La información tradicional de contratación -trayectoria académica, experiencia anterior, toma de referencias e interacciones en la entrevista- no es suficiente para dar una indicación sólida del éxito futuro en un puesto.
Mientras que el comportamiento pasado predice el comportamiento futuro, no ocurre lo mismo con la experiencia previa al empleo.
El estudio referente de Schmidt & Hunter sobre la validez predictiva de los métodos de contratación reveló que la experiencia laboral sólo predice el 16% del rendimiento futuro. El estudio muestra que cuando las personas han realizado tareas similares, han ocupado puestos semejantes o en áreas relevantes para sus funciones actuales, esto no se traduce en un mejor rendimiento.
El estudio va más allá al destacar la correlación con el rendimiento cuando se utilizan varios métodos juntos. Por ejemplo, la combinación de capacidad cognitiva y personalidad predice el rendimiento futuro con un 78% de precisión.
Así, la evaluación multicriterio parece ser el mejor indicador para determinar con mayor precisión la capacidad de un candidato para ocupar con éxito un puesto.
¿Qué es el análisis predictivo?
Un buen análisis predictivo debe tener datos fiables procedentes de múltiples fuentes, como la evaluación del comportamiento, el análisis sobre la actividad y los criterios de competencia y trabajo estándar.
Este análisis proporciona acceso a un nivel superior de información que normalmente se pasa por alto, proporcionando a RRHH herramientas fáciles de interpretar y que aumentan la probabilidad de identificar con mayor precisión el éxito en un puesto.
El reclutamiento predictivo implica el uso de complejos algoritmos para analizar grandes volúmenes de datos con el fin de anticipar el comportamiento de los candidatos y empleados, reducir el riesgo de una mala contratación, predecir la evolución de las habilidades, mejorar el compromiso y evitar el desgaste.
Mientras que la toma de decisiones humana implica cierto grado de intuición, el análisis predictivo de datos es lo contrario, ya que es esencialmente lógico. El propósito es objetivar al máximo la información producida para asegurar la toma de decisiones, basada en una información más que completa que, de otro modo, se le escaparía a la intuición humana.
¿Cuáles son las ventajas de utilizar el análisis predictivo en los RRHH?
Aunque las herramientas de análisis predictivo ayudan a los profesionales de RRHH a optimizar sus procesos de contratación, también son de gran ayuda en otros sectores de RRHH.
Cada vez se utilizan más estas herramientas de análisis:
- En la movilidad interna, para medir el desfase entre el perfil de un empleado y las competencias necesarias para desempeñar nuevas funciones;
- En programas de inducción, al combinar la cultura de la empresa y el modo de funcionamiento del candidato, maximizamos la integración de los nuevos talentos y aumentamos su compromiso;
- En materia de desarrollo y formación, nos centramos en el potencial de desarrollo, el estilo y las capacidades de aprendizaje de cada empleado para crear itinerarios a medida que garanticen el desarrollo de nuevas habilidades;
- En la orientación académica y vocacional, los datos generan el abanico de competencias actuales y perfectibles de una persona, y le abren la puerta a carreras más coherentes, realmente acordes con su potencial;
- En la prevención de riesgos psicosociales (RPS), gracias a los datos combinados sobre las fuentes de insatisfacción, los intereses y los factores de estrés, las acciones de motivación se adaptan a cada perfil;
- En la gestión de equipos de alto rendimiento; los análisis producen un mapa de equipo que permite asignar a cada talento las misiones que realmente estimulan su potencial, con el fin de explotar todo el capital de competencias de un equipo.
