基于证据的决策被广泛认为是各行各业的最佳实践，但许多组织仍然难以有效实施。成熟度更高的组织会采用更先进的分析实践来推动可衡量的业务成果。那么他们做了哪些不同之处？劳动力分析下一步将走向何方？

一、什么是劳动力分析？

劳动力分析是持续利用劳动力数据生成洞察的实践，帮助领导者理解、预测并改善劳动力结果。它不仅仅关注已发生的事情，而是通过识别影响绩效、生产力和劳动力规划的模式、趋势和关系，支持更好的决策。

劳动力分析超越了基础的人力资源报告和仪表盘。虽然它可能依赖人力资源系统的数据，但也整合了整个组织的信息，并应用了更先进的分析技术，包括统计分析，在某些情况下还包括人工智能和机器学习。目标不仅是描述员工队伍，更是预测未来需求、检验假设并为有助于整体组织成功的决策提供参考。

二、劳动力分析趋势

1、预测性和处方分析正成为人力资源领域的标准

底线：劳动力分析正从解释过去的结果转向塑造未来的决策，人力资源越来越被期望帮助领导者预判劳动力风险并做出明智权衡，而不仅仅是报告历史数据。

劳动力分析正从回顾式报告转向前瞻性决策支持，预测性和处方性分析正日益被用于指导人员规划、风险管理和技能决策。

预测分析帮助组织预测下一步可能发生的事情。例如，组织可以利用预测模型预测未来几年内的人员流动、产能缺口或技能短缺。处方分析随后基于这些洞察，比较招聘、重新部署人才或投资提升技能等潜在反应，并估算每个选项的影响。

因此，人力资源的角色正从制定预测转向支持决策，这意味着通过将劳动力场景与成本、交付风险和增长目标相结合，转化为与业务相关的洞察。当人力资源、财务和企业领导者使用相同的预测输入时，劳动力规划变得更加协调、现实且对变化的响应性增强。

人力资源部门应采取的行动：

将预测性劳动力洞察融入预算和战略规划周期

优先考虑清晰度和解释性，而非单纯的模型复杂性

坦诚地说明假设和限制，以建立领导层的信任。

2、批量指标正在让位于影响力指标

底线：人力资源部门正将关注点从报告活动转向衡量影响，利用结果指标指导人员决策，展示劳动力举措如何促进业务成果。

传统的人力资源指标，如招聘时间、每次招聘成本、员工数和员工流动率，已不再足够。组织越来越多地关注基于成果的衡量指标，将员工决策与业务绩效相结合，并有助于展示投资回报率。

领导者不关心招聘人数或职位填补速度，而是了解人力资源举措是否提升了生产力、留任率、客户成果或交付能力。

例如，一个组织可能会进行季度问卷调查，要求员工对诸如“我认为我的工作有助于实现组织目标”这样的陈述进行1到5的评分，平均得分变成员工敬业指数（例如4.2分（满分5分）。

通过长期追踪，该结果指标可以与下游结果相关联，如自愿人员流失减少、生产力提升或客户满意度提升。这些联系使领导者能够将干预措施（如经理辅导或表彰项目）聚焦于影响员工体验和业务绩效的领域。

影响指标并非完全取代传统指标，而是为其增添了背景和意义。它们有助于解释劳动力指标的变化为何重要，以及与人有关的决策如何影响组织成果。

人力资源部门应采取的行动：

确定一两个关键业务成果，如客户留存、交付速度或创新，并倒推影响这些因素

重新构建人力资源KPI，反映业务影响，将人员指标与收入增长、客户满意度或运营绩效等成果挂钩。

3、劳动力分析正变得持续不断，而非周期性

底线：劳动力分析正从定期报告转向持续监控，使得更早发现劳动力风险并进行更及时的干预。

许多组织已经转向基于成果的劳动力指标，且这些指标的审查频率也在变化，静态、每月或季度报告正逐渐被持续分析所取代，这些分析几乎实时地呈现信号。

这种转变更多是为了缩短反馈循环，而不仅仅是增加新的指标。人力资源团队无需等待数周评估政策变更或项目推广的影响，而是可以实时跟踪员工信号的出现并做出响应，同时调整的可能性依然存在。

现代分析平台和商业智能工具使得持续监控趋势、阈值和风险指标成为可能。当模式偏离预期时，警报可以被触发，帮助人力资源和业务领导者将注意力集中在最需要的地方。

持续分析改变了劳动力数据的角色，从回顾性报告转向运营决策支持，尤其是在留任、参与和能力管理等领域。

人力资源部门应采取的行动：

界定哪些劳动力信号需要持续监控，哪些需要定期审查

设定阈值和警报，以应对需要关注或采取行动的变化

将分析嵌入常规管理流程，而不是将报告单独输出。

4、在人机时代，技能比角色更重要

底线：基于技能的劳动力规划依赖于超越职位名称的分析，使组织能够绘制个人能力、学习潜力以及与关键岗位的距离。

因此，组织开始更多地关注技能，而减少固定职位的定义。关注点正从“我们需要多少开发人员？”转向“我们需要哪些能力，存在哪些缺口，以及如何构建或获取这些技能？”

