¿Cómo hacer un forecast de personal en RR.HH.?
El forecasting en recursos humanos permite a las empresas analizar datos históricos y aplicar modelos estadísticos e inteligencia artificial para planificar con precisión su capacidad operativa. Así, pueden anticipar necesidades de headcount, optimizar la gestión de la plantilla y tomar decisiones estratégicas que garanticen la cobertura del personal en cada momento.
A continuación, te mostramos cómo hacer una previsión de la plantilla de empleados paso a paso:
Fase 1: Recopilar y analizar datos históricos
En esta etapa se analizan tanto la demanda de trabajo (ya sean tareas, pedidos, consultas...) como los tiempos de procesamiento, ambos fundamentales para comprender la carga real de trabajo. Es clave considerar pronósticos a largo y corto plazo, ya que cada uno revela patrones distintos: tendencias anuales, ciclos estacionales o variaciones semanales y diarias.
También es necesario identificar anomalías, como picos excepcionales o días atípicos, que deben analizarse para evitar distorsiones en el modelo. El uso de sistemas automatizados o integraciones con herramientas de gestión operativa minimiza errores manuales y permite trabajar con bases de datos amplias y actualizadas, algo crucial para cualquier estrategia de People Analytics.
La base de un forecast fiable está en la calidad de los datos. En este paso se analizan:
- Demanda de trabajo (tareas, pedidos, consultas…)
- Procesos y tiempos operativos
- Variaciones estacionales (por ejemplo, prever personal para picos de Navidad)
- Días atípicos o picos excepcionales
Esta fase es fundamental para construir modelos predictivos de planificación de personal, incluidos modelos para rotación, absentismo y capacidad operativa, aspecto clave en cualquier estrategia de People Analytics.
Fase 2: Predecir la demanda futura
Tras analizar los datos, se aplican métodos de forecasting en RRHH (cuantitativos y cualitativos). Aunque muchas empresas utilizan plantillas Excel para forecast de personal, estas hojas suelen resultar insuficientes.
Por eso se recomienda usar un software de forecasting de plantilla HR, como aTurnos, que automatiza:
- Predicciones de personal según la demanda
- Planificación de turnos de trabajo
- Generación de cuadrantes de trabajo
- Previsión de plantilla de empleados necesaria
- Cobertura de personal en cada puesto, localización o turno de trabajo
Este tipo de herramientas de workforce planning y SaaS de previsión de plantilla mejoran la precisión y reducen tiempo operativo.
Fase 3: Estimar el número de empleados necesarios para cada puesto
Este paso consiste en convertir la demanda prevista en requerimientos de personal por intervalos (horas, turnos de trabajo, tareas, skills, etc.). Este cálculo incluye descansos, pausas, bajas, permisos u otros cambios relacionados con la operativa diaria del empleado.
Además, es imprescindible considerar las características de cada puesto o tarea. En este caso, la matriz de polivalencia de aTurnos es una herramienta clave para asignar cada tarea al empleado más cualificado, teniendo en cuenta sus especialidades y habilidades.
Ejemplos prácticos de forecasting de personal por sector (retail, logística, producción, etc.)
Para entender mejor cómo aplicar estos métodos, aquí tienes ejemplos de forecasting de personal por sector, basados en escenarios reales:
Forecasting de plantilla de empleados por tienda y estacionalidad en retail
En retail, la previsión de la plantilla de empleados se basa en patrones como ventas históricas, tickets por hora, afluencia por tienda y estacionalidades (rebajas, Black Friday, Navidad). Teniendo en cuenta todas estas variables, el forecast de recursos humanos permite dimensionar cuántos empleados necesita cada tienda por franja horaria para cubrir la demanda sin sobrecostes.
Cómo calcular la demanda de personal para picos estacionales en logística
En centros logísticos se utilizan datos como número de pedidos, tiempos de picking/packing y productividad por turno para prever la carga de trabajo. Con ello, las empresas pueden anticipar cuántos operarios necesitarán en picos como Black Friday, campañas de verano o Navidad.
Forecasting por línea de producción y turnos
La previsión se basa en tiempos estándar, volumen de unidades por turno, mantenimiento planificado y capacidad de cada línea. Gracias al hr forecasting se ajustan turnos y skills necesarios, evitando cuellos de botella.
Forecasting de empleados VS análisis predictivo en Recursos Humanos
Aunque a menudo se utilizan como sinónimos, el forecasting y el análisis predictivo en RRHH no son exactamente lo mismo. El forecasting de personal se centra en realizar previsiones concretas sobre la plantilla basándose en el histórico, como necesidades de headcount, cobertura de turnos o demanda de empleados en el futuro. En cambio, el análisis predictivo en recursos humanos es un enfoque más amplio que utiliza datos, estadísticas, algoritmos y modelos de IA para identificar riesgos y oportunidades relacionadas con la gestión de los empleados, como la rotación de personal, el absentismo o el rendimiento. En definitiva, el análisis predictivo cubre muchas más áreas del ciclo de vida del empleado para anticipar comportamientos y el forecasting se centra en la planificación del personal.
