Como são feitas as previsões de demanda de trabalho no planejamento de recursos humanos?

O planejamento de recursos humanos pode usar abordagens qualitativas e quantitativas para prever a demanda de mão-de-obra. Os métodos quantitativos dependem de avaliações estatísticas e matemáticas, como análise de tendências da força de trabalho ou cálculo econométrico. As previsões qualitativas usam o julgamento gerencial em uma base mais individual, identificando as necessidades internamente e depois oferecendo ou treinando as habilidades necessárias. Por fim, muitos departamentos de recursos humanos podem usar os sinais básicos de oferta e demanda gerados no mercado de trabalho para estimar a demanda.

No setor privado, o tipo e a quantidade de mão de obra demandada são uma função da demanda total de produtos e serviços na economia. Nesse sentido, é o consumidor quem controla o trabalho e não o empregador. Cabe aos produtores prever e implantar mão de obra demandada de maneira lucrativa. A principal fonte de informações sobre trabalho vem dos preços - a taxa salarial estabelecida no mercado, os preços de bens e serviços e o custo de alternativas ao trabalho manual.

Conceitualmente, prever a demanda de mão-de-obra não é diferente de prever a combinação certa de quaisquer entradas de capital. As empresas devem antecipar com êxito a demanda dos consumidores e encontrar maneiras econômicas de trazer bens ou serviços ao mercado. Um gerente de produção industrial pode perguntar: "Quantos widgets devo levar ao mercado no próximo ano?" Da mesma forma, um gerente de recursos humanos pode perguntar: "Quantos funcionários precisaremos para produzir esses widgets no próximo ano? Em que nível de habilidade?"

A literatura contemporânea sobre planejamento de recursos humanos identifica vários métodos comuns de estimativa das necessidades de capital humano de uma empresa. Isso inclui julgamento gerencial, técnicas de estudo de trabalho (também conhecidas como análise de carga de trabalho), análise de tendências, Delphi Technique e análise de regressão baseada em modelo.