为支持这一转变，更先进的组织正在投资动态技能库存和内部人才市场，使识别、培养和重新部署人才变得更容易。这种方法能够更快地应对不断变化的业务需求，减少对外部招聘的依赖。行业数据表明，许多组织已开始向基于技能的模式转型，且采用率持续增长。

人工智能正在重塑工作，但其影响因角色和任务而异。虽然部分活动可以大部分自动化，但大多数工作仍然需要大量的人类判断、监督或协作，雇主越来越期望通过重新培训员工来应对这一变化。

人力资源部门应采取的行动：

将技能与角色同步跟踪，分别使用当前性能需求和未来能力需求的指标

建立技能邻接模型，以识别哪些员工最接近高需求或新兴岗位。

5、人才智能正成为全球人才市场的竞争优势

底线：人才情报为组织提供了更清晰、前瞻性的当前和未来员工队伍视角，帮助他们在竞争激烈的人才市场中更有效地吸引、培养和留存关键技能。

人才短缺仍然是全球组织面临的主要限制。据统计，74%的雇主表示难以获得所需技能。麦肯锡的研究显示，只有12%的人力资源领导者从事战略性劳动力规划，时间范围为三年或更长。造成这一差距的一个原因是，许多人力资源团队仍然缺乏使用先进的分析和人工智能工具。

人才智能通过整合候选人、员工、自由职业者及外部劳动力市场的数据，转化为可作的洞察，来应对这一挑战。通过将内部劳动力数据与外部市场信号及人工智能驱动的分析相结合，人才智能支持更好的招聘、发展和劳动力规划决策。

领先组织不再将人才智能视为仅供招聘团队使用的利基能力。相反，他们将人才洞察嵌入到日常工作流程中，如申请者跟踪系统、人力资源信息系统（HRIS）平台和绩效管理工具，确保招聘、流动和发展决策始终基于数据，而非单纯的直觉。

人力资源部门应采取的行动：

将劳动力规划和人才情报与高管和董事会层面的业务战略相结合

构建将内部能力与外部劳动力市场需求连接起来的技能分类法

确保投资于支持长期规划的人才智能工具和数据能力。

6、劳动力分析正在使DEI的商业理由更加清晰

底线：劳动力分析使人力资源和DEI团队能够利用业务相关数据展示包容性的影响，强化持续投资和行动的理由。

多样性、公平性和包容性的商业理由多年来一直在讨论，但将其转化为具体决策往往充满挑战。实际上，当DEI举措的影响难以衡量或直接关联业务成果时，往往难以获得关注。

劳动力分析帮助DEI从以价值观为驱动的对话转变为基于证据的对话。通过量化代表性、跟踪晋升和薪酬结果、识别偏见模式以及将包容性指标与绩效指标挂钩，分析使组织能够评估哪些措施有效，哪些方面存在差距。这种数据驱动的方法让人力资源和DEI团队能够更清晰地洞察包容性实践如何影响员工留任、生产力和内部流动性。

因此，DEI努力可以像领导者用来讨论其他战略优先事项（如风险、投资和回报）一样。组织不仅仅依赖广泛的承诺，不如专注于基于可衡量成果的有针对性干预。

人力资源部门应采取的行动：

定义以结果为导向的DEI指标，如代表性比例、内部流动差距和薪酬公平指标

为领导者提供按部门、地域和职位层级进行DEI数据的深入分析视图，并在指标偏离轨道时提供提醒

定期审查DEI分析，透明沟通进展，并根据数据调整举措。

7、算法管理正从采用转向问责制

底线：随着算法管理的成熟，关注点正从是否使用这些工具转向它们的治理、监控和解释方式。

组织越来越多地使用软件来支持或自动化管理任务，如工作分配、绩效评估和候选人筛选。在美国，90%的公司至少使用一种工具来指导、监控或评估员工。虽然这些系统通常被采纳为效率和一致性，但它们并不自动消除偏见。

