objetivos alcanzados.
    • Análisis y predicción de rendimientos de los empleados en un puesto de trabajo determinado.
    • Predicción de la repercusión de ciertos cambios: Aumento de sueldo, promoción o reubicación de un trabajador.

Algoritmos predictivos planificación de personal

En general, los algoritmos predictivos permiten realizar una óptima planificación del personal en base al análisis de escenarios futuros previstos, no al análisis del historial de datos de la empresa. Estas herramientas de análisis permitirán a los gestores, por tanto, ser proactivos y minimizar problemas antes de que éstos ocurran. El forecast tendrá como escenario más común un día de trabajo ordinario, pero podrá predecir el comportamiento en escenarios extraordinarios de trabajo o demanda.

El uso de software para el análisis predictivo de datos

La explotación de un número importante de datos mediante algoritmos predictivos requiere contar con herramientas de cálculo potentes y precisas. En la actualidad, diferentes software de planificación de personal, o Workforce Management, cuentan con herramientas de análisis predictivo de datos, que permiten realizar modelos predictivos simples o multi-variable y garantizan una precisa predicción de la demanda para realizar la óptima planificación de personal tanto en escenarios actuales como futuros.