La trasformazione digitale ti mette di fronte a nuove sfide e queste sfide si portano dietro molti interrogativi.
Cosa serve all’azienda 4.0? Ma soprattutto, cosa serve alle persone che popolano l’azienda 4.0?
Le skill per rimanere competitivi devono essere coerenti con i bisogni del contesto ma il problema è: il contesto si evolve molto rapidamente, troppo rapidamente per alcuni. I manager della formazione aziendale devono riuscire ad anticipare cosa servirà per cavalcare la tigre. O la tigre farà il suo lavoro.
Ma forse, per una volta, possiamo prevedere dove salterà. I dati ci offrono questa possibilità: leggere oggi i segnali di domani e trasformarli in percorsi di crescita concreti.
È il lavoro della Predictive analytics, uno strumento strategico per una formazione aziendale data-driven e decisioni più consapevoli.
Cos’è la Predictive analytics in ambito HR e perché è diversa dall’HR analytics tradizionale
La Predictive analytics è un processo che utilizza modelli statistici e machine learning per analizzare dati storici e generare previsioni su comportamenti o risultati futuri dei dipendenti. La Predictive Analytics risponde a domande come:
- “Chi è più a rischio di lasciare l’azienda?”
- “Quali candidati hanno più probabilità di performare bene?”
- “Quale impatto avrà un programma di formazione?
 Focus |
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| Predictive analytics nella formazione aziendale I dati risultanti servono a: – identificare future esigenze di competenze – identificare skill gap attuale e futuro – personalizzare gli interventi formativi – prevedere e modellare l’impatto potenziale dei programmi di upskilling e reskilling – valutare efficacia interventi programmi di formazione – ottimizzare investimenti in L&D |
Come funziona la predictive analytics in 4 step
Queste le sue fasi:
- Raccolta e analisi dei dati passati
Si raccolgono dati storici (performance, engagement, formazione, turnover) per identificare pattern ricorrenti e relazioni tra variabili. - Creazione di un modello predittivo
I dati analizzati servono a costruire un algoritmo che collega determinati fattori (es. bassa performance + bassa tenure) a specifici esiti, come il rischio di abbandono. - Applicazione ai dati attuali
Il modello viene applicato ai dati più recenti per generare previsioni su ciò che potrebbe accadere, ad esempio quali dipendenti sono a rischio uscita. - Validazione e aggiornamento continuo
Il modello va testato nel tempo e aggiornato, per garantire che le previsioni restino affidabili anche in contesti e scenari aziendali che cambiano.
Differenze tra HR analytics tradizionale e predittiva
Le differenze con l’HR Analytics tradizionale sono evidenti. L’HR Analytics tradizionale si concentra principalmente sulla descrizione e la misurazione di ciò che è accaduto in passato e solitamente produce report descrittividello stato attuale delle cose. La Predictive Analytics, invece, cerca di rispondere al “perché potrebbe succedere” e anticipare “cosa potrebbe succedere in futuro”.
Key takeaway
Confronto tra HR analytics tradizionale e Predictive analytics
| Tradizionale | Predittiva | |
|---|---|---|
 Cosa analizza | analizza passato e presente | anticipa scenari futuri |
| A cosa serve | descrivere le metriche HR | supportare decisioni strategiche con previsioni |
 Tecniche usate | statistiche descrittive | modelli statistici, machine learning, data mining |
 Approccio | reattivo (report a posteriori) | proattivo (anticipa problemi e opportunità) |
 Valore | comprensione dello stato attuale | ottimizzazione HR, riduzione costi, miglior performance |
 Complessità | più semplice da implementare | richiede competenze avanzate e gestione di big data |
Quali dati si usano per l’analisi predittiva nella formazione aziendale
I dati a disposizione degli HR sono differenti e coprono diverse aree del ciclo di vita del dipendente. L’utilizzo di tecniche statistiche e di data mining, opportunamente aggiornati e affidabili, permettono di creare il modello predittivo.
