Akses kepada data buruh secara langsung memberi kuasa kepada pemimpin untuk menjangka jurang kakitangan dan mengoptimumkan jadual, mewujudkan kelebihan operasi yang besar.
Ahli strategi pertumbuhan Eric Galuppo menerangkan mengapa keterlihatan buruh masa nyata semakin penting untuk meningkatkan operasi intensif buruh.
Perniagaan merentasi logistik, runcit, hospitaliti, penjagaan berasaskan rumah, dan keselamatan persendirian menghadapi jurang persaingan baharu — bukan berdasarkan jumlah pengambilan pekerja, tetapi pada keterlihatan tenaga kerja. Apabila tingkah laku buruh menjadi lebih tidak menentu, syarikat yang mempunyai pandangan masa nyata terhadap corak kehadiran, trend kebolehpercayaan, dan penglibatan pekerja mengatasi prestasi mereka yang masih bergantung pada penjadualan manual dan metrik pandangan belakang.
Menurut ahli strategi pertumbuhan Eric Galuppo, peralihan ini menandakan titik perubahan. "Pengambilan pekerja dahulunya merupakan kekangan utama. Kini cabaran sebenar ialah meramalkan siapa yang akan hadir, siapa yang mungkin pulang awal, dan di mana risiko operasi sedang terbina."
Apabila kita memasuki tahun 2026, permintaan untuk sistem tenaga kerja ramalan meningkat dengan mendadak, dan syarikat yang menggunakannya lebih awal memperoleh kelebihan operasi yang boleh diukur.
Kebangkitan sistem tenaga kerja ramalan
Keterlihatan ramalan menjadi pembeza utama. Semakin banyak perniagaan melabur dalam alat yang menjejak corak kehadiran, perubahan kebolehpercayaan, penunjuk keletihan, dan risiko berhenti awal. Laporan daripada PwC, Accenture, McKinsey, dan Gartner menyatakan bahawa organisasi yang menggunakan analitik tenaga kerja ramalan boleh menjangka keperluan pengambilan pekerja dengan lebih baik, bersedia untuk peralihan industri, dan mencegah pergeseran sebelum ia mengganggu operasi — meletakkan keterlihatan buruh masa nyata sebagai kelebihan kompetitif dan bukannya fungsi pejabat belakang.
Apa yang dahulunya dikhaskan untuk perusahaan besar kini merebak merentasi firma bersaiz sederhana dalam:
- logistik
- keselamatan persendirian
- hospitaliti
- runcit
- penjagaan berasaskan rumah
Sistem ini menampilkan isyarat awal yang tidak dapat dilihat oleh pengurus sebelum ini — seperti peningkatan kemungkinan tidak hadir, penurunan penglibatan, atau ketidakstabilan dalam syif atau pasukan tertentu.
Di sebalik tabir, sistem ramalan ini menggunakan algoritma pembelajaran terselia yang dilatih pada data kehadiran, prestasi, dan penglibatan berbilang tahun. Mereka mengenal pasti corak tingkah laku halus beberapa minggu sebelum gangguan menjadi kelihatan, mengintegrasikan suapan data masa nyata untuk mengemas kini penilaian risiko dan skor kebolehpercayaan secara dinamik. Platform seperti Kronos Workforce Dimensions, ADP DataCloud, analitik tenaga kerja Microsoft Fabric, Workday + Peakon, Eightfold AI, SAP SuccessFactors Scheduling AI, dan Amazon DSP labor forecasting AI menggambarkan gelombang analitik ramalan berasaskan AI perusahaan ini.
Data industri mengesahkan keberkesanan alat ini:
- McKinsey mendapati 30–50% daripada volatiliti penjadualan boleh diramalkan dengan model pembelajaran mesin (McKinsey Operations Insights 2025)
- SHRM melaporkan bahawa pergeseran tempoh awal menyumbang 40–60% daripada ketidakstabilan operasi dalam industri pusing ganti tinggi (SHRM turnover cost analysis)
- Deloitte menyerlahkan runcit dan penjagaan kesihatan sebagai pengguna utama penjadualan ramalan kerana peningkatan keletihan barisan hadapan dan volatiliti kehadiran (Deloitte CFO Signals Q3 2025)
Contoh dunia sebenar: Walmart
Walmart telah melaksanakan platform Pengurusan Modal Insan berkuasa AI Workday untuk mengoptimumkan perancangan tenaga kerja, pengurusan bakat, dan gaji. Sistem ini membolehkan Walmart meramalkan keperluan kakitangan dengan tepat, mengurangkan kos operasi dengan menyelaraskan bekalan tenaga kerja dengan permintaan secara dinamik. Keupayaan AI Workday menganalisis data penglibatan dan prestasi pekerja untuk meningkatkan pengekalan pengambilan pekerja dan mengurangkan ketidakhadiran, memberikan Walmart keterlihatan buruh masa nyata yang memacu kecekapan operasi dan keuntungan (Workday AI at Walmart).
