Com es fan les previsions de demanda laboral en la planificació de recursos humans?

La planificació de recursos humans pot utilitzar enfocaments qualitatius i quantitatius per preveure la demanda de mà d’obra. Els mètodes quantitatius es basen en l'avaluació estadística i matemàtica, com ara l'anàlisi de tendència de la força de treball o el càlcul economètric. Les previsions qualitatives utilitzen el judici directiu de forma més individual, repeteix les necessitats internament i després liciten o entrenant les habilitats necessàries. En definitiva, molts departaments de recursos humans poden utilitzar els senyals bàsics d’oferta i demanda generats al mercat de treball per estimar la demanda.

Al sector privat, el tipus i la quantitat de mà d’obra exigida és una funció de la demanda total de productes i serveis de l’economia. En aquest sentit, és el consumidor qui controla la mà d’obra i no l’empresari. Correspon als productors predir i desplegar de forma rendible mà d’obra exigida. La font principal d’informació laboral prové dels preus: la taxa salarial establerta al mercat, els preus dels béns i serveis i el cost d’alternatives a la mà d’obra manual.

Conceptualment, preveure la demanda de mà d'obra no és diferent de preveure la combinació adequada dels ingressos de capital. Les empreses han d’anticipar amb èxit la demanda del consumidor i trobar maneres rendibles d’aconseguir béns o serveis al mercat. Un responsable de producció de fabricació podria preguntar-se: "Quants ginys he de portar al mercat l'any que ve?" De la mateixa manera, un responsable de recursos humans podria preguntar-se: "Quants empleats necessitarem per produir aquests ginys l'any que ve? A quin nivell d'habilitats?"

La literatura contemporània sobre planificació de recursos humans identifica diversos mètodes habituals per estimar les necessitats de capital humà d'una empresa. Aquests inclouen el judici de gestió, tècniques d’estudi de treball (també conegudes com a anàlisis de càrrega de treball), anàlisi de tendències, la tècnica Delphi i anàlisi de regressió basada en models.