Negli ultimi decenni, con l'avvento delle nuove tecnologie, le aziende hanno iniziato a raccogliere una quantità senza precedenti di dati, disponendo così degli strumenti necessari non solo per analizzare la situazione attuale, ma anche per esaminare il passato e anticipare gli sviluppi futuri. Questa abbondanza informativa è particolarmente preziosa nel campo delle risorse umane, dove l'impiego dei dati per la stesura di rapporti dettagliati sull'andamento dei team è pratica consolidata. Recentemente, l'attenzione si è spostata verso una modalità più evoluta di utilizzo di questi dati: l'analisi predittiva. Questo metodo avanzato non solo dipinge un quadro preciso del clima aziendale attuale, ma si propone anche di prevedere le sfide imminenti, consentendo alle organizzazioni di prepararsi e adattarsi proattivamente alle dinamiche future del mercato del lavoro.
L'analisi predittiva applicata alle risorse umane utilizza modelli predittivi e statistiche inferenziali - ossia derivanti da prove deducibili, per elaborare i dati del personale, offrendo intuizioni decisive sui fattori che influenzano le prestazioni aziendali. Questi modelli non solo descrivono i fenomeni osservati, ma permettono anche previsioni precise su comportamenti e risultati specifici del personale.
Tradizionalmente, i team HR sono abituati alla creazione di report puramente descrittivi che riflettono la situazione presente, senza sfruttare il potenziale dei dati di anticipare e modellare il futuro. Questo approccio limitato è spesso il risultato non di una carenza di informazioni, ma piuttosto della loro eccessiva abbondanza, che può confondere e ostacolare l'identificazione di modelli significativi e la loro trasformazione in strategie efficaci. In parole semplici, i dati HR comprendono informazioni talmente variegate - tra cui competenze e qualifiche dei dipendenti, livelli di impegno, dati sulla soddisfazione dei clienti - da rendere sfidante la selezione di quelli adeguati e dei modelli adatti per ottenere le giuste statistiche. Tuttavia, vale la pena impiegare questo patrimonio: oltre a essere una ricchezza già a disposizione dell'azienda, l'analisi di queste informazioni, quando eseguita correttamente, non solo risponde al perché le cose accadono, ma prevede anche cosa e quando potrebbe accadere in futuro, permettendo alle aziende di adattarsi e pianificare con maggiore efficacia.
Certo, l'impiego non è semplice e immediato in molti casi, ed è quindi necessario studiare i metodi più adeguati. Il primo passo nell'implementazione dell'analisi predittiva senza dubbio è la conversione dei dati HR esistenti in un formato che possa essere analizzato efficacemente. Questo processo include la pulizia dei dati, la loro organizzazione in database strutturati e l'uso di software statistici per eseguire analisi sofisticate. Il software SPSS, in particolare, è spesso scelto per la sua capacità di gestire grandi dataset e per le sue funzionalità avanzate che facilitano l'analisi predittiva. Attraverso tecniche come la regressione logistica, l'analisi di sopravvivenza, e test vari come t-test e ANOVA, gli analisti HR possono identificare i modelli e le tendenze che influenzano le variabili di interesse. Questi modelli possono poi essere utilizzati per prevedere il turnover dei dipendenti, prevedere le loro prestazioni e migliorare le strategie di reclutamento e selezione.
Oltre a migliorare la precisione delle previsioni, l'analisi predittiva incoraggia una cultura aziendale basata su dati e fatti piuttosto che su intuizioni e ipotesi. Questo approccio non solo migliora le decisioni in tempo reale, ma prepara anche l'organizzazione a rispondere meglio a eventuali problemi futuri, migliorando così l'agilità e la competitività aziendale.
