Come impiegare in modo efficace le decisioni HR basate sui dati con l’analisi delle risorse umane

Gli anni 2020 e 2021 hanno indotto le organizzazioni a livello globale a ripensare le proprie strategie HR. Mentre il 2020 ha visto i professionisti delle risorse umane alle prese con una revisione indotta dal COVID delle politiche di lavoro e della gestione delle operazioni a distanza, il 2021 ha visto circa 47 milioni di persone lasciare il lavoro, testare le capacità dei team delle risorse umane di impegnare le risorse esistenti mentre ne cercano di nuove in mezzo alle Grandi Dimissioni.

Durante questo periodo di transizioni estreme, la funzione delle risorse umane si è evoluta per fare affidamento su dati e analisi, che vanno dalle informazioni sui dipendenti e sull’organizzazione ai dati su come storicamente sono stati affrontati i dilemmi delle risorse umane. C’è anche una maggiore dipendenza dalla tecnologia e dall’automazione basata sull’intelligenza artificiale per trasformare i dati in informazioni preziose durante il processo delle risorse umane.

Secondo Fortune Business Insights, si prevede che il mercato globale della tecnologia delle risorse umane crescerà $ 24 miliardi nel 2021 a $ 36 miliardi nel 2028, ed è probabile che le aziende diano priorità agli investimenti in intelligenza artificiale (IA) per ottimizzare i processi aziendali e ridurre i costi. Inoltre, a Rapporto Mercer ha rilevato che l’88% delle aziende a livello globale utilizza una qualche forma di intelligenza artificiale sotto forma di chatbot intelligenti, sistemi di coinvolgimento dei candidati, motori di raccomandazione e altro ancora.

La crescente dipendenza dagli insight basati sui dati può essere attribuita alla necessità di prendere in modo efficiente decisioni HR che tengano conto sia della felicità dei dipendenti che della crescita aziendale. Tuttavia, per impiegare con successo le decisioni HR basate sui dati, le aziende devono comprendere i passaggi critici del processo di trasformazione dei dati e dell’analisi in preziose informazioni. Di seguito sono riportate alcune di queste considerazioni chiave.

Tipi di dati HR

C’è un’abbondanza di dati e fonti di dati nel mondo digitale di oggi e il primo passo per prendere decisioni intelligenti basate sui dati è comprendere i tipi di dati che sono rilevanti per le risorse umane.

I professionisti delle risorse umane si occupano di entrambi strutturato Altro non strutturato dati. I dati strutturati sono informazioni che possono essere tradotte in un programma simile a un foglio di calcolo e possono essere facilmente analizzate o calcolate. Ad esempio, il nome del dipendente, l’età, il tipo e il numero di competenze, il sesso e la razza sono tutti classificati come dati strutturati.

I dati non strutturati si riferiscono alle informazioni archiviate nel formato più grezzo. Questi dati di solito sono costituiti da documenti testuali. Ad esempio, valutazioni delle prestazioni dei dipendenti, sondaggi sulla salute mentale o recensioni aziendali su siti Web di terze parti.

Entrambi questi tipi di dati sono ugualmente rilevanti per le risorse umane. Ad esempio, se un professionista delle risorse umane desidera calcolare l’età media e la fascia demografica della propria azienda, può esaminare i dati strutturati come l’età, l’indirizzo e la razza dei dipendenti. Allo stesso modo, se vogliono valutare la necessità di prendere decisioni di assunzione più orientate alla diversità, possono esaminare i propri dati demografici e il feedback testuale nelle recensioni e nei sondaggi aziendali. Inoltre, se c’è un’apertura per un ruolo, i professionisti delle risorse umane possono accertare la necessità di cercare candidati al di fuori della loro organizzazione mappando le competenze dei dipendenti esistenti e osservando le iniziative di riqualificazione e il tempo necessario per ricoprire la posizione.

Tra i dati dei dipendenti di un’organizzazione e i sondaggi inviati per capire come i dipendenti percepiscono i propri datori di lavoro, i team delle risorse umane trarranno vantaggio da molti tipi di dati. Ma mentre i diversi tipi di dati promettono informazioni utili, i team delle risorse umane non possono iniziare a dare un senso ai dati senza robusti strumenti di gestione dei dati.