随着算法管理越来越深入人力决策，问责问题日益突出。如果自动化系统影响招聘、绩效评分或职业发展，责任并不总是明确。

由于数据使用和自动化决策的法律法规仍在演变，组织不能仅依赖合规。治理薄弱和透明度有限会使公司面临法律、声誉和员工信任风险。

人力资源部门应采取的行动：

部署前评估算法工具的影响

定期监控模型的偏差、性能和意外结果

为AI支持的决策建立明确的治理和归属感。

8、劳动力数据治理不再是可选

底线：劳动力数据治理支撑着员工信任和分析成熟度，明确的所有权、同意、透明度和监督对于负责任地使用劳动力数据至关重要。

要让劳动力分析可持续发展，必须符合法律要求并获得员工的信任。当人们了解收集了哪些数据、为何被使用以及隐私如何受到保护时，信任度就会提升，强有力的数据保护措施还帮助组织降低法律风险，避免声誉损害。

劳动力数据治理不是人力资源的附加任务，这是一项跨职能的工作，需要人力资源、IT、法务和业务层面明确的领导支持和共同所有权。分析成熟度较高的组织倾向于通过有文档的标准、明确的职责和可审计流程来形式化治理，类似于财务控制的管理方式。

有效的治理不仅没有减缓创新，反而使组织能够负责任且自信地扩展分析。

人力资源部门应采取的行动：

绘制所有劳动力数据源地图，并按敏感性和风险进行分类

将数据保护影响评估应用于高风险分析用例

定义员工关于数据访问、更正及自动决策解释的权利。

9、智能人工智能正从实验转向日常使用

底线：代理人工智能使人力资源能够预见劳动力需求并更早行动，数据驱动的支持直接嵌入日常流程中。

代理人工智能正从实验阶段迈向各组织的实用、生产准备就绪的应用，与传统的AI工具响应提示或查询不同，代理系统可以自主地朝着明确目标行动，执行多步工作流程，并根据结果进行调整。这一转变正将人工智能从被动支持工具转变为决策和执行中的主动参与者。

在人力资源领域，代理人工智能开始支持更复杂的端到端流程，而非孤立任务。常见的用例包括模拟劳动力情景，如快速增长或意外流失，以及建议与招聘、再部署或技能提升相关的行动。一些组织还在自动化流程中使用人工智能代理执行政策约束，如合规检查或资格审查。

在人力资源领域，代理人工智能越来越多地用于支持端到端流程，而非孤立任务。常见的使用场景包括：

模拟员工“假设”情景，如快速增长或突然流失，并推荐与招聘、再部署或技能提升相关的行动

作为具备策略意识的代理，在执行自动合规检查等任务时应用规则和约束

监控员工信号，并在员工表现出不投入或绩效风险时提醒管理者。

结合明确的治理和人工监督，这些系统可以帮助人力资源团队更快、更一致地响应。通过自动化工作流程、从结果中学习以及在AI驱动决策中嵌入防护措施，组织可以将人力资源从被动、交易繁重的工作转向更主动的劳动力管理。

人力资源部门应采取的行动：

在单一流程中试点代理人工智能，该流程重复性强、数据丰富，并有明确的成功标准，如面试安排或入职管理

建立明确的升级和审查机制，定期记录和评估异常、覆盖和合规标志。

在人力资源团队中建立基础的AI流利度，让大家了解AI的工作原理、可能出错的地方以及如何负责任地使用。

10、人力资源部门正从分析师转变为战略合作伙伴

底线：人力资源部门正从“数据显示了什么？”转向“我们应该采取什么行动，以及对业务的影响是什么？”强大的分析技能现在是基本条件，但创造价值的是战略性解读。

随着劳动力分析和人工智能融入日常人力资源工作，人力资源专业人员的角色也在不断演变。人力资源部门越来越多地被期望将洞见转化为战略建议，从而指导业务决策，而不再主要作为数据专家或报告制作者。

劳动力分析现在让人力资源对组织设计、劳动力容量和能力缺口等问题有更全面的可视性。当有效运用时，人力资源能够通过将劳动力场景与财务表现、交付风险和长期竞争力相结合，参与高管层面的讨论，这不仅需要技术分析技能，它还需要商业敏锐度、利益相关者管理能力，以及清晰且有说服力地传达见解的能力。

人力资源部门应采取的行动：

投资支持决策的分析和人力资源技术，评估团队是否具备有效使用这些技能和能力。

培养人力资源领域的分析素养，同时培养业务理解、数据叙事和高管沟通技能。

综合这10个趋势，标志着组织通过员工管理和竞争方式的根本转变，将循证分析融入劳动力决策的团队，更能提前规划、应对变化，并将人员战略与业务优先事项对齐。对于人力资源领导者来说，问题不再是劳动力分析是否重要，而是组织能多快从意识转向有意义的战略成熟度。

                        —END—

如果您有HR好方法和想看的话题，欢迎留言！

欢迎您“星标” 、“分享”、“推荐”、“留言”。