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La pianificazione delle risorse umane può utilizzare approcci qualitativi e quantitativi per la previsione della domanda di lavoro. I metodi quantitativi si basano sulla valutazione statistica e matematica, come l'analisi della tendenza della forza lavoro o il calcolo econometrico. Le previsioni qualitative utilizzano la valutazione manageriale su base più individuale, individuando le esigenze internamente e poi offrendo o addestrando le competenze necessarie. In ultima analisi, molti dipartimenti di risorse umane possono utilizzare i segnali base di domanda e offerta generati sul mercato del lavoro per stimare la domanda.

Nel settore privato, il tipo e la quantità di lavoro richiesto sono funzione della domanda totale di prodotti e servizi nell'economia. In questo senso, è il consumatore che controlla il lavoro e non il datore di lavoro. Spetta ai produttori predire e distribuire il lavoro richiesto in modo redditizio. La fonte primaria dell'informazione del lavoro deriva dai prezzi - il tasso salariale stabilito nel mercato, i prezzi delle merci e dei servizi e il costo delle alternative al lavoro manuale.

Concettualmente, la previsione della domanda di lavoro non è diversa da quella che prevede la giusta combinazione di tutti gli ingressi di capitale. Le aziende devono anticipare con successo la domanda dei consumatori e trovare modi economici per portare prodotti o servizi sul mercato. Un manager di produzione manifatturiero potrebbe chiedere, "Quanti widget dovrei portare sul mercato l'anno prossimo?" Allo stesso modo, un responsabile delle risorse umane potrebbe chiedere: "Quanti dipendenti avremo bisogno di produrre quei widget il prossimo anno? A quale livello di abilità?"

La letteratura contemporanea sulla pianificazione delle risorse umane individua diversi metodi comuni per stimare le esigenze del capitale umano di un'impresa. Queste includono la valutazione manageriale, le tecniche di studio del lavoro (noto anche come analisi del carico di lavoro), l'analisi della tendenza, la tecnica di Delphi e l'analisi di regressione basata sul modello.