A legfontosabb alkalmazási területek: így termel valódi üzleti értéket a gyakorlati HR-analitika

Rusznyák András

mesterséges intelligencia szakértő

If you prefer to read in English, you can find this article here

Eddig javarészt elméletet építettünk:

• Leíró + diagnosztikai analitika: mi történt és miért.

• Prediktív analitika: mi várható legközelebb (pl. fluktuációs kockázat).

• Preskriptív analitika: mit tegyünk (pl. célzott megtartási lépések).

• Alapok: metrikák, tiszta adatok, egyértelmű célok, governance és dataliteráció.

• Hatásmérés: ROI, HR-mutatók és folyamatos fejlesztés.

Most mindezt gyakorlatba fordítjuk. Négy részletes, eszközfüggetlen használati eset (prediktív/preskriptív) következik előfeltételekkel, lépésekkel, szükséges adatokkal és készségekkel, valamint konkrét üzleti értékkel.

FONTOS MEGJEGYZÉS:

Generatív MI-t is igénybe vettünk a cikk elkészítéséhez.

Üzleti probléma
A toborzás lassú, az új belépők minősége ingadozó. A vezetők gyorsabb pozíció betöltést, magasabb QoH-t és alacsonyabb cost-per-hire-t szeretnének – méltányosság mellett.

Előfeltételek

• ATS-higiéné (egységes szakaszok, forráskövetés).

• QoH-definíció (pl. 6–12. hónap teljesítménye, ramp-idő, korai megtartás).

• Előre egyeztetett beavatkozások (csatornamix, interjúfolyamat, értékelés, ajánlat időzítése).

Szükséges adatok

• ATS: requisition dátumok, folyamatlépések, elutasítási okok, források, interjúztatók, teszteredmények.

• HRIS/teljesítmény: új belépők eredményei (értékelés, PIP), korai fluktuáció (≤ 12 hónap), ramp KPI-ok.

• Kompenzáció: ajánlat összeg és sávpozíció; verbáltól aláírásig eltelt idő.

• Opcionális: strukturált interjúpontok, skill-tagek, hiring manager terheltség.

Készségek és módszerek

• Prediktív: logisztikus regresszió/GBM QoH-valószínűséghez; survival analízis time-to-fill előrejelzéshez.

• Preskriptív: egyszerű szabályok/optimalizáció (pl. „+20% büdzsé a legjobb QoH/$ csatornára”).

• Méltányosság: alcsoportra (nem, hely, stb.) vonatkozó hatások monitorozása.

Lépések

1. Siker és célok kijelölése.
   – QoH KPI (pl. „≥ elvárásoknak megfelel a 9. hónapban” + 12. hónapig marad); time-to-fill cél szerepkörönként.

2. Prediktív modellek felépítése.
   – Történeti adatokon QoH-modell: jellemzők = forrás, értékelések, interjúszignálok, ajánlat időzítés, vezető leterheltség.
   – Time-to-fill survival modell szerepkör × lokáció bontásban.

3. Preskriptív karok megtervezése.
   – Csatornamix: a legjobb QoH per 1 000 egység költés arányára súlyozás.
   – Ajánlatstratégia: az elfogadási valószínűség mozgatói (időzítés, sávon belüli pozíció).
   – Folyamat: magas jel-erejű lépések előrébb hozása; automatikus SLA-k.

4. Pilot és értékelés.
   – 2–3 kulcs szerepkörben A/B vagy „stepped-wedge” pilot.
   – Kövesd: QoH-javulás, time-to-fill delta, offer-accept rate, cost-per-hire.

5. Skálázás, védőkorlátokkal.
   – Heti dashboard, fairness-mutatók alcsoportra bontva.
   – Negyedéves modellfrissítés; hatástalan beavatkozások kivezetése.

Várható üzleti haszon (12 hónap)

• 10–25% gyorsulás a pozíció betöltési időben célzott szerepkörökben.

• 5–15% QoH-javulás (kevesebb korai teljesítményprobléma).

• 10–20% cost-per-hire csökkenés csatornaoptimalizációval.

