Recursos Humanos

Qué es el análisis predictivo

En primer lugar, y para poder entrar en materia, conviene aclarar qué es el análisis predictivo en recursos humanos.

Y, de forma general, podemos decir que estamos ante una técnica que utiliza datos históricos y algoritmos estadísticos para predecir eventos futuros.

Esta herramienta se basa en el análisis de grandes volúmenes de datos para identificar patrones y tendencias que pueden anticipar ciertos comportamientos o resultados.

En el ámbito de los recursos humanos, el análisis predictivo se utiliza para prever la probabilidad de que un empleado abandone la empresa, permitiendo a los responsables de recursos humanos tomar medidas proactivas para retener a los talentos clave.

Para ello, estudia elementos como la tasa de rotación, datos de rendimiento, métricas de absentismo y similares.

Con esto, y a través de modelos estadísticos y métodos de aprendizaje automático, las empresas obtienen insight sobre la probabilidad de que ocurran determinadas situaciones relacionadas con la plantilla.

Fundamentos

Como hemos visto en la definición, el análisis predictivo se basa en el uso de los datos. Esto implica recopilar información sobre evaluaciones de desempeño, satisfacción laboral, datos demográficos y otros.

Para obtenerlos, es posible recurrir a encuestas o entrevistas personales, donde se haga hincapié en aspectos críticos que afecten a la rotación.

Por ejemplo, al hacer entrevistas a las personas que han decidido salir de la empresa, podemos descubrir insatisfacción por falta de oportunidades de crecimiento, conflictos entre compañeros, desalineación con la cultura o falta de reconocimiento.

Aplicación en Recursos Humanos

La aplicación del análisis predictivo en recursos humanos implica varios aspectos, siendo uno de ellos el análisis de rotación de personal en una empresa. De forma global, esto son:

• Reclutamiento y contratación. El análisis predictivo en recursos humanos mejora significativamente los procesos de reclutamiento y contratación. Utilizando sistemas de modelado predictivo, las empresas pueden identificar y localizar talento basándose en datos del mercado laboral.
• Planificación y gestión de la fuerza laboral. Otra área clave donde el análisis predictivo es esencial es en la planificación y gestión de la fuerza laboral. Los datos sobre las preferencias, habilidades y aptitudes de los empleados ayudan a alinear a las personas con los roles adecuados. Además, estos datos son útiles para identificar cualquier brecha de competencias que deba abordarse. El análisis predictivo permite identificar a los líderes potenciales y a aquellos empleados con un desempeño fuerte o débil. Asimismo, ayuda a detectar a los empleados que buscan hacer un cambio en sus carreras, facilitando una gestión eficiente de la fuerza laboral.
• Predicción de un incremento en el índice de rotación de personal. Una de las aplicaciones más importantes del análisis predictivo en recursos humanos es la predicción del aumento de la tasa de rotación. Esto se puede lograr analizando las respuestas a las encuestas de compromiso laboral para determinar qué empleados están satisfechos y dónde pueden existir causas potenciales de altas tasas de rotación. Con estos datos, las empresas pueden redefinir funciones y oportunidades laborales según sea necesario. Además, permite un mejor enfoque en el desarrollo profesional y la formación de empleados con alto potencial.

Importancia de predecir la rotación de empleados

El análisis predictivo de datos aplicado a la rotación de empleados puede servir, por ejemplo, para mejorar la toma de decisiones.

Y es que midiendo datos históricos para predecir cuándo podría incrementarse la rotación y permitiendo tomar medidas preventivas para evitarla, se podría mejorar drásticamente las tasas de rotación.

El análisis de datos correctos puede brindar información valiosa sobre el rendimiento, progreso y necesidades de desarrollo de los empleados. Esto permite identificar quién se está desempeñando bien y quién podría mejorar con el desarrollo de habilidades específicas.

Consecuencias de la rotación para las empresas

Ahora bien, la importancia de este concepto se incrementa aún más cuando hacemos referencia a las consecuencias que tiene un alto índice de rotación de personal para las empresas.