Alcuni esempi di dati HR utili sono:
- Dati relativi ai dipendenti e alle loro caratteristiche (demografia, anzianità di servizio, livello istruzione e qualifiche, skill, ruolo e funzione aziendale, retribuzione…)
- Dati relativi alla performance (performance appraisal records, KPI individuali e di team, scan rate, risultati test di aptitude e competency…)
- Dati relativi al sentiment ed engagement dei dipendenti (risultati sondaggi, feedback, analisi del sentiment da comunicazioni interne…)
- Dati relativi alla formazione e allo sviluppo(corsi formazione frequentati, piani di sviluppo individuali…)
- Dati relativi al reclutamento e alla selezione(dati dei candidati, risultati test selezione, valutazioni interviste, time to hire, costs to hire…)
- Dati relativi al turnover (motivi dell’abbandono, dati di dipendenti “flight risk”…)
- Dati relativi ad interventi HR (es. programmi wellbeing…)
KW: dati per la formazione aziendale, decisioni data-driven HR
Come si usano i dati per guidare l’upskilling e il reskilling
Ogni organizzazione deve procedere con la Predictive analytics in base al proprio modello di business, ma abbiamo visto che gli obiettivi sono comuni alla maggior parte di queste: efficienza operativa, engagement e retention dei talenti, produttività e profitto, miglioramento delle competenze.
In più non dimentichiamo la velocità dell’evoluzione del mercato del lavoro e l’ingresso di generazioni con bisogni specifici molto diversi da quelli delle generazioni precedenti. L’upskilling e il reskilling non sono più un’opzione, sono un’esigenza di sopravvivenza dell’intera organizzazione.
Un caso d’uso concreto: predictive analytics nel retail
Vediamo ora come applicare la Predictive Analytics in un contesto retail concreto, utilizzando uno scenario realistico con dati ipotetici.
Ipotizziamo che un’azienda di vendita al dettaglio analizzi i dati di vendita e i feedback dei clienti ed individui una crescente richiesta di competenze nel l’e-commerce e nella gestione dei social media, mentre la maggior parte dei dipendenti possiede prevalentemente nella vendita fisica e nel customer care tradizionale.
Ecco uno scenario plausibile in cui si applica la Predictive analytics per realizzare un programma di upskilling e reskilling strategico:
Identificazione predittiva del divario di competenze
Analizzando dati interni (skill, performance) e trend esterni (crescita e-commerce, digitalizzazione), l’azienda, ad esempio, individua gap significativi sulle competenze digitali in store. La predictive analytics, applicata al CRM e al sistema LMS, potrebbe indicare che nei prossimi 12 mesi sarà necessaria una copertura del 60% in skill di e-commerce e gestione dei social touchpoint.
Modellazione dell’impatto dei programmi formativi
In base a dati storici (es. miglioramento KPI post-corsi brevi), si simula l’impatto di un piano di reskilling ai team con gap più marcato. Il modello predittivo stima che sarà possibile ottenere un incremento di vendite online e una riduzione dei reclami legati all’assistenza su canali digitali.
Individuazione dei dipendenti più ricettivi alla formazione
Analizzando performance, engagement e autovalutazioni, si selezionano cluster di dipendenti con maggiore predisposizione all’apprendimento e adattabilità ai ruoli digitali.
Personalizzazione dei percorsi di apprendimento
I dati predittivi aiutano a costruire piani formativi su misura, in base alle lacune individuali e agli stili di apprendimento (es. moduli su customer experience per entry-level, contenuti avanzati come social selling per profili esperti).
Valutazione predittiva del ROI della formazione
Dopo l’implementazione, i dati raccolti permettono di confrontare i risultati effettivi con le previsioni iniziali. Questo confronto aiuta a valutare l’efficacia reale dei percorsi attivati e a comprendere in quali contesti e per quali profili l’intervento formativo ha generato maggiore impatto, ottimizzando così le decisioni future.
I benefici dell’upskilling predittivo per le aziende e per le risorse HR
Anticipare i bisogni, personalizzare gli interventi, misurare l’impatto.
Così, in 3 mosse, la Predictive analytics diventa leva strategica per generare valore concreto per le aziende.
E per l’HR? Secondo McKinsey, l’approccio data-driven ha la potenzialità di rivelare realtà e relazioni che possono correggere bias e fornire la base per decisioni più consapevoli e mirate. Ad esempio, non è raro scoprire che le persone considerate ad alto potenziale non sono sempre quelle che performano meglio. Ma allora, quale scelta è più funzionale per raggiungere gli obiettivi aziendali? Scegliere le persone più competenti o chi si adatta meglio al contesto?
E se parliamo di tecnologia abilitante?
Strumenti come SKIMUP, combinando assessment personalizzabili e feedback specifici, permettono ai manager di raccogliere dati accurati e tradurli in formazione aziendale data-driven realmente adattiva.
L’obiettivo non è solo formare, ma farlo nel momento giusto, nel modo giusto e con le persone giuste.
La Predictive analytics applicata all’upskilling rende possibile tutto questo: non si tratta più di rincorrere il cambiamento, ma di guidarlo con consapevolezza.
