Con más de 50,000 empleados, el departamento de RR.HH. del cliente ya enfrentaba desafíos significativos: incluso las tareas rutinarias eran largas, repetitivas y tediosas. En los últimos años, estos problemas se han visto agravados por retos como la necesidad de abordar la posible rotación de empleados y la dificultad para identificar futuros líderes en una plantilla diversa.
Necesitaban una solución digital que pudiera predecir las posibles pérdidas de empleados y detectar el potencial de liderazgo, basándose en datos y no en evaluaciones sesgadas. El objetivo final era aumentar la retención de empleados, conservar el conocimiento institucional dentro de la empresa y reducir la dependencia de procesos manuales y evaluaciones subjetivas.
Desarrollamos una solución de analítica predictiva personalizada impulsada por algoritmos de IA y Machine Learning. Esta solución incluye dos modelos predictivos que automatizan la identificación de empleados con probabilidad de dejar la empresa en 6/12/18 meses, y destacan a aquellos con alto potencial de liderazgo.
Nuestro enfoque incluyó:
La implementación de la solución de analítica predictiva ha transformado los procesos de Recursos Humanos del cliente. Ahora, la empresa cuenta con una visibilidad anticipada sobre la posible rotación de empleados, lo que permite aplicar estrategias de retención proactivas.
Además, la identificación automatizada de potenciales líderes ha optimizado la planificación de la sucesión, reduciendo los esfuerzos manuales y el sesgo, garantizando así un proceso de selección más objetivo y basado en datos para identificar a líderes competentes en roles críticos.
Al automatizar estos procesos, los equipos de RR.HH. del cliente ahorran tiempo y recursos, ya que ya no necesitan procesar manualmente datos de encuestas sesgados o inexactos. En su lugar, los modelos de Machine Learning proporcionan información actualizada y no sesgada de forma automática, con la frecuencia deseada.