Algunas de las principales consecuencias incluyen:

• Altos costes de reemplazo. El proceso de contratar y capacitar a nuevos empleados es costoso. Se estima que reemplazar a un trabajador puede costar entre seis y nueve meses de salario de ese empleado. Esto incluye gastos de reclutamiento, selección, incorporación y formación.
• Pérdida de conocimiento y experiencia. Cuando un empleado se va, la empresa pierde no solo a una persona, sino también el conocimiento y la experiencia que esta persona ha acumulado. Esto puede afectar la eficiencia operativa y la calidad del trabajo.
• Impacto en la moral del equipo. La salida de un empleado puede afectar negativamente la moral del equipo. Los compañeros de trabajo pueden sentirse desmotivados o inseguros sobre su propio futuro en la empresa, lo que puede llevar a una disminución en la productividad y a más rotación.
• Disminución en la productividad. Los nuevos empleados requieren tiempo para adaptarse y alcanzar el nivel de productividad de sus predecesores. Esto puede causar una disminución temporal en la eficiencia operativa.
• Deterioro de la imagen de la empresa. Una alta rotación de personal puede dañar la reputación de una empresa tanto internamente como externamente. Puede ser percibida como un lugar inestable para trabajar, lo que dificulta la atracción de talento de calidad.

Ventajas de usar el análisis predictivo para anticipar la rotación

El uso del análisis predictivo para anticipar la rotación de empleados ofrece numerosas ventajas para las empresas. Algunas de las más importantes son:

• Toma de decisiones informadas. El análisis predictivo proporciona información valiosa que permite a los gerentes de recursos humanos tomar decisiones informadas sobre la gestión del talento. Al entender los factores que contribuyen a la rotación, pueden implementar estrategias específicas para abordar estos problemas.
• Mejora en la fidelización de empleados. Al identificar a los empleados en riesgo de abandonar la empresa, se pueden tomar medidas preventivas para mejorar su satisfacción y compromiso. Esto puede incluir programas de desarrollo profesional, mejoras en las condiciones de trabajo y reconocimiento adecuado.
• Aumento de la productividad. Al reducir la rotación de personal, las empresas pueden mantener un equipo más estable y experimentado. Esto se traduce en un aumento de la productividad, ya que los empleados son más eficientes y tienen un mejor entendimiento de sus roles y responsabilidades.
• Mejora en la moral y el compromiso del equipo. Al demostrar que la empresa se preocupa por el bienestar y el desarrollo de sus empleados, se puede mejorar la moral y el compromiso del equipo. Esto crea un ambiente de trabajo más positivo y motivador.
• Fortalecimiento de la marca empleadora. Las empresas que logran mantener bajos índices de rotación de personal son vistas como lugares atractivos para trabajar. Esto mejora su reputación y facilita la atracción de talento de alta calidad.

Cómo implementar el análisis predictivo para la rotación

Vista la importancia del análisis predictivo para evitar la evitar la rotación de personal, es momento de pasar a comentar los diferentes aspectos relacionados con su implementación.

En este sentido, hablaremos de los elementos que más influyen en la rotación y de la recolección y gestión de los datos.

Identificar factores que influyen en la rotación de empleados

El primer paso para implementar el análisis predictivo de rotación de empleados es identificar los factores que influyen en la decisión de los empleados de abandonar la empresa.

Estos factores pueden variar según la organización, pero algunos comunes incluyen:

• Satisfacción laboral. La insatisfacción con el trabajo, las tareas asignadas o el entorno laboral puede llevar a la rotación. Realizar encuestas de satisfacción laboral regularmente puede ayudar a identificar problemas antes de que se conviertan en razones para renunciar.
• Oportunidades de desarrollo profesional. La falta de oportunidades para el crecimiento y desarrollo profesional es una causa común de rotación. Los empleados buscan lugares donde puedan aprender, crecer y avanzar en sus carreras.
• Compensación y beneficios. La competitividad de los salarios y beneficios ofrecidos puede influir en la fidelización de empleados. Evaluar regularmente la compensación y compararla con el mercado puede ayudar a prevenir la rotación.
• Equilibrio entre trabajo y vida personal. Un equilibrio deficiente entre el trabajo y la vida personal puede llevar al agotamiento y, eventualmente, a la rotación. Implementar políticas de trabajo flexible y promover un equilibrio saludable puede ser beneficioso.
• Cultura organizacional. La cultura de la empresa y la relación con los compañeros y supervisores también juegan un papel importante. Una cultura tóxica o la falta de apoyo pueden llevar a los empleados a buscar otras oportunidades.
• Reconocimiento y apreciación. Los empleados que no se sienten valorados o reconocidos por su trabajo son más propensos a abandonar la empresa. Crear un programa de reconocimiento efectivo puede mejorar la fidelización.

Recolectar y gestionar datos relevantes para el análisis predictivo

Una vez identificados los factores que influyen en la rotación de empleados, el siguiente paso es recolectar y gestionar los datos necesarios para el análisis predictivo.

Este proceso incluye varias etapas clave:

• Recopilación de datos. Hablamos de datos demográficos como edad, género, estado civil, y nivel educativo; datos laborales como posición actual, departamento, tiempo en la empresa, y promociones recibidas; datos de desempeño; datos relacionados con la compensación como salario, beneficios o bonificaciones; datos de satisfacción; y razones por los empleados dejan la empresa.
• Gestión de datos. En primer lugar es necesario consolidar todos los datos recolectados en una base de datos centralizada y asegurarse de que sean precisos y estén actualizados. Además, se recomienda revisar y limpiar los datos para eliminar duplicados, corregir errores y rellenar vacíos. Y por último, implementar medidas de seguridad para proteger la información y garantizar la privacidad.
• Análisis de datos. Para proceder con el análisis, primero se deben elegir las herramientas y software adecuados para el análisis predictivo. Por otro lado, será necesario utilizar algoritmos de machine learning y técnicas estadísticas para construir modelos predictivos. Y no podemos olvidarnos de probar y validar los modelos predictivos para asegurarnos de que sean precisos y confiables. Esto puede implicar el uso de datos históricos para evaluar el rendimiento del modelo.
• **Implementación y acción. Para acabar, es preciso analizar los resultados del modelo predictivo Con ello podremos identificar empleados en riesgo de rotación y los factores que contribuyen a ello. Luego, basado en los insights obtenidos, será necesario desarrollar estrategias específicas para retener a los empleados identificados en riesgo. Por último, se recomienda implementar un sistema de monitoreo continuo para evaluar la efectividad de las estrategias de fidelización y ajustar el modelo predictivo según sea necesario.

Modelos y técnicas de análisis predictivo

El éxito del análisis predictivo radica en la correcta selección y aplicación de modelos y técnicas adecuados.

Estos modelos y algoritmos, que van desde la regresión logística hasta las redes neuronales, ofrecen diferentes ventajas y niveles de precisión según las necesidades específicas de la organización.

A través de su implementación, las empresas pueden no sólo predecir comportamientos y tendencias, sino también diseñar estrategias proactivas que promuevan un ambiente laboral más estable y productivo.

Veamos cuáles son los modelos y algoritmos más comunes utilizados en el análisis predictivo y los pasos necesarios para implementar estas poderosas herramientas en su organización.

Modelos y algoritmos comunes

Para implementar el análisis predictivo en la rotación de empleados, es crucial entender los diferentes modelos y algoritmos que se pueden utilizar.

Algunos de los modelos y algoritmos más comunes son:

• Regresión logística. Este modelo se utiliza para predecir la probabilidad de un evento binario, como si un empleado se quedará o dejará la empresa. La regresión logística analiza la relación entre las variables independientes (factores que influyen en la rotación) y la variable dependiente (rotación de empleados).
• Árboles de decisión. Este método clasifica los datos en categorías y es fácil de interpretar. Los árboles de decisión dividen los datos en ramas basadas en valores de variables predictoras, ayudando a identificar patrones y factores de riesgo de rotación.
• Máquinas de soporte vectorial (SVM). Las SVM son útiles para clasificación y regresión. Crean un hiperplano que separa las distintas clases en los datos, ayudando a identificar empleados en riesgo de rotación.
• Redes neuronales. Estos algoritmos, inspirados en la estructura del cerebro humano, son especialmente efectivos para manejar datos complejos y no lineales. Pueden identificar patrones sutiles en los datos que otros algoritmos podrían pasar por alto.
• Análisis de supervivencia. Este modelo se utiliza para analizar el tiempo hasta que ocurra un evento, como la rotación de un empleado. Es útil para predecir no solo si un empleado dejará la empresa, sino también cuándo es probable que ocurra.

Pasos para implementar el modelo predictivo en la organización

Implementar un modelo predictivo para la rotación de empleados requiere un enfoque estructurado.

Estos son los pasos esenciales:

• Definir objetivos claros. Determinar qué se desea lograr con el análisis predictivo es fundamental. Igualmente, es preciso definir las métricas clave que se utilizarán para medir el éxito del modelo, como la tasa de rotación reducida, el aumento en la fidelización o la mejora en la satisfacción laboral.
• Recopilar y preparar datos. El siguiente paso será recopilar todos los datos relevantes sobre los empleados, incluidos los datos demográficos, de desempeño, de satisfacción y de compensación. Del mismo modo, es importante asegurarse de que los datos estén limpios y listos para su análisis. Y consolidar los datos en una plataforma centralizada para facilitar el análisis.
• Seleccionar y entrenar el modelo. En esta etapa del análisis predictivo de datos toca seleccionar el modelo o algoritmo que mejor se adapte a los objetivos y la naturaleza de los datos. Esto puede implicar probar varios modelos para ver cuál proporciona las predicciones más precisas. Igualmente, habrá que entrenarlo utilizando datos históricos. Este proceso implica alimentar al algoritmo con datos y ajustar sus parámetros para mejorar la precisión de las predicciones.
• Validar y ajustar el modelo. En este punto del proceso se debe validar el modelo utilizando un conjunto de datos separado para asegurarse de que las predicciones sean precisas y generalizables. El siguiente paso será realizar ajustes para mejorar su precisión y fiabilidad. Esto puede implicar modificar los parámetros del algoritmo o utilizar técnicas de ajuste fino.
• Implementación y monitoreo continuo. Ahora sí, hablamos de la implementación del modelo predictivo en el flujo de trabajo de recursos humanos. Al mismo tiempo, es preciso monitorear continuamente el rendimiento del modelo y actualizarlo con nuevos datos para mantener su precisión. Esto garantiza que el modelo se mantenga relevante y efectivo a lo largo del tiempo.
• Acción basada en insights. Con el modelo ya en marcha podremos analizar los resultados para identificar empleados en riesgo de rotación y los factores que contribuyen a ello. Esta información deberá usarse para desarrollar e implementar estrategias específicas basadas en los insights del modelo para retener a los empleados en riesgo. Esto puede incluir programas de desarrollo profesional, mejoras en la compensación o cambios en la política de trabajo.

Estrategias para reducir la rotación con el modelo predictivo

Como hemos visto, el análisis predictivo nos proporciona insights valiosos que pueden ser utilizados para desarrollar estrategias efectivas en pro de evitar la rotación de personal.

Estas estrategias abarcan desde programas de desarrollo profesional y mejoras en el entorno laboral hasta la optimización de paquetes de compensación y el diseño de políticas de fidelización basadas en datos.

El objetivo es ayudar a las empresas a reducir la rotación de empleados, mejorar la satisfacción laboral y, en última instancia, incrementar la productividad y el compromiso del equipo.

Por otro lado, al implementar estas estrategias, las organizaciones pueden crear un ambiente de trabajo más atractivo y retener a su talento más valioso.

Veamos de forma detallada algunas de ellas.

Lectura recomendada: Cómo evitar la rotación de personal en el sector IT.

Programas de desarrollo profesional y capacitación

Una de las principales causas de la rotación de empleados es la falta de oportunidades de crecimiento y desarrollo profesional.

Utilizando el análisis predictivo, las empresas pueden identificar a los empleados que están en riesgo debido a esta falta de oportunidades y diseñar programas específicos para abordar sus necesidades. Hablamos, por ejemplo, de:

• Planes de carrera personalizados. Una posible iniciativa podría ser crear planes de desarrollo personalizados que alineen las aspiraciones profesionales de los empleados con los objetivos de la empresa. Esto no solo mejora la satisfacción laboral, sino que también ayuda a retener a los empleados.
• Programas de mentoría.Otra opción sería implementar programas de mentoría donde empleados experimentados guíen y apoyen a los menos experimentados. Esto fomenta una cultura de aprendizaje continuo y desarrollo dentro de la organización.
• Oportunidades de capacitación continua. Además, podemos ofrecer cursos, talleres y seminarios que permitan a los empleados adquirir nuevas habilidades y conocimientos. Las empresas pueden colaborar con instituciones educativas o utilizar plataformas de aprendizaje en línea.

Lectura recomendada: Formación continua: La mejor estrategia para fidelizar talento.

Mejoras en el entorno laboral

El entorno laboral tiene un impacto significativo en la satisfacción y fidelización de los empleados.

Utilizando insights del análisis predictivo, las empresas pueden identificar áreas de mejora en el entorno laboral y realizar cambios estratégicos. Por ejemplo:

• Flexibilidad laboral. Hablamos de ofrecer opciones de trabajo flexible, como horarios flexibles y la posibilidad de trabajar desde casa. Esto ayuda a mejorar el equilibrio entre el trabajo y la vida personal de los empleados.
• Espacios de trabajo ergonómicos. En este caso nos referimos a asegurarse de que los espacios de trabajo sean cómodos y ergonómicos. Esto puede incluir mobiliario adecuado, iluminación adecuada y espacios comunes bien diseñados.
• Bienestar y salud. Con esto hacemos alusión a implementar programas de bienestar que incluyan actividades físicas, apoyo mental y emocional, y talleres de salud. Un enfoque holístico en el bienestar de los empleados puede mejorar significativamente su satisfacción y compromiso.

Paquetes de compensación y beneficios

La compensación y los beneficios juegan un papel crucial en la fidelización de empleados.

El análisis predictivo puede ayudar a las empresas a identificar si la insatisfacción con la compensación está contribuyendo a la rotación y a diseñar paquetes más competitivos. Por ejemplo:

• Bonificaciones y recompensas. Una ideal puede ser introducir programas de bonificaciones y recompensas basados en el desempeño. Reconocer y recompensar a los empleados por sus contribuciones puede mejorar la lealtad y el compromiso.
• Beneficios adicionales. Otra sería ofrecer beneficios que van más allá del salario básico, como seguros de salud, planes de pensiones, días libres adicionales, y opciones de compra de acciones de la empresa.
• Incentivos de fidelización. Y una tercera alternativa puede ser crear incentivos específicos para retener a los empleados clave, como bonos de fidelización, oportunidades de participación en proyectos especiales o programas de reconocimiento.

Diseño de políticas de fidelización basadas en los datos

La utilización de datos para diseñar políticas de fidelización permite a las empresas tomar decisiones informadas y efectivas.

El análisis predictivo proporciona insights valiosos que pueden guiar el desarrollo de estas políticas. Algunas estrategias relacionadas son:

• Segmentación de empleados. Es decir, dividir a los empleados en segmentos basados en características comunes, como nivel de experiencia, departamento o antigüedad. Esto permite diseñar estrategias de fidelización específicas para cada grupo.
• Feedback continuo. Resulta muy útil implementar mecanismos para recolectar feedback continuo de los empleados sobre su satisfacción y necesidades. Esta información se puede utilizar para ajustar las políticas y programas de fidelización en tiempo real.
• Monitoreo y ajuste. Por último, es posible establecer un sistema de monitoreo continuo para evaluar la efectividad de las políticas de fidelización. Realizar ajustes basados en los resultados del análisis predictivo para asegurar que las estrategias siguen siendo relevantes y efectivas.

Conclusiones

Un elevado índice de rotación de personal afecta significativamente a las empresas en términos de costes, pérdida de conocimiento y moral del equipo.

En este sentido, la implementación del análisis predictivo en recursos humanos se presenta como una solución efectiva para prever y prevenir este fenómeno.

Esta técnica permite a las organizaciones anticiparse a la salida de empleados valiosos al identificar patrones y factores de riesgo a través del análisis de datos históricos y algoritmos avanzados.

En relación a ello, es preciso destacar que el análisis predictivo no solo mejora la toma de decisiones informadas, sino que también ayuda a diseñar estrategias que den respuesta a cómo evitar la rotación de personal.

Igualmente, al entender los motivos detrás de la insatisfacción y la intención de abandonar la empresa, las organizaciones pueden implementar programas de desarrollo profesional, mejorar el entorno laboral, optimizar los paquetes de compensación y diseñar políticas de fidelización basadas en datos.

Estas acciones no solo incrementan la fidelización de talento, sino que también fortalecen la moral y el compromiso del equipo, resultando en un ambiente laboral más estable y productivo.

En definitiva, saber qué es el análisis predictivo y hacer un buen uso del mismo para gestionar la rotación de empleados permite a las empresas no solo retener a sus mejores talentos, sino también posicionarse como buenos empleadores.