Modelos Predictivos en el Abandono Laboral

Escrito por Enrique Agapito el 20/08/2020

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La coyuntura de una pandemia mundial a causa del virus del Covid-19 afecta profundamente los entornos laborales, generando impactos a nivel económico y social, lo cual coloca a las organizaciones en una situación difícil al tener que separar a sus trabajadores, afectando de esta manera los medios de vida de millones de personas. Sin embargo, las mismas organizaciones deben considerar que si esperan sobrevivir, deberán también poder identificar y retener sus talentos con la convicción de que las personas son necesarias para mantenerse vigentes en un mercado altamente competitivo y al mismo tiempo de alta incertidumbre incluso para el trabajador, el cual también tomará acciones en busca de una seguridad laboral.

Por ello, las empresas, antes de optar por medidas de desempleo, deben velar por la seguridad de sus negocios a través de las sostenibilidad de puestos de trabajo frente a la necesidad de resolver la fuga de talento que se convierte en un tema de vital importancia. Las razones por las cuales los empleados abandonan sus puestos de trabajo en relativos periodos de tiempo o en momentos vitales para la propia organización puede deberse a diversas circunstancias y es por ello que que deben de contar con los medios analíticos de datos necesarios para poder analizar los factores que dan lugar a esta situación y entre los cuales se podrían visualizar:

  • Falta de estrategia para la retención de talentos
  • Desmotivación laboral
  • Falta de planes de carrera
  • Desconocimiento del empleado


Son cada vez más las áreas de recursos humanos de 
diferentes empresas que deciden aplicar técnicas estadísticas y de predicción en la búsqueda de contestar a preguntas como: ¿Es posible conocer los motivos por los que renuncian mis empleados? o ¿Existe alguna forma de prever que nuestros empleados renuncien mediante la aplicación de estrategias para su retención?así como conocer el porqué del comportamiento de las variables relacionadas a la rotación de sus empleados mediante el uso de adecuadas herramientas de minería de datos y análisis predictivo existentes en el mercado a fin de afrontarla, evitarla y de esta manera obtener una capacidad de pronóstico que se traduce en beneficios relacionados al aumento de la rentabilidad y mejora de los márgenes de costo-beneficio derivados de la forma de decisiones de personal que logran una estabilidad laboral para confort de su personal. Por tanto, hablar de beneficios logrados a través de la analítica de datos, es hablar de:


De esta manera, las áreas de recursos humanos consiguen la 
optimización de sus procesos al llevar a cabo predicciones que relacionan de forma efectiva el comportamiento de sus empleados, sus características personales y profesionales y su rendimiento respecto al cómo se desempeñan en sus funciones correspondientes, en post de alcanzar los resultados de negocio deseados. Incluso esta optimización de procesos puede ser lograda previo a la contratación de personal, es decir, aplicando el análisis predictivo directamente al proceso de selección, es decir, aplicando el análisis predictivo directamente al proceso de selección, en miras de canalizar con eficacia las futuras inversiones de reclutamiento y evitar la rotación temprana de los contratados al aumentar la compresión del entorno, la competencia y los candidatos en el contexto de construir un marco analítico basado en la solidez de los datos.

Tópicos: #ModelosPredictivos #AbandonoLaboral