Việc tiếp cận dữ liệu lao động theo thời gian thực giúp các nhà lãnh đạo dự đoán được khoảng trống nhân sự và tối ưu hóa lịch trình, tạo ra lợi thế vận hành lớn.
Chuyên gia chiến lược tăng trưởng Eric Galuppo giải thích tại sao khả năng theo dõi lao động theo thời gian thực đang trở nên thiết yếu để mở rộng các hoạt động sử dụng nhiều lao động.
Các doanh nghiệp trong lĩnh vực logistics, bán lẻ, khách sạn, chăm sóc tại nhà và an ninh tư nhân đang đối mặt với sự phân chia cạnh tranh mới — không dựa trên khối lượng tuyển dụng, mà dựa trên khả năng nắm bắt lực lượng lao động. Khi hành vi lao động trở nên bất ổn hơn, các công ty có cái nhìn theo thời gian thực về mô hình chuyên cần, xu hướng tin cậy và sự gắn kết của người lao động đang vượt trội hơn những công ty vẫn dựa vào lịch trình thủ công và các chỉ số hồi cố.
Theo chuyên gia chiến lược tăng trưởng Eric Galuppo, sự thay đổi này đánh dấu một bước ngoặt. "Tuyển dụng từng là hạn chế chính. Giờ đây thách thức thực sự là dự đoán ai sẽ xuất hiện, ai có thể rời đi sớm và rủi ro vận hành đang tích tụ ở đâu."
Khi bước vào năm 2026, nhu cầu về các hệ thống lực lượng lao động dự đoán đang tăng mạnh, và các công ty áp dụng sớm đang có được lợi thế vận hành có thể đo lường được.
Sự phát triển của các hệ thống lực lượng lao động dự đoán
Khả năng theo dõi dự đoán đang trở thành yếu tố phân biệt chính. Ngày càng nhiều doanh nghiệp đang đầu tư vào các công cụ theo dõi mô hình chuyên cần, thay đổi độ tin cậy, chỉ báo kiệt sức và rủi ro nghỉ việc sớm. Các báo cáo từ PwC, Accenture, McKinsey và Gartner lưu ý rằng các tổ chức sử dụng phân tích lực lượng lao động dự đoán có thể dự đoán tốt hơn nhu cầu tuyển dụng, chuẩn bị cho những thay đổi trong ngành và ngăn chặn tình trạng mất người trước khi nó làm gián đoạn hoạt động — định vị khả năng theo dõi lao động theo thời gian thực như một lợi thế cạnh tranh chứ không phải chức năng hậu cần.
Những gì từng chỉ dành cho các doanh nghiệp lớn hiện đang lan rộng sang các công ty quy mô trung bình trong:
- logistics
- an ninh tư nhân
- khách sạn
- bán lẻ
- chăm sóc tại nhà
Các hệ thống này phát hiện các tín hiệu sớm mà các nhà quản lý không thể thấy trước đây — chẳng hạn như xác suất vắng mặt tăng cao, sự gắn kết giảm sút hoặc tình trạng bất ổn trong các ca làm việc hoặc nhóm cụ thể.
Đằng sau hậu trường, các hệ thống dự đoán này sử dụng thuật toán học có giám sát được đào tạo trên dữ liệu chuyên cần, hiệu suất và gắn kết lịch sử nhiều năm. Chúng xác định các mô hình hành vi tinh tế trước nhiều tuần trước khi sự gián đoạn trở nên rõ ràng, tích hợp các nguồn cấp dữ liệu theo thời gian thực để cập nhật động đánh giá rủi ro và điểm tin cậy. Các nền tảng như Kronos Workforce Dimensions, ADP DataCloud, Microsoft Fabric workforce analytics, Workday + Peakon, Eightfold AI, SAP SuccessFactors Scheduling AI và Amazon DSP labor forecasting AI minh họa cho làn sóng phân tích dự đoán hỗ trợ bởi AI doanh nghiệp này.
Dữ liệu ngành xác nhận hiệu quả của các công cụ này:
- McKinsey nhận thấy 30–50% biến động lịch trình có thể dự đoán được bằng các mô hình machine learning (McKinsey Operations Insights 2025)
- SHRM báo cáo rằng tình trạng mất người giai đoạn đầu chiếm 40–60% bất ổn vận hành trong các ngành có tỷ lệ thay đổi nhân sự cao (SHRM turnover cost analysis)
- Deloitte nêu bật bán lẻ và chăm sóc sức khỏe là những người áp dụng hàng đầu lịch trình dự đoán do tình trạng kiệt sức tuyến đầu và biến động chuyên cần gia tăng (Deloitte CFO Signals Q3 2025)
Ví dụ thực tế: Walmart
Walmart đã triển khai nền tảng Quản lý Nguồn nhân lực hỗ trợ bởi AI của Workday để tối ưu hóa lập kế hoạch lực lượng lao động, quản lý nhân tài và bảng lương. Hệ thống này cho phép Walmart dự báo chính xác nhu cầu nhân sự, giảm chi phí vận hành bằng cách điều chỉnh cung lao động với cầu một cách linh hoạt. Khả năng AI của Workday phân tích dữ liệu gắn kết và hiệu suất của nhân viên để cải thiện duy trì tuyển dụng và giảm vắng mặt, cung cấp cho Walmart khả năng theo dõi lao động theo thời gian thực thúc đẩy hiệu quả vận hành và lợi nhuận (Workday AI at Walmart).
Tại sao khả năng nắm bắt quan trọng hơn khối lượng
Trong thập kỷ qua, câu hỏi lực lượng lao động chủ đạo là:
"Chúng ta có thể tuyển đủ người không?"
Giờ đây câu hỏi cấp bách hơn là:
"Chúng ta có thể tin tưởng vào lực lượng lao động hiện có không?"
Chỉ riêng khối lượng tuyển dụng không giải quyết được các lỗi tin cậy. Một nhân viên bất ổn có thể gây ra thay đổi ca làm việc dây chuyền, chi phí làm thêm giờ, kiệt sức của giám sát viên, bỏ lỡ cửa sổ dịch vụ và giảm sự hài lòng của khách hàng. Các hệ thống dự đoán giúp định lượng và khép kín khoảng trống năng lực ẩn này.
An ninh như trường hợp thử nghiệm sớm
An ninh tư nhân là một trong những ngành chậm nhất trong việc áp dụng các công cụ này nhưng đối mặt với một số rủi ro lớn nhất do tỷ lệ thay đổi nhân sự cao và biến động. "Các công ty an ninh thường vẫn đang chạy lịch trình từ bảng tính hoặc thậm chí giấy tờ," Galuppo lưu ý. "Họ cảm nhận những vấn đề này trước những người khác nhưng có một số công cụ ít tinh vi nhất để quản lý chúng."
Các hệ thống dự đoán mở khóa điều gì
Khả năng theo dõi lực lượng lao động theo thời gian thực cho phép:
- Lịch trình chủ động thay thế việc xáo trộn phút chót
- Xác định sớm các mô hình kiệt sức và mất gắn kết
- Giảm chi phí làm thêm giờ và phân phối khối lượng công việc giám sát tốt hơn
- Thành công tốt hơn trong việc đào tạo nhân viên mới
- Cải thiện độ tin cậy dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng
Tác động tài chính và kết nối FinTech
Ngoài lợi ích vận hành, phân tích lực lượng lao động dự đoán giảm thiểu rò rỉ biên lợi nhuận gây ra bởi làm thêm giờ không lên kế hoạch và vắng mặt. Các bảng điều khiển FinOps tích hợp dữ liệu chuyên cần và mô hình dự đoán cho phép các CFO dự báo tăng đột biến làm thêm giờ và định lượng "chi phí hỗn loạn." Những hiểu biết tài chính này cung cấp cho các giám đốc điều hành các chỉ số có thể hành động liên kết trực tiếp sự ổn định lao động với biên lợi nhuận vận hành, tối ưu hóa bảng lương và tiết kiệm chi phí—biến dữ liệu vận hành thành các quyết định tài chính chiến lược thúc đẩy tăng trưởng và khả năng phục hồi (Accenture Operating Model).
Dự báo 12 tháng về việc áp dụng
Các báo cáo nhà phân tích hàng đầu từ Accenture, McKinsey và Gartner hội tụ vào điều này:
Phân tích lực lượng lao động dự đoán đang chuyển từ công nghệ mới nổi sang cơ sở hạ tầng vận hành tiêu chuẩn. Các công ty quy mô trung bình đang đẩy nhanh việc áp dụng khi biến động lao động vẫn tiếp diễn. Khả năng nắm bắt lực lượng lao động đang trở thành lợi thế cạnh tranh quyết định, vượt qua khối lượng tuyển dụng hoặc chiến lược lương.
Kết luận
Các công ty có vị thế tốt nhất để mở rộng quy mô vào năm 2026 sẽ không chỉ tuyển thêm nhiều nhân viên—họ sẽ hiểu sâu sắc về lực lượng lao động của mình. Phân tích dự đoán cho phép phát hiện sớm bất ổn và can thiệp chủ động, xây dựng các đội ngũ tuyến đầu đáng tin cậy. Như Eric Galuppo nói, "Tương lai của các hoạt động sử dụng nhiều lao động không chỉ là về nhân sự. Đó là về việc nhìn thấy vấn đề đủ sớm để ngăn chặn chúng."
Trong thị trường lao động bất ổn ngày nay, khả năng theo dõi lực lượng lao động dự đoán đang trở thành nền tảng mới cho khả năng phục hồi và tăng trưởng vận hành.
