A folyamatosan fejlődő üzleti világban a vállalatok egyre modernebb technológiák felé fordulnak, hogy megőrizzék versenyképességüket. A HR területén a mesterséges intelligencia technológiák számos módon kiaknázhatók, a munkaerő-gazdálkodásban egyre jelentősebb szerepet kap a prediktív elemzés. Hogyan használhatjuk a prediktív analitikát a jövőbeli álláshirdetéseink követelményeinek megfogalmazásához?
Stratégiai döntéshozatal
Az üzleti sikerhez nem elég az intuíció, adatokon alapuló stratégiai tervezésre van szükség – a munkaerő-tervezés terén is. A múltbéli tapasztalatok és eredmények elemzése és ismerete elősegítheti a hatékonyabb toborzást. Ha felhasználod a korábbi tapasztalatokból kinyert adatokat, sokkal pontosabban meg tudod határozni, hogy milyen készségekkel és tapasztalattal rendelkező munkavállalókra van szükséged. Lássuk, milyen adatokra is van szükség a hatékony munkaerő-tervezéshez.
Trendek és minták felfedezése
A tervezés alapját a múltbeli adatok elemzése jelenti. A korábbi toborzási eredmények, lemorzsolódások, teljesítménytrendek összefésülése és ezek értelmezése segít azonosítani azokat a mintákat, amelyek meghatározták a vállalat munkaerő-gazdálkodásának hatékonyságát. A megfelelő következtetések levonása előre jelzi a jövőbeli tehetség-szükségleteket.
Az adatok segítségével összhangba hozhatjuk a munkaerő-gazdálkodási stratégiát az üzleti célokkal. Ha megvizsgáljuk a kapcsolatot a munkaerő-összetétel és a vállalati célkitűzések között, pontosabban kirajzolódnak a humán erőforrás igények – így ehhez igazíthatjuk a a toborzási és munkaerő-fejlesztési stratégiát.
Készség- és kompetencia-igények előrejelzése
Adatok felhasználásával előre tudjuk jelezni azokat a készségeket és kompetenciákat, amelyekre szükség van a vállalat eredményes működéséhez. A technológia segítségével rugalmasabban reagálhatunk az átalakuló szerepkörök jelentette változásokra, és eredményesebben tudjuk beazonosítani és így megtalálni, akire szükségünk van.
Azáltal, hogy nyomon követjük a változó igényeket, nem csak a toborzás, de a fejlesztés irányát is jobban meg tudjuk határozni. Olyan képzési programot dolgozhatunk ki a meglévő munkavállalók számára, amely képessé teszi őket, hogy a jövőben is el tudják látni a feladataikat.
Az erőforrások elosztásának optimalizálása
Az adatalapú stratégiai tervezés segítségével a munkavállalói bázis méretét is optimalizálni tudjuk az üzleti igényeknek megfelelően. A prediktív modell segítségével elkerülhetjük a létszámhiányt (és a „túlfoglalkoztatást” is). Úgy optimalizálhatjuk a költségeket, hogy közben biztosítjuk a működési hatékonyságot.
Az adatvezérelt elemzési adatok használata segít a tehetségszerzés, -megtartás és -fejlesztés költséghatékony stratégiáinak azonosításában. Ez lehetővé teszi a szervezetek számára az erőforrások átgondolt elosztását, maximalizálva a humán tőke befektetések megtérülését.
Alkalmazkodás a változó üzleti környezethez
A technológiai fejlődés gyors ütemének köszönhetően az üzleti környezet is folyamatos átalakulásban van. A változó kihívások új igényeket eredményeznek, amelyekhez kompetencia-szinten is alkalmazkodni kell a versenyképes működés fenntartásához. Az adatalapú prediktív elemzés és stratégiai döntéshozatal lehetővé teszi, hogy a hatékony toborzási és képzési folyamatok segítségével a legtöbbet hozd ki az új lehetőségekből és be tudd azonosítani a lehetséges kockázatokat is.
Az adatok szerepe felbecsülhetetlen a megfelelő stratégiai tervezés során. A jövőbeli tehetség-szükségletek előrejelzésével proaktív módon tudsz toborozni és továbbképezni, megvalósítva azt az optimalizált munkaerő-gazdálkodást, amely jelentős lépés a sikeres működés felé.