Raccolta e gestione dei dati rilevanti

I dati delle risorse umane comprendono intrinsecamente informazioni sensibili. Tutto, dal background di un dipendente e la storia medica al salario e alla traiettoria di crescita, dovrebbe essere trattato con riservatezza e il più alto grado di etica.

Spesso, a seconda delle dimensioni dell’organizzazione, i team delle risorse umane esternalizzano la raccolta di determinati tipi di dati, come sondaggi sulla salute mentale o fornitori di dati di terze parti su revisioni aziendali.

Indipendentemente dal fatto che l’organizzazione utilizzi risorse interne o di terze parti, la sua capacità di prendere decisioni sui dati dipende dal modo in cui i dati vengono reperiti e curati. Dipende da come le organizzazioni distinguono tra le informazioni volontariamente e le informazioni raccolte da risorse che i dipendenti non sanno essere monitorate o tracciate, come gruppi di chat, e-mail, social media, forum esterni, ecc.

Il modo in cui un’organizzazione archivia, raccoglie e gestisce le proprie informazioni sulle risorse umane è spesso dettato anche dalle leggi e dai regolamenti delle sue aree di origine. Tuttavia, la creazione proattiva di standard di dati per i team delle risorse umane può aiutare non solo a livello di processo, ma anche generare una cultura incentrata sui dipendenti.

Trasformare i dati in decisioni con l’analisi delle risorse umane

Una volta che le organizzazioni hanno implementato i processi di raccolta e gestione dei dati, il passaggio finale e più critico è comprendere i dati abbastanza bene da basare le decisioni su di essi. È qui che entra in gioco l’analisi dei dati delle risorse umane.

Al centro, l’analisi delle risorse umane è un approccio formulato o basato su algoritmi per decifrare qualsiasi cosa, dalla pianificazione delle risorse, al reclutamento e alla gestione delle prestazioni, alla retribuzione, alla pianificazione della successione e alla conservazione. L’analisi delle risorse umane consente ai team delle risorse umane di utilizzare i dati per tracciare strategicamente la storia di un’organizzazione.

Sebbene le organizzazioni spesso pensino che l’analisi delle risorse umane debba utilizzare algoritmi basati sull’intelligenza artificiale e sull’apprendimento automatico, anche semplici fogli di calcolo e processi di analisi manuale possono essere un buon primo passo. Infatti, secondo Deloitte, 91% delle aziende usa basic analisi dei dati Strumenti, come fogli di calcolo, per gestire, monitorare e analizzare il coinvolgimento dei dipendenti, il costo per assunzione e le metriche del tasso di rotazione. Tuttavia, per rendere davvero scalabile l’analisi basata sui dati nelle risorse umane, è importante investire in sofisticati strumenti basati sull’intelligenza artificiale.

Alcune aree dell’analisi dei dati possono aggiungere un valore immediato alla misurazione della soddisfazione dei dipendenti, alla comprensione delle esigenze di apprendimento dei dipendenti e alla priorità del feedback sulla cultura aziendale. I team delle risorse umane possono utilizzare un mix di dati strutturati e non strutturati, inclusi i dati storici, per comprendere il burnout, l’insoddisfazione salariale, il morale del team e la domanda di diversità o pratiche sostenibili.

Conclusione

I team delle risorse umane trarranno prontamente vantaggio dai dati e dalle decisioni basate sull’analisi, ma ciò può essere possibile solo con una chiara comprensione dei tipi di dati che forniscono informazioni dettagliate, come gestire i dati e quali di questi possono essere efficacemente analizzati con investimenti in tecnologie.

Per un futuro delle risorse umane basato sui dati, l’integrazione di successo tra uomo e macchina è fondamentale. Ciò sarà particolarmente critico per garantire l’etica dei dati e prevenire i pregiudizi che possono essere introdotti sia da modelli di IA poco addestrati che da esseri umani.

Soprattutto, incorporare con successo l’analisi dei dati nel tessuto del sistema HR di un’organizzazione significa promuovere una cultura incentrata sui dati. Questo approccio basato sui dati aiuta le organizzazioni a passare da una disciplina operativa delle risorse umane a una più strategica.

Sameer Maskey è CEO di Fusemachines e professore di intelligenza artificiale alla Columbia University.