Prediktívna analytika v HR: Od reaktívnej k proaktívnej talentovej stratégii

Manažéri sa dnes často pýtajú na skutočný význam prediktívnej analytiky v HR. Nejde totiž o žiadne futuristické klišé. V skutočnosti je to nesmierne praktický a merateľný nástroj. Pomáha tímom prejsť od reaktívnych rozhodnutí k proaktívnym krokom.

HR lídri už preto nemusia čakať na nečakaný odchod zamestnancov alebo zlý nábor. Naopak, môžu ľahko predvídať budúci vývoj. Z tohto dôvodu dokážu zasiahnuť oveľa skôr.

Tento posun logicky šetrí firme obrovské náklady. Navyše výrazne zlepšuje celkovú zamestnaneckú skúsenosť. Vďaka tomu môžu lídri lepšie prepojiť talenty so strategickými cieľmi spoločnosti.

TIP: Chcete vidieť, čo Sloneek dokáže v oblasti people analytics? Pozrite si náš modul.

V tomto sprievodcovi preto detailne vysvetlíme základné koncepty týchto modelov. Ukážeme si tiež konkrétne a vysoko účinné príklady z praxe. Následne zistíte, ako vybudovať zodpovednú analytickú stratégiu.

Okrem toho sa bezpečne naučíte vyhnúť bežným chybám. Integrácia umelej inteligencie totiž umožňuje úplne hladké zvládnutie zložitých zmien. Využitie týchto pokročilých nástrojov nakoniec uľahčí riadenie s maximálnou istotou.

Prediktívna analytika: Základné koncepty a zdroje dát

Najprv musíme plne pochopiť základné princípy fungovania. Až potom môžeme začať budovať skutočne úspešné modely. Prediktívna analytika sa totiž spolieha prevažne na historické vzorce.

Ďalej nutne vyžaduje vhodné vlastnosti a pevnú metodológiu. Preto v praxi prináša naozaj užitočné a presné predpovede.

Optimalizované dátové vstupy

Kvalita modelov vždy absolútne závisí od kvality vložených dát. Medzi bežné vstupy patria primárne záznamy z HR systémov. Konkrétne ide o dátum nástupu, zaradenie alebo odmeňovanie.

Pre vylepšenie modelov však pridávame aj signály o správaní. Analyzujeme tiež cenné textové dáta z výstupných pohovorov. Okrem toho pravidelne sledujeme externé ukazovatele trhu práce.

Niekedy dokonca úspešne prepojíme dáta o ľuďoch s obchodnými výsledkami. Správa týchto veľkých dát pochopiteľne vyžaduje šikovné spojenie z rôznych zdrojov. Sledujeme preto aj hodnotenia výkonu alebo hrubé dáta o celkových predajoch.

Navyše detailne zaznamenávame špecifické správanie zamestnancov. Tým je napríklad rýchle dokončenie povinného školenia. Občas analyzujeme aj technické detaily zo systémových logov.

Vďaka tomu presne pochopíme, kde firemné digitálne systémy drhnú. Pamätajte však na jedno veľmi dôležité pravidlo. Viac dát totiž nutne neznamená lepšie výsledky. Relevanciu a hodnotu výstupov určuje naopak samotná kvalita nazbieraných dát.

Bežne využívané techniky

Techniky sa prirodzene líšia podľa konkrétneho HR problému. Tu sú tie najčastejšie z nich:

• Klasifikácia: Tú bežne využívame na predpovedanie binárnych výsledkov. Typickou otázkou je, či zamestnanec tento rok skutočne odíde. Preto tu často nasadzujeme logistickú regresiu.
• Regresia: Tá naopak výborne slúži pre kontinuálne výsledky. Napríklad spoľahlivo odhaduje očakávaný čas náboru nováčika.
• Časové rady: Tieto modely presne predpovedajú budúce personálne potreby organizácie.

Zložité strojové učenie síce prináša obrovskú výpočtovú silu. Avšak v HR nakoniec často vyhrávajú jednoduchšie modely. Sú totiž pre používateľov oveľa ľahšie interpretovateľné.

Zrozumiteľnosť je navyše absolútne kľúčová pre dôveru a dodržiavanie predpisov. Spravidla teda dôkladne vyvažujeme presnosť predpovedí s ich vysvetliteľnosťou. Používame na to moderné nástroje ako SHAP hodnoty.

Vďaka nim manažéri úplne presne vidia dôvody konkrétnej predikcie. Moderné modely dnes samozrejme integrujú aj pokročilú umelú inteligenciu. HR tímy tak môžu bez problému predvídať dynamiku pracovnej sily.

Príklady z praxe a strategické výhody

Prediktívna analytika funguje absolútne najlepšie v reálnej praxi. Konkrétne vtedy, keď jasne prepojíme výhody s merateľnými cieľmi. Nižšie uvádzame tri zásadné oblasti s najrýchlejšou návratnosťou.

1. Udržanie kľúčových talentov

Plošné politiky retencie už dnes firmám skrátka nestačia. Prediktívne modely naopak veľmi rýchlo odhalia ohrozených zamestnancov. Systém jednoducho a efektívne skombinuje dĺžku praxe s históriou povýšení.

Ďalej analyzuje nedávne zmeny manažérov alebo nečakaný pokles angažovanosti. Následne šikovný systém vygeneruje vysoko presné skóre rizika odchodu.

Hlavná výhoda: Manažéri môžu okamžite a maximálne cielene zasiahnuť. Môžu napríklad rýchlo usporiadať hĺbkové retenčné pohovory. Prípadne rovno ponúknu rozvoj na mieru ešte pred samotným podaním výpovede.

Praktický príklad: Jedna firma vlani znížila dobrovoľnú fluktuáciu o 20 %. Zamerala sa totiž výhradne na ohrozených zamestnancov na kľúčových pozíciách. Manažéri im okamžite poskytli individuálny koučing a cielený rozvoj.

2. Chytrejší nábor zamestnancov

Aplikácia modelov na náborový proces výrazne pomáha identifikovať ideálnych kandidátov. Hľadáme totiž prevažne tých, ktorí u nás uspejú a dlhodobo zostanú. Uchádzačov spravodlivo hodnotíme na základe ich preukázateľnej vhodnosti pre firmu.

Okrem toho analyticky odhadujeme čas, kým dosiahnu svoju plnú produktivitu. Využívame na to dostupnú históriu úspešných náborov a signály z pohovorov.

Hlavná výhoda: Náborári preto venujú svoj obmedzený čas iba mimoriadne nádejným uchádzačom. Navyše môžu bez obáv presunúť rozpočet do najvýkonnejších náborových kanálov. Tým pádom organizácie budujú oveľa silnejšiu a odolnejšiu pracovnú silu.

Praktický príklad: Istá spoločnosť veľmi úspešne upravila svoj mix zdrojov. Modely totiž jasne ukázali, že referenčné programy prinášajú tých najlojálnejších zamestnancov. Firma vďaka tomu radikálne ušetrila náklady a celkovo zvýšila kvalitu.

3. Optimalizácia kapacít a produktivity

Predvídanie potrebných rolí navyše efektívne predchádza vážnym prevádzkovým problémom. Prepojujeme preto očakávaný dopyt s aktuálnou pripravenosťou zamestnancov. Následne k tomu plynule pridáme presné odhady fluktuácie.

Vďaka tomu ľahko odhalíme kapacitné medzery s niekoľkomesačným predstihom. Tento proaktívny prístup potom extrémne silno podporuje tvorbu plánov nástupníctva. Zároveň dokonale zlaďujeme individuálny rast s celkovým výkonom firmy.

Hlavná výhoda: Prevádzka sa tak elegantne vyhne podstavu aj nadbytočným náborom. Prediktívne plánovanie spoľahlivo a automaticky ladí pokrytie zmien s aktuálnym dopytom. Tým logicky rýchlo klesá riziko vyhorenia a celkový počet nadčasov.

Praktický príklad: Úspešné firmy sa dnes úplne vyhýbajú drahým urgentným náborom. Zamestnancov si totiž poctivo pripravujú s dostatočným predstihom. Z tohto dôvodu presne a chytro cielia svoje školenia na budúce potreby.

Ako začať: Proces a osvedčené postupy

Začiatky vždy nutne vyžadujú jasný proces a veľkú disciplínu. Preto dôrazne odporúčame postupovať po jednotlivých fázach. Neskáčte hneď bezhlavo do samotnej tvorby modelov.

Definícia biznisových otázok

Najprv spoločne definujte absolútne konkrétny a hmatateľný problém. Môže to byť napríklad cielené zníženie fluktuácie nováčikov o 15 %. Zapojte do toho včas všetkých dôležitých partnerov a manažérov.