Mengapa keterlihatan lebih penting daripada jumlah
Selama dekad yang lalu, soalan tenaga kerja yang dominan ialah:
"Bolehkah kita mengambil cukup pekerja?"
Kini soalan yang lebih mendesak ialah:
"Bolehkah kita mempercayai tenaga kerja yang kita miliki?"
Jumlah pengambilan pekerja sahaja tidak menyelesaikan kegagalan kebolehpercayaan. Seorang pekerja yang tidak stabil boleh mencetuskan perubahan syif berturut-turut, perbelanjaan lebih masa, keletihan penyelia, terlepas tetingkap perkhidmatan, dan kepuasan pelanggan yang lebih rendah. Sistem ramalan membantu mengukur dan menutup jurang kapasiti tersembunyi ini.
Keselamatan sebagai kes ujian awal
Keselamatan persendirian adalah antara industri paling perlahan untuk menerima pakai alat ini tetapi menghadapi beberapa risiko terbesar kerana pusing ganti tinggi dan kebolehubahan. "Firma keselamatan sering masih menjalankan jadual daripada hamparan atau bahkan kertas," Galuppo menyatakan. "Mereka merasai masalah ini sebelum yang lain tetapi mempunyai beberapa alat paling kurang canggih untuk menguruskannya."
Apa yang dibuka kunci oleh sistem ramalan
Keterlihatan tenaga kerja masa nyata membolehkan:
- Penjadualan proaktif menggantikan penyusunan semula saat akhir
- Pengenalpastian awal corak keletihan dan penyahpenglibatan
- Pengurangan kos lebih masa dan pengagihan beban kerja penyelia yang lebih baik
- Kejayaan yang lebih baik dalam meningkatkan pekerja baharu
- Kebolehpercayaan perkhidmatan yang lebih baik dan kepuasan pelanggan
Kesan kewangan dan kaitan FinTech
Selain faedah operasi, analitik tenaga kerja ramalan mengurangkan kebocoran margin yang disebabkan oleh lebih masa yang tidak dirancang dan ketidakhadiran. Papan pemuka FinOps yang mengintegrasikan data kehadiran dan model ramalan membolehkan CFO meramalkan lonjakan lebih masa dan mengukur "kos huru-hara". Pandangan kewangan ini memberikan eksekutif metrik tindakan yang mengaitkan kestabilan buruh secara langsung dengan margin operasi, pengoptimuman gaji, dan penjimatan kos—mengubah data operasi menjadi keputusan kewangan strategik yang memacu pertumbuhan dan ketahanan (Accenture Operating Model).
Ramalan 12 bulan untuk penggunaan
Laporan penganalisis terkemuka daripada Accenture, McKinsey, dan Gartner berkumpul pada ini:
Analitik tenaga kerja ramalan beralih daripada teknologi baru muncul kepada infrastruktur operasi standard. Syarikat bersaiz sederhana mempercepatkan penggunaan kerana volatiliti buruh berterusan. Keterlihatan tenaga kerja menjadi kelebihan kompetitif yang menentukan, mengatasi jumlah pengambilan pekerja atau strategi upah.
Kesimpulan
Syarikat yang paling bersedia untuk berkembang pada tahun 2026 bukan sahaja akan mengambil lebih ramai pekerja—mereka akan memahami tenaga kerja mereka dengan mendalam. Analitik ramalan membolehkan pengesanan awal ketidakstabilan dan intervensi proaktif, membina pasukan barisan hadapan yang boleh dipercayai. Seperti yang dikatakan oleh Eric Galuppo, "Masa depan operasi intensif buruh bukan sahaja mengenai kakitangan. Ia mengenai melihat masalah cukup awal untuk mencegahnya."
Dalam pasaran buruh yang tidak menentu hari ini, keterlihatan tenaga kerja ramalan menjadi asas baharu untuk ketahanan operasi dan pertumbuhan.