• Jobb jelöltélmény (rövidebb ciklus, tisztább kritériumok).

Toborzás, staffing, onboarding

Kompenzáció és juttatások

Üzleti probléma
Megugró fluktuáció bizonyos sávokban; kompresszió erős felvételi hullám után; alulhasznált juttatások. A pénzügy fix büdzsé mellett vár kézzelfogható hatást.

Előfeltételek

• Friss, tiszta béradatbázis (alap, változó, részvény, sáv, lokáció).

• Policyk tisztázása (sávok, előléptetés, ciklusok), piaci benchmarkok.

Szükséges adatok

• HRIS/comp: alap-/bónusz/ESOP, band/grade, compa-ratio, szolgálati idő, utolsó emelés dátuma.

• Piaci adatok: sávok szerepkörönként/lokációnként.

• Eredmények: teljesítmény, elkötelezettség, flight-risk jelek, kilépési okok.

• Juttatások: bevezetési és felhasználási minták, érzékelt érték.

Készségek és módszerek

• Prediktív: flight-risk modell kompenzációs jellemzőkkel (compa-ratio, emelés óta eltelt idő, belső paritás).

• Preskriptív: lineáris programozás vagy heurisztika a korlátos büdzsé elosztására — maximalizálni a kockázatcsökkenést és minimalizálni az equity-gap-eket.

• Bér-egyenlőség: regressziós reziduál-elemzés az „indokolatlan” eltérések feltárására; orvoslási terv.

Lépések

1. Korlátok feltérképezése.
   – Büdzsélimit; policyk (max % emelés, ciklusidő); equity-irányelvek.

2. Kockázat és egyenlőség számszerűsítése.
   – Flight-risk és kompressziós pontszám; compa-ratio, belső paritás.
   – Bér-egyenlőségi diagnosztika (kontroll: szerep, szint, szolgálati idő, lokáció).

3. Beavatkozási forgatókönyvek.
   – Célzott alapbéremelés, egyszeri retention bónusz, juttatási csomag frissítés (pl. gyermekfelügyelet, L&D-keret).
   – Kockázatcsökkenés/1 000 egység és equity-javulás becslése.

4. Mix optimalizálása.
   – Használj egyszerű optimalizációt, pl. maximalizáld az összes várt kockázatcsökkenést + equity-javulást olyan feltétellel, hogy maradjon a büdzsén és policyken belül.
   – Addj hozzá minimum szabályokat, pl.: „90% compa-ratio alatt mindenki kap legalább X-et.”

5. Végrehajtás és monitorozás.
   – Negyedéves ütemezés; egységes menedzseri kommunikáció.
   – Kövesd: megtartási hatás, elkötelezettség, equity-gap trendek baseline-hoz képest.

Várható üzleti haszon (12 hónap)

• 15–30% flight-risk csökkenés a célcsoportokban.

• Kézzelfogható kompresszió-enyhülés és mérhető bér-egyenlőségi javulás.

• Juttatáshasználat észlelt értékének növekedése plusz költés nélkül.

• Erősebb munkáltatói márka és compliance-biztonság.

Bérszámfejtés és HR-megfelelés

Üzleti probléma
Túlóra, ebédszünet, státuszbesorolás, dokumentum-lejárat – mind pénzügyi és reputációs kockázat. Cél: kevesebb incidens, kevesebb kézi javítás.

Előfeltételek

• Konszolidált munkaidő-adatfolyam; explicit rögzített policy-szabályok; incidensnapló (audit, korrekciók).

Szükséges adatok

• Bér/timesheet: kártyák, műszakok, túlórák, kivételek, óradíj, lokáció.

• HRIS: szerződéstípus, munkaidő-arány, exempt/non-exempt, munkavállalási engedély lejárata.

• Policy: joghatósági szabályok, kollektív szerződések, belső irányelvek.

• Incidensek: múltbeli jogsértések, korrekciók, bírságok, auditmegállapítások.

Készségek és módszerek

• Prediktív: anomália-detekció (isolation forest/autoencoder) időnyilvántartási mintákra; „következő ciklusban valószínű jogsértés” előrejelzése.

• Preskriptív: szabálymotor ütemezési javaslatokhoz (csere, szünet beillesztése, túlóra plafon) és lejáratkezeléshez (megújítási workflow).

• Compliance-design: szabályok leírása közérthető nyelven + automatizált tesztek.

Lépések

1. Szabályok és kockázatok feltérképezése.
   – Policy lefordítása gépileg ellenőrizhető tesztekre (pl. „>6 egymást követő munkanap = flag”).
   – Kockázatok rangsora költség/kitettség alapján.

2. Korai jelzések építése.
   – Történeti kivételeken tanított modellek; vezető, telephely, szerep, szezonalitás minták.
   – Determinisztikus ellenőrzések (pl. szünet-kompliancia) kombinálása prediktív jelekkel.

3. Korrektív javaslatok.
   – Automatikus műszak-javaslatok (szünet beszúrása, túlóra korlát, átcsoportosítás).
   – Dokumentum-megújítások indítása hetekkel a lejárat előtt.

4. Visszacsatolás lezárása.
   – Menedzseri jóváhagyás egy kattintással/alternatívákkal.
   – Elfogadottsági arány és incidensmegelőzés tanulása a rendszerben.

5. Audit és fejlesztés.
   – Havi incidens ráta, kézi korrekciók, megoldási idő, bírságkitettség riport.
   – Jogszabály-változáskor szabálykönyv frissítése; negyedéves modell frissítés.

Várható üzleti haszon (6–12 hónap)

• 30–60%-kal kevesebb bérszámfejtési kivétel és korrekció.

• Jelentős visszaesés a túlóra/ebédszünet jogsértésekben.

• Alacsonyabb auditkockázat, jobb dolgozói bizalom és bérpontosság.

• Kevesebb „vészhelyzeti” fizetés-eszkaláció a menedzsereknél.

Mi jön ezután?

1. Skill-gráf alapú belső mobilitás (fél-automata preskriptív).
   Állások és munkatársak készséggráfra illesztése (állás-/tanulási szövegek beágyazásával), hogy a rendszer a legkisebb tanulási útvonalat és a legnagyobb üzleti hasznot adó belső váltásokat ajánlja.

2. Uplift-modellezés megtartási lépésekhez.
   Nem azt jelezzük, ki kockázatos, hanem azt, kinél melyik beavatkozásnak van a legnagyobb kauzális hatása (mentor vs. vezetői coaching vs. kompenzáció).

3. Adatvédelem-barát kiégés-előrejelzés.
   Aggregált, beleegyezésen alapuló naptár/munkaidő-jelekből csapatszintű kiégés-kockázat és PTO-simítás javaslat – egyéni tartalomkövetés nélkül.

4. Dinamikus munkaerő-tervezés a bevételi pipeline-hoz kötve.
   CRM/projekt-pipeline összekötése felvételi, belső mobilitási és külsős kapacitások előrejelzésével; „mi lenne, ha csúszik a pipeline?” szimuláció és lépcsőzetes toborzás.

5. Méltányosság-tudatos toborzási és bérjavaslatok.
   Bias-detekció és fairness-korlátok beépítése, hogy a shortlistek és bérmozgások egyszerre optimalizálják az üzleti eredményt és a méltányosságot.

6. Generatív „copilot” HRBP-knek (védőkorlátokkal).
   Dashboardokból és playbookokból adatvezérelt narratívák, menedzseri beszédpontok, akciótervek tervezése — emberi felülvizsgálattal és policy-kontrollal.

Gyors visszatekintés – hol tartunk?

Képzés és fejlesztés (L&D)

Prediktív „Quality of Hire” (QoH) + time-to-fill előrejelzés

Preskriptív bér-/juttatási mix optimalizáció a fluktuációs kockázat és kompresszió csökkentésére

Prediktív tanulási hatás a teljesítményre/megtartásra + preskriptív, személyre szabott tanulási utak

Üzleti probléma
Jelentős L&D-költés, de a hatás a teljesítményre/megtartásra nem egyértelmű; a programok „széles hatáskörűek és nem célzottak”.