Vďaka tomu predikcie naozaj spoľahlivo povedú k reálnym rozhodnutiam. Prepojenie HR krokov s firemnými cieľmi je totiž absolútne nevyhnutné. Iba tak prediktívna analytika analytika hmatateľne podporí celkovú stratégiu vašej organizácie.

Príprava a správa dát

Väčšinu času preto radšej venujte dôkladnému čisteniu dát. Následne veľmi jasne určite vlastníctvo a presné pravidlá prístupu. Pravidelné kontroly kvality totiž pomáhajú budovať maximálnu dôveru v systém.

Nasadiť samotný model do praxe je potom až ten ďalší krok.

Nasadenie a meranie

Modely vždy radšej najprv otestujte mimo váš hlavný vzor dát. Potom ich bezpečne vyskúšajte v kontrolovanom skúšobnom chode. Predikcie následne integrujte priamo do každodenných firemných postupov.

Zároveň musíte poskytnúť manažérom jasné návody na ďalšiu akciu. Okrem toho neustále pozorne sledujte prípadné odchýlky modelu. Len tak udržíte systém dlhodobo úplne presný a spoľahlivý.

Výzvy, riziká a etika

Prediktívna analytika so sebou logicky prináša aj určité riziká. Musíme ich preto spoločne riadiť veľmi proaktívne.

Zaujatosť a férovosť

Historické HR dáta bohužiaľ často skrývajú minulé predsudky. Modely môžu bez kontroly veľmi ľahko prehĺbiť rozdiely medzi ľuďmi. Preto musíte algoritmy absolútne pravidelne a dôsledne auditovať.

Následne pre istotu odstráňte citlivé charakteristiky, ako je vek či pohlavie. Prípadne obratom aplikujte nutné spätné korekcie. Tým zaručene zaistíte spravodlivý a plne objektívny prístup ku všetkým.

Ochrana súkromia a dôvera

Zároveň musíte prísne dodržiavať zákony o ochrane súkromia, ako je GDPR. Minimalizujte preto maximálne používanie citlivých osobných údajov. Buďte k zamestnancom vždy a za všetkých okolností absolútne transparentní.

Odporúčame preto rovno založiť medziodborovú etickú komisiu. Predikcie totiž musia zamestnancov primárne podporovať, nie ich tajne sledovať. Prevencia zaujatosti a dôraz na transparentnosť sú tak úplne zásadné pre budovanie dôvery.

Nástroje, zručnosti a pripravenosť firmy

Skutočný úspech vyžaduje absolútne správny mix technológií a ľudí. Ďalej zaručene potrebujete skvelý a efektívny manažment zmien.

Technologické možnosti

Môžete ľahko využiť analytiku vstavanú v platformách ako Workday alebo SAP. Prípadne rovno siahnite po obľúbených špecializovaných nástrojoch typu Visier. Niekto naopak radšej volí vlastné riešenia vytvorené v Pythone.

Vždy preto vyberajte presne podľa svojej veľkosti a reálnych potrieb. Prepojenie HR systémov s analytickými nástrojmi navyše vytvára skvelý ekosystém. Výsledkom je potom skutočne dokonale fungujúce dátové prostredie.

Role a riadenie zmien

Potrebujete primárne vysoko spoľahlivý medziodborový tím. HR experti musia jasne definovať konkrétne príklady použitia. Dátoví inžinieri sa následne perfektne postarajú o hladké spracovanie dát.

Lídri potom podľa výsledkov s istotou robia svoje konečné rozhodnutia. Rozhodne tiež masívne investujte do celkového riadenia zmien. Manažéri totiž musia nutne vedieť tieto poznatky zodpovedne používať v praxi.

Záver

Prediktívna analytika skrátka mení historické dáta na užitočný budúci vhľad. Vďaka tomu firmám prináša oveľa lepšie a rýchlejšie rozhodovanie. V kombinácii s kvalitnými dátami sú výsledky naozaj okamžite hmatateľné.

Organizácie tak ľahko získajú nižšiu fluktuáciu a neporovnateľne chytrejší nábor. Pokiaľ začnete postupne, stane sa analytika neuveriteľne praktickým nástrojom. Tento nástroj totiž ľudský úsudok nikdy nenahradzuje, ale naopak ho silno rozširuje.