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La planificación de recursos humanos puede usar enfoques cualitativos y cuantitativos para pronosticar la demanda laboral. Los métodos cuantitativos se basan en la evaluación estadística y matemática, como el análisis de tendencia de la fuerza de trabajo o el cálculo econométrico. Los pronósticos cualitativos utilizan el juicio de gestión de una manera más individual, detectando las necesidades internamente y luego pujando o entrenando las habilidades requeridas. En última instancia, muchos departamentos de recursos humanos pueden usar las señales de oferta y demanda básicas generadas en el mercado laboral para estimar la demanda.

En el sector privado, el tipo y la cantidad de mano de obra demandada es una función de la demanda total de productos y servicios en la economía. En este sentido, es el consumidor quien controla el trabajo y no el empleador. Depende de los productores predecir y desplegar mano de obra demandada de una manera rentable. La principal fuente de información laboral proviene de los precios: la tasa salarial establecida en el mercado, los precios de los bienes y servicios, y el costo de las alternativas al trabajo manual.

Conceptualmente, pronosticar la demanda laboral no es diferente de pronosticar la combinación correcta de cualquier insumo de capital. Las empresas deben anticipar con éxito la demanda del consumidor y encontrar formas rentables de llevar bienes o servicios al mercado. Un gerente de producción podría preguntar: "¿Cuántos widgets debería traer al mercado el próximo año?" De manera similar, un gerente de recursos humanos podría preguntar: "¿Cuántos empleados necesitaremos para producir esos widgets el próximo año? ¿A qué nivel de habilidades?"

La literatura contemporánea sobre planificación de recursos humanos identifica varios métodos comunes para estimar las necesidades de capital humano de una empresa. Estos incluyen juicio de gestión, técnicas de trabajo y estudio (también conocido como análisis de carga de trabajo), análisis de tendencias, la técnica Delphi y análisis de regresión basados ​​en modelos.