Il futuro delle Risorse Umane: l’analisi predittiva e i Big Data

I Big Data e l’analisi predittiva stanno trasformando in maniera sempre più incisiva il campo delle Risorse Umane. Come? Con l’ottimizzazione di alcuni processi: dal reclutamento del personale alla gestione delle performance, dall’engagement dei dipendenti alla retention. Tutto grazie all’uso di dati oggettivi, i cosiddetti Big Data, ovvero quella impressionante mole di informazioni provenienti da diversi ambiti che riguardano l’azienda e i suoi dipendenti. Cerchiamo di capire meglio come funziona l’analisi predittiva, quale è il legame tra big data e HR e quali sono le sfide etiche legate al loro impiego.

 Analisi predittiva: cos’è e a cosa serve

Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Big Data: l’evoluzione digitale e tecnologica investe oggi tutti i campi della vita quotidiana. Non ne è immune la gestione dei dipendenti di un’impresa: un esempio è l’uso crescente dei Big Data nelle strategie di HR Analytics, ovvero l’analisi dei dati, ad esempio, per valutare le performance del lavoratore, che oggi assume sempre più una valenza predittiva. L’analisi predittiva applicata al campo delle Risorse Umane è una metodologia che mediante l’uso di dati, algoritmi, Machine Learning, intelligenza artificiale e modelli statistici è in grado di fare previsioni sul comportamento dei dipendenti all’interno di un’azienda. Questa cerca di individuare nei dati raccolti modelli e tendenze che possano essere utilizzati per prevedere eventi futuri. Ad esempio, è possibile identificare modelli di comportamento che aiutano a capire quali dipendenti hanno maggiori probabilità di lasciare l’azienda in un determinato periodo, individuare i migliori performer o determinare le competenze necessarie per assunzioni future, ottimizzando così la selezione del personale e pianificando strategie di sviluppo e formazione.

Big data e HR Analytics

L’intero processo si basa sulla raccolta e l’analisi predittiva dei dati relativi ai dipendenti, come prestazioni passate, frequenza delle assenze, valutazioni delle performance, feedback. Si tratta dei cosiddetti big data, un’enorme quantità di dati provenienti dalle fonti più disparate (foto, immagini, informazioni derivanti dall’uso dei social network, video, dati da GPS ed e-mail) raccolti dalle risorse umane con l’obiettivo di analizzare e valutare gli aspetti cruciali nella gestione del personale. Il loro valore aggiunto consiste nella possibilità di fare delle previsioni molto precise e accurate e non una semplice analisi del passato. Una strategia di HR Analytics permette di individuare le tecniche più adeguate per rilevare ciò che funziona o non funziona in un’impresa e capire quali passi compiere per il miglioramento di alcuni processi.
I dati devono essere facili da raccogliere e possono provenire da software HR, come TeamSystem HR questionari o sondaggi.

Il sistema che raccoglie i dati deve anche offrire la possibilità di catalogarli, archiviarli e organizzarli rendendoli disponibili per il futuro. Le fasi principali del processo sono tre:

• raccolta dei dati
• analisi
• interpretazione dei dati
• definizione di una strategia.

 L’importanza dell’analisi predittiva nelle risorse umane

I campi di applicazione dei Big Data nelle risorse umane sono numerosi, tra i principali rientrano:

• recruiting;
• analisi delle prestazioni;
• retention (capacità di trattenere i propri dipendenti nel tempo);
• coinvolgimento dei dipendenti e formazione;

L’obiettivo principale è quello di supportare le decisioni aziendali nelle risorse umane, fornendo modelli matematici predittivi utili a migliorare la gestione del personale e la selezione dei candidati, ridurre il turnover e tenere i costi sotto controllo, ottimizzare l’analisi delle performance dei lavoratori, pianificare percorsi di formazione, massimizzare il livello di soddisfazione e il rendimento complessivo dell’azienda.

Ottimizza il reclutamento

L’analisi predittiva ti consentirà di ottimizzare la fase di reclutamento e assunzione dei nuovi dipendenti. Se ad esempio l’analisi dei dati ha evidenziato una spesa eccessiva per i tuoi processi di recruiting, potrai decidere di semplificare la fase di ricerca e selezione del personale riducendo passaggi e persone coinvolte. Grazie all’HR Analytics un’azienda può inoltre considerare candidati che una tradizionale strategia di recruiting, basata sul solo esame dei CV, avrebbe altrimenti escluso: potrebbe per esempio scoprire, alla luce dei dati raccolti, che la capacità di lavorare bene in gruppo è una abilità migliore rispetto all’esperienza lavorativa maturata.

 Migliora la gestione delle performance

Grazie all’analisi dei Big Data puoi creare modelli predittivi per misurare e valutare le prestazioni dei tuoi dipendenti; puoi farlo ad esempio confrontando i dati relativi alle prestazioni dei lavoratori in diversi periodi di tempo.

L’HR Analytics ti consente di raccogliere, catalogare e analizzare i dati relativi al personale e individuare le cause di eventuali performance basse, sviluppando così strategie capaci di migliorare le prestazioni delle risorse umane.

Ottimizza l’engagement dei dipendenti e la retention 

Non sai come fidelizzare i dipendenti e ridurre il tasso di abbandono dell’azienda? I modelli predittivi generati a partire dai Big Data ad esempio sugli ex lavoratori, ti permettono di identificare le motivazioni di uscita, individuare delle tendenze e mettere in atto le misure necessarie a limitare il turnover.

Le sfide dell’analisi predittiva: privacy e sicurezza

Se da un lato Big Data e HR Analytics sono determinanti per una gestione efficace delle risorse umane di un’azienda che consenta di ottimizzarne i costi e costruire percorsi mirati, dall’altro una delle problematiche da sempre legate ai Big Data è quella del trattamento dei dati. Il problema principale che le aziende che ricorrono all’analisi predittiva devono affrontare è di natura etica e riguarda la privacy e sicurezza del lavoratore. È infatti sulla base di tali dati che verranno prese delle decisioni nei suoi confronti. La loro raccolta dovrà avvenire rispettando i criteri di trasparenza, diversità, accuratezza ed equità, solo così si eviterà che eventuali distorsioni dei dati possano influenzare le decisioni prese nei confronti del dipendente. È importante, ad esempio, assicurarsi che le procedure di HR Analytics non penalizzino alcune categorie a favore di altre e operare su grandi insiemi di dati in modo da fornire risultati il più possibile diversificati.