Cómo utilizar un software de análisis predictivo en RR.HH.
El análisis predictivo en RR.HH. se centra en anticipar comportamientos y tendencias del personal. Para ello, se analizan indicadores clave de RR.HH. combinando datos históricos y en tiempo real con modelos estadísticos avanzados, herramientas de Business Intelligence (BI), machine learning e Inteligencia Artificial. Gracias a este enfoque, las organizaciones pueden tomar decisiones más estratégicas en la gestión del talento y adelantarse a posibles riesgos o necesidades futuras. Algunas de sus aplicaciones más destacadas son:
Predicción de rotación y retención de personal
El análisis predictivo permite identificar patrones y señales tempranas de los empleados en una organización mediante el análisis de variables como el absentismo o la tasa de rotación. Esto no solo ayuda a reducir la rotación de personal, sino también a implementar estrategias de retención personalizadas, como planes de desarrollo individual, ajustes en la carga laboral o incentivos específicos. Además, permite priorizar recursos para retener a los empleados con mayor impacto estratégico en la organización, minimizando costes asociados a la contratación y formación de nuevos perfiles.
Mejora de los procesos de selección
Por otro lado, el análisis predictivo en RR.HH. también permite tomar decisiones estratégicas sobre el talento, identificando al candidato que se ajuste mejor a las necesidades del puesto según sus habilidades o especialidades, agilizando el reclutamiento y aumentando la eficiencia del proceso de selección para los RR.HH.
Gestión eficiente del tiempo de trabajo
También ayuda a gestionar el tiempo de trabajo en recursos humanos identificando patrones de absentismos, retrasos y variaciones en la carga laboral, lo que permite anticipar problemas de productividad antes de que ocurran. Con estos datos, RR.HH. puede ajustar turnos de trabajo y realizar una planificación de personal más eficiente mediante un forecasting de plantilla. Además, implementa diferentes medidas de flexibilidad, como el trabajo híbrido o teletrabajo, entre otras.
Beneficios del software de forecasting en RRHH
Utilizar un software de forecasting de RRHH potencia la gestión del personal, permitiendo decisiones más rápidas, precisas y basadas en datos reales. Sus beneficios clave incluyen:
- Decisiones más precisas y rápidas, basadas en información real y actualizada.
- Anticipa problemas y alinea la planificación de personal con los objetivos estratégicos de la organización.
- Optimización de los costes de contratación, al identificar perfiles adecuados para cada puesto con mayor rapidez y precisión.
- Automatización de tareas repetitivas, liberando tiempo para actividades estratégicas de mayor valor.
- Reducción de errores en los procesos de selección, gracias al uso de datos objetivos.
Cómo el forecasting y el análisis predictivo ayudan a gestionar el absentismo laboral
El absentismo laboral genera costes operativos elevados en las empresas, como horas extra, contrataciones temporales o reorganización de turnos de trabajo. Por lo que incorporar la predicción de absentismos en una organización, permite anticipar ausencias inesperadas y minimizar su impacto en la operación, convirtiendo la incertidumbre en una planificación más eficiente.
El análisis predictivo de los absentismos permite a las empresas:
- Recopilar datos históricos de ausencias, bajas, permisos y absentismos no justificados.
- Basándose en los datos históricos, aplicar modelos predictivos mediante IA para estimar probabilidades y anticiparse a absentismos en días o periodos específicos, estacionalidades o picos de demanda.
- Integrar los resultados en la planificación de plantilla: ajustar cuadrantes de trabajo, asignar personal polivalente y planificar descansos teniendo en cuenta la previsión de ausencias del personal.
Beneficios de combinar forecasting de personal y predicción de absentismo
- Reducción de costes vinculados a bajas imprevistas: menos horas extraordinarias y menos necesidad de contrataciones urgentes.
- Continuidad operativa y mejor calidad de servicio: evita que una ausencia desequilibre toda la planificación y el rendimiento operativo, especialmente en sectores con turnos rotativos o alta demanda.
- Planificación más realista y resiliente: las plantillas de empleados se planifican sobre un escenario real y ajustado a lo que realmente ocurre en la operación diaria, lo que mejora la capacidad de la organización para adaptarse a imprevistos y responder con agilidad ante cambios.
- Mejora del clima laboral y bienestar: al prever ausencias y distribuir la carga de trabajo, se reduce la presión sobre el equipo, lo que puede mejorar retención, satisfacción y compromiso del empleado.
