Como empregar efetivamente decisões de RH orientadas por dados com análises de RH

Os anos de 2020 e 2021 fizeram com que as organizações globalmente repensassem suas estratégias de RH. Enquanto 2020 teve profissionais de RH lidando com uma revisão induzida por COVID das políticas de trabalho e gerenciamento de operações remotas, 2021 viu cerca de 47 milhões de pessoas deixando seus empregos, testando as habilidades das equipes de RH para engajar os recursos existentes enquanto buscam novos em meio à Grande Demissão.

Durante esse período de transições extremas, a função de RH evoluiu para depender de dados e análises – desde informações de funcionários e organizações até dados sobre como os dilemas de RH foram tratados historicamente. Também há uma maior dependência da tecnologia e da automação baseada em IA para transformar dados em insights valiosos em todo o processo de RH.

De acordo com a Fortune Industry Insights, o mercado international de tecnologia de recursos humanos deverá crescer de US$ 24 bilhões em 2021 para US$ 36 bilhões em 2028, e as empresas tendem a priorizar investimentos em inteligência synthetic (IA) para otimizar processos de negócios e reduzir custos. Além disso, um Relatório Mercer descobriram que 88% das empresas em todo o mundo usam alguma forma de IA na forma de chatbots inteligentes, sistemas de engajamento de candidatos, mecanismos de recomendação e muito mais.

A crescente dependência de insights baseados em dados pode ser atribuída à necessidade de tomar decisões de RH com eficiência que considerem a felicidade dos funcionários e o crescimento dos negócios. No entanto, para empregar com sucesso decisões de RH orientadas por dados, as empresas devem entender as etapas críticas para o processo de transformar dados e análises em insights valiosos. Abaixo estão descritas algumas dessas considerações-chave.

Tipos de dados de RH

Há uma abundância de dados e fontes de dados no mundo virtual de hoje, e o primeiro passo para tomar decisões inteligentes baseadas em dados é entender os tipos de dados que são relevantes para o RH.

Os profissionais de RH lidam com ambos estruturada e não estruturado dados. Dados estruturados são informações que podem ser traduzidas em um programa semelhante a uma planilha e podem ser facilmente analisadas ou calculadas. Por exemplo, nome do funcionário, idade, tipos e número de habilidades, gênero e raça são categorizados como dados estruturados.

Dados não estruturados referem-se a informações armazenadas em seu formato mais bruto. Esses dados geralmente consistem em documentos textuais. Por exemplo, avaliações de desempenho de funcionários, pesquisas de saúde psychological ou avaliações da empresa em websites de terceiros.

Ambos os tipos de dados são igualmente relevantes para RH. Por exemplo, se um profissional de RH deseja calcular a idade média e demográfica de sua empresa, ele pode analisar seus dados estruturados, como idade, endereço e raça do funcionário. Da mesma forma, se quiserem avaliar a necessidade de tomar decisões de contratação mais diversificadas, podem analisar seus dados demográficos e comentários baseados em texto nas análises e pesquisas da empresa. Além disso, se houver uma vaga para uma função, os profissionais de RH podem verificar a necessidade de buscar candidatos fora de sua organização mapeando os conjuntos de habilidades dos funcionários existentes e analisando as iniciativas de qualificação e o pace necessário para preencher a vaga.

Entre os dados dos funcionários de uma organização e as pesquisas enviadas para entender como os funcionários percebem seus empregadores, as equipes de RH podem se beneficiar de muitos tipos de dados. Mas, embora os diferentes tipos de dados tenham a promessa de insights acionáveis, as equipes de RH não podem começar a entender os dados sem ferramentas robustas de gerenciamento de dados.

Coletar e gerenciar dados relevantes

Os dados de RH compreendem intrinsecamente informações confidenciais. Tudo, desde os antecedentes e histórico médico de um funcionário até o salário e a trajetória de crescimento, deve ser tratado com confidencialidade e com o mais alto grau de ética.

Muitas vezes, dependendo do tamanho da organização, as equipes de RH terceirizam a coleta de certos tipos de dados, como pesquisas de saúde psychological ou provedores de dados terceirizados nas análises da empresa.

Independentemente de a organização usar recursos internos ou de terceiros, sua capacidade de tomar decisões sobre os dados depende de como os dados são obtidos e curados. Depende de como as organizações distinguem entre informações voluntárias e informações coletadas de recursos que os funcionários não sabem que estão sendo monitorados ou rastreados, como grupos de bate-papo, e-mails, mídias sociais, fóruns externos and many others.

A forma como uma organização armazena, coleta e gerencia suas informações de RH também é frequentemente ditada pelas leis e regulamentos de suas áreas de origem. No entanto, a criação proativa de padrões de dados para equipes de RH pode ajudar não apenas no nível do processo, mas também gerar uma cultura que prioriza o funcionário.

Transformando dados em decisões com análises de RH

Uma vez que as organizações tenham os processos de coleta e gerenciamento de dados implementados, a etapa ultimate e mais crítica é entender os dados bem o suficiente para basear as decisões neles. É aí que entra a análise de dados de RH.

Em sua essência, a análise de RH é uma abordagem baseada em fórmulas ou algoritmos para decifrar tudo, desde planejamento de recursos, recrutamento e gerenciamento de desempenho até remuneração, planejamento de sucessão e retenção. A análise de RH capacita as equipes de RH a usar dados para mapear estrategicamente a história de uma organização.

Embora as organizações geralmente pensem que a análise de RH deve empregar algoritmos baseados em IA e aprendizado de máquina, planilhas simples e processos de análise guide também podem ser um bom primeiro passo. De fato, de acordo com a Deloitte, 91% das empresas usam o básico análise de dados ferramentas, como planilhas, para gerenciar, acompanhar e analisar as métricas de engajamento de funcionários, custo por contratação e taxa de rotatividade. No entanto, para realmente tornar a análise orientada por dados em RH escalável, é importante investir em ferramentas sofisticadas baseadas em IA.

Algumas áreas que a análise de dados pode agregar valor imediato são a avaliação da satisfação dos funcionários, a compreensão das necessidades de aprendizado dos funcionários e a priorização do comments da cultura da empresa. As equipes de RH podem usar uma combinação de dados estruturados e não estruturados, incluindo dados históricos, para entender o esgotamento, a insatisfação salarial, o ethical da equipe e a demanda por diversidade ou práticas sustentáveis.

Conclusão

As equipes de RH podem se beneficiar prontamente de decisões baseadas em dados e análises, mas isso só pode ser possível com uma compreensão clara dos tipos de dados que fornecem insights, como gerenciar os dados e quais deles podem ser efetivamente analisados ​​com investimentos em tecnologias.

Para um futuro de RH alimentado por dados, a integração bem-sucedida de humanos e máquinas é elementary. Isso será particularmente crítico para garantir a ética dos dados e evitar vieses que podem ser introduzidos por modelos de IA mal treinados e humanos.

Acima de tudo, incorporar com sucesso a análise de dados na estrutura do sistema de RH de uma organização é promover uma cultura de dados em primeiro lugar. Essa abordagem orientada por dados ajuda as organizações a mudar de uma disciplina de RH operacional para uma mais estratégica.

Sameer Maskey é CEO da Fusemachines e professor de IA na Universidade de Columbia.