Előfeltételek

• LMS időbélyegekkel; legalább alap skill-taxonómia; tiszta teljesítmény- és megtartási outcome-ok.

Szükséges adatok

• LMS: jelentkezés, teljesítés, pontszámok, időráfordítás, tanulási modalitás.

• Teljesítmény: negyedéves rating, OKR/KPI-eredmény, menedzseri visszajelzés.

• Megtartás: kilépések, belső mozgások; szolgálati idő; szerepváltás.

• Skill-adatok: önértékelés, menedzseri értékelés, kurzus–skill leképezés.

Készségek és módszerek

• Prediktív: a tanulási útvonalak és outcome-ok kapcsolatának modellezése (rating uplift, ramp-idő).

• Kauzális becslés: PSM (propensity score matching), DiD (difference-in-differences) – szelekciós torzítás csökkentésére.

• Preskriptív: szabályok/heurisztika vagy multi-armed bandit a „next best module” ajánláshoz (persona: szerep × szint × skill-rés × szolgálati idő).

Lépések

1. Outcome-ok és personák definiálása.
   – Ramp-idő napokban, következő ciklus rating, 12 hónapos megtartás.
   – Persona: szerep/szint × skill-rés × szolgálati idősáv.

2. Hatás mérése meggyőzően.
   – PSM/DiD a tanulás kauzális hatására (pl. „X kurzus +0,2 rating-javulást hoz új team leadeknél”).
   – Kisebb A/B kohorszokkal validálás, ahol lehetséges.

3. Preskriptív tanulási utak.
   – Personánként 3–5 modul a legjobb hatás/ráfordítás arány alapján.
   – Menedzseri „gyakorlófeladat” és közösségi gyakorlat (community of practice) a beágyazáshoz.

4. Szállítás és beágyazás.
   – Ajánlások LMS-főoldalon; menedzser-nudge a gyakorlási idő beütemezésére.
   – Mikro-badge-ek belső lehetőségekhez kötve.

5. Értékelés és iteráció.
   – Kövesd: ramp-idő, rating-uplift, belső mobilitás, 12 hó megtartás – tanulók vs. illesztett kontroll.
   – Alacsony hatású modulok kivezetése; nagy ROI-t adók felskálázása.

Várható üzleti haszon (9–12 hónap)

• 10–25% gyorsabb ramp-idő új szerepekben.

• 5–10% rating-javulás célzott personáknál.

• 5–12% magasabb megtartás fontos szerepkörökben tanulók körében.

• Jobb belső mobilitás és menedzseri magabiztosság a gyakorlati megerősítések révén.

Prediktív korai jelzők + preskriptív ütemezési/policy lépések

Ezek rövid távúak és részben spekulatívak; a megvalósíthatóság az adatok és a governance érettségétől függ.

Megvalósítási jegyzetek (minden use case-hez)

• Fókuszált indulás. Válassz egy szerepkört vagy üzletágat 90 napos pilotra.

• Legyen explicit akció. Minden modell vezessen konkrét beavatkozásokhoz (csatornamix, szünet beillesztés, mentor kijelölés, +X% emelés).

• Javulást mérj, ne csak pontosságot. Valódi üzleti kimeneteket kövess (QoH-javulás, jogsértéscsökkenés) és ROI-t.

• Mindent átható governance. Adatminőség, fairness-ellenőrzések, átlátható kommunikáció = bizalom.

• Tanítsd a menedzsereket. Egy 30 perces enablement session is döntő lehet a bevezetésnél.

Következik: Következő cikkünkben olyan újonnan megjelenő módszereket mutatunk be, mint a HR-ben alkalmazott hangulatelemzés, a GPT-alapú lemorzsolódási előrejelzők, valamint az etikai megfontolások (elfogultság, átláthatóság).

Olvastad már a többi cikkünket? Irány a Tudástér

Kérdésed vagy megjegyzésed van? Lépj velünk kapcsolatba