Big Data, People Analytics, Business Intelligence… São várias as ferramentas e diversos conceitos que permeiam a vida e o ambiente corporativo na atualidade. Sua disseminação está relacionada à capacidade que dão em termos de inovação e desenvolvimento de pessoas e de empresas.

No RH, essas aplicações também se fazem fundamentais e podem se dar por meio da chamada análise preditiva. Isso contribui para uma atuação estratégica da área, aumentando as chances de atingimento de bons resultados da empresa de maneira geral.

Neste conteúdo, você vai entender melhor sobre o conceito de análise preditiva e descobrir como ela pode auxiliar o seu RH a ser mais estratégico e eficiente.

O que é análise preditiva

A análise preditiva é uma abordagem avançada de processamento de dados que utiliza técnicas estatísticas, machine learning e modelagem para identificar padrões e tendências, permitindo prever eventos futuros. Ao analisar grandes conjuntos de dados, a análise preditiva extrai insights valiosos que ajudam na tomada de decisões informadas.

Essa prática é amplamente aplicada em diversos setores, desde Recursos Humanos e marketing até saúde e manufatura, onde a capacidade de antecipar comportamentos e resultados futuros é crucial para otimizar processos e ganhar vantagem competitiva.

A análise preditiva envolve a coleta de dados históricos relevantes, o desenvolvimento de modelos estatísticos ou algoritmos de machine learning e a aplicação desses modelos a conjuntos de dados futuros para prever resultados.

Importância da análise preditiva

Essa abordagem é essencial para organizações que buscam melhorar a eficiência operacional, identificar oportunidades de crescimento e mitigar riscos potenciais. Ao capacitar as empresas com informações preditivas, a análise preditiva desempenha um papel crucial na transformação digital e na adaptação às rápidas mudanças nos mercados e nas condições comerciais.

No contexto empresarial, a análise preditiva é valiosa para aprimorar estratégias de diversas áreas, como o RH. Ao integrar a análise preditiva em suas operações, as organizações podem se tornar mais proativas, antecipando demandas do mercado e aprimorando a alocação de recursos, o que resulta em decisões mais eficazes e vantagens competitivas sustentáveis.

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Benefícios da análise preditiva no RH

Existem diversos motivos pelos quais o RH pode e deve utilizar a análise preditiva, conforme mostraremos a seguir.

Tomadas de decisão mais bem embasadas

A aplicação da análise preditiva no RH proporciona tomadas de decisão mais embasadas ao oferecer insights baseados em dados sólidos, por meio do People Analytics, por exemplo.

Ao analisar padrões de desempenho passado e tendências, os gestores de RH podem tomar decisões informadas sobre recrutamento, treinamento e desenvolvimento de funcionários. Isso não apenas reduz a incerteza associada a escolhas estratégicas, mas também otimiza a alocação de recursos humanos, contribuindo para o crescimento sustentável da empresa.

Maior eficiência

A análise preditiva no RH contribui para uma maior eficiência operacional ao identificar áreas de melhoria nos processos de gestão de recursos humanos. Ao automatizar tarefas rotineiras, como triagem de currículos, análise de dados e aplicação de pesquisas, a equipe de RH pode direcionar seu tempo e esforço para atividades mais estratégicas.

Isso resulta em processos mais rápidos e eficazes, melhorando a produtividade geral não apenas da equipe de RH, como de toda a empresa — dada a interdependência de diversos fatores relacionados ao RH e aos talentos e processos da organização. Tudo isso permite que a empresa alcance seus objetivos com maior agilidade.

Redução de custos

A análise preditiva no RH desempenha um papel crucial na redução de custos ao otimizar processos de gestão de desempenho. Identificando as práticas mais eficazes e eliminando ineficiências, as empresas conseguem economizar recursos financeiros e humanos.

Além disso, a previsão de necessidades de treinamento e desenvolvimento permite um investimento mais direcionado, maximizando o retorno sobre o investimento em desenvolvimento de pessoal.

Melhora da retenção de talentos

A análise preditiva no RH permite antecipar fatores que podem influenciar a satisfação e retenção dos funcionários. Ao analisar dados como avaliações de desempenho, engajamento e histórico de treinamento, os gestores de RH podem identificar padrões que indicam riscos de rotatividade.

Isso possibilita a implementação de estratégias proativas para retenção de talentos, como programas de desenvolvimento personalizados, melhorando o ambiente de trabalho e ajustando estratégias de remuneração.

Melhora da performance

A análise preditiva no RH contribui para a melhoria da performance organizacional ao identificar áreas de desenvolvimento e oferecer insights para otimização de habilidades e competências dos colaboradores.

Ao personalizar programas de treinamento com base em dados preditivos, as empresas podem aprimorar a eficácia do desenvolvimento de seus funcionários, garantindo que as habilidades necessárias estejam alinhadas com as demandas futuras da organização. Isso resulta em equipes mais qualificadas e adaptáveis, impulsionando a performance global da empresa.

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Passo a passo da aplicação da análise preditiva no RH

Passo 1: Definição dos objetivos

Comece definindo claramente os objetivos que a análise preditiva no RH pretende alcançar. Isso pode incluir aprimorar a eficiência do recrutamento, reduzir a rotatividade, melhorar a performance da equipe ou personalizar programas de desenvolvimento.

Passo 2: Coleta de dados

Identifique e colete dados relevantes para os objetivos estabelecidos. Isso pode incluir dados de recrutamento, avaliações de desempenho, engajamento dos funcionários, histórico de treinamento e outros dados relacionados aos recursos humanos. Certifique-se de que esses dados estejam disponíveis e sejam de alta qualidade.

Passo 3: Limpeza e preparação dos dados

Realize a limpeza e preparação dos dados, eliminando inconsistências, duplicatas e preenchendo lacunas. Organize os dados de maneira que possam ser facilmente utilizados em algoritmos de análise preditiva. Essa etapa é crucial para garantir a precisão e eficácia das análises.

Passo 4: Escolha dos modelos preditivos

Com os dados preparados, escolha os modelos preditivos adequados aos seus objetivos. Modelos como regressão, árvores de decisão e algoritmos de aprendizado de máquina podem ser aplicados para prever padrões e tendências nos dados.

Passo 5: Treinamento dos modelos

Treine os modelos escolhidos utilizando conjuntos de dados históricos. Isso envolve alimentar o algoritmo com exemplos passados para que ele aprenda a fazer previsões. Ajuste os parâmetros do modelo conforme necessário para otimizar a precisão.

Passo 6: Avaliação do modelo

Avalie a eficácia do modelo utilizando conjuntos de dados de teste. Verifique se as previsões correspondem aos resultados reais e faça ajustes no modelo, se necessário. Certifique-se de que o modelo seja capaz de generalizar bem para novos dados.

Passo 7: Implementação e monitoramento

Implemente o modelo preditivo no ambiente de RH da empresa. Monitore continuamente os resultados e ajuste o modelo conforme novos dados se tornem disponíveis. A análise preditiva é um processo contínuo, e a adaptação constante é fundamental para manter a relevância e eficácia.

Passo 8: Integração com processos de RH

Integre as descobertas da análise preditiva aos processos de RH existentes. Isso pode incluir ajustes nas estratégias de recrutamento, personalização de programas de treinamento e implementação de medidas proativas para retenção de talentos.

Passo 9: Avaliação contínua de resultados

Avalie continuamente os resultados obtidos com a análise preditiva. Meça o impacto nas métricas-chave, como eficiência do recrutamento, retenção de talentos e desempenho da equipe. Utilize essas informações para ajustar estratégias e melhorar ainda mais os processos de RH.

Passo 10: Compartilhamento de insights

Compartilhe os insights obtidos por meio da análise preditiva com as partes interessadas relevantes, como gestores de RH e líderes de equipe. Isso promove uma cultura organizacional baseada em dados e facilita a tomada de decisões informadas em toda a empresa.

[Bônus] Passo 11: Uso da tecnologia na análise preditiva

Integre tecnologias avançadas na implementação da análise preditiva no RH. Utilize plataformas de analytics, ferramentas de machine learning e software especializado para facilitar a coleta, processamento e análise de dados em larga escala. Adote soluções que ofereçam interfaces amigáveis e visualizações intuitivas, permitindo que os profissionais de RH compreendam e interpretem facilmente os resultados.

Integrar tecnologia também envolve a automação de processos, como a triagem inicial de currículos, a identificação de padrões de desempenho e a geração automatizada de relatórios. Isso não apenas agiliza a análise preditiva, mas também libera tempo para os profissionais de RH focarem em tarefas mais estratégicas, como a interpretação de resultados e a implementação de ações corretivas.

A utilização de tecnologia na análise preditiva no RH não só aumenta a eficiência, mas também possibilita a exploração de métodos mais avançados, como deep learning, para análises mais complexas. Essa combinação de expertise em RH e tecnologia avançada potencializa a capacidade da empresa de tomar decisões mais precisas e estratégicas no gerenciamento de seus recursos humanos.

Como podemos perceber, a aplicação adequada da análise preditiva pode trazer diversos benefícios ao RH como retenção de talentos, redução de custos e aumento da produtividade. Para isso, é necessário contar também com tecnologias adequadas que permitam o acesso, a organização e o acompanhamento dos dados relativos à gestão de pessoas.

E, já que falamos bastante sobre dados neste artigo, que tal entender mais aprofundadamente sobre o que é People Analytics? Veja em nosso outro conteúdo!