Tasa de rotación

Proceso para medir la tasa de rotación.

Una alta tasa de rotación tiene efectos negativos significativos sobre las organizaciones, ya que existen algunas consecuencias importantes:

Incremento en los costos asociados con la contratación y la formación.
Pérdida de conocimiento institucional: cuando los empleados experimentados se van, se llevan consigo conocimientos, habilidades y experiencias valiosas.
La rotación constante puede crear una sensación de inestabilidad dentro de la organización, afectando negativamente la moral de los empleados que se quedan.
Disrupción de la dinámica del equipo, ya que construir confianza y relaciones sólidas dentro de los equipos lleva tiempo.
Las empresas con altas tasas de rotación pueden crearse una reputación como lugares de trabajo indeseables, lo que dificulta atraer al mejor talento.

La rotación a menudo se percibe de forma negativa; sin embargo, una cantidad moderada es natural e incluso beneficiosa para la mayoría de las organizaciones. La clave está en gestionar la rotación de una manera que reduzca los impactos negativos mientras se capitalizan los posibles beneficios, como nuevas perspectivas y un impulso en el rendimiento.

1 ¿Qué información utiliza el modelo de predicción de la rotación de Nailted?

Los algoritmos de predicción de Nailted utilizan machine learning para predecir la probabilidad de que un empleado abandone la organización, ofreciendo una herramienta avanzada para que los equipos de Recursos Humanos y equipos directivos gestionen proactivamente la retención de empleados aplicando las estrategias necesarias.

El modelo se basa en datos históricos de empleados, tanto de aquellos que aún están en la empresa cómo de los que ya la han dejado. El modelo de predicción de la rotación de Nailted utiliza una amalgama de variables demográficas, profesionales y relacionadas con el engagement para hacer sus predicciones. El tipo de variables utilizadas, que pueden incluir pero no se limitan a:

Información demográfica individual: Se utiliza información personal de cada empleado para comprender la composición y diversidad de los diferentes grupos de empleados y pronosticar la rotación.

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Información profesional individual: Este tipo de atributos se refieren al recorrido del empleado dentro de la organización.
- Antigüedad de la persona en la empresa: Cantidad de tiempo que un empleado ha estado trabajando en la empresa.
- Rotación: Se emplea la información de la rotación agregada de todos los grupos a los que pertenece el individuo.
Métricas agregadas de equipos y grupos: Esta información se recopila a partir de las encuestas que Nailted envía a los empleados:
- Participación de los grupos de la persona
- eNPS de los grupos de la persona
- Engagement de los grupos de la persona
  
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  El modelo de predicción de la rotación de Nailted nunca usará la participación individual, respuestas de eNPS o Engagement. Se usará el promedio de los valores de los grupos en los que el empleado está incluido para proteger la privacidad individual y evitar posibles sesgos.
  
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Es importante señalar que las variables específicas utilizadas pueden cambiar con el tiempo para mejorar la precisión y relevancia del modelo.

2 ¿Qué metodología utiliza el modelo de predicción de la rotación de Nailted?

La metodología que utiliza el modelo de predicción de rotación de Nailted se compone de 5 fases diferentes:

Recopilación de datos: Se recopilan datos históricos de los empleados, incluidos aquellos que han dejado la empresa y aquellos que han permanecido como parte de la organización. Se recopilan datos demográficos individuales, mientras que las métricas de las encuestas se agregan a nivel de grupo.
Preprocesamiento de datos: Los datos recopilados se limpian, normalizan y preparan para el entrenamiento del modelo. Se tiene especial cuidado en garantizar que no se incluyan datos a nivel individual.
Entrenamiento del modelo: Se utilizan técnicas de machine learning supervisado para entrenar el modelo con datos históricos. El modelo aprende a asociar patrones en las variables de entrada con la probabilidad de que un empleado se vaya, basándose en la información demográfica y las métricas a nivel de grupo.
Validación del modelo: El modelo entrenado se valida utilizando un conjunto de datos separados para garantizar su precisión y generalización.
Predicción: Para los empleados actuales, el modelo utiliza su información demográfica y las métricas agregadas de sus grupos para estimar la probabilidad de que abandonen la empresa.

3 Limitaciones y consideraciones

Es importante señalar que, si bien el modelo de predicción de la rotación de Nailted puede proporcionar información valiosa, no debe usarse como la única base para tomar decisiones sobre empleados individuales. Las predicciones son probabilísticas y se basan en patrones históricos, que no siempre pueden aplicarse a cada caso individual.

Las predicciones del modelo deben usarse cómo uno de muchos factores en el desarrollo de estrategias de engagement y retención de empleados a nivel grupal u organizacional.

4 Privacidad y protección de datos

Nailted prioriza la privacidad y la protección de los datos de los empleados al utilizar sólo datos agregados a nivel de grupo para las métricas, asegurando que las respuestas individuales de los empleados se mantengan confidenciales y no se utilice el modelo predictivo.

5 Mejora continua

Nailted realiza una monitorización continua del rendimiento del modelo y lo actualiza con nuevos datos para garantizar su precisión y relevancia.

Nuestro equipo está comprometido a mantenerse a la vanguardia de las prácticas éticas de inteligencia artificial y aprendizaje automático en análisis de recursos humanos. Las sugerencias e ideas de los usuarios de Nailted y de la comunidad de RR.HH. en general son bienvenidas para ayudar a dar forma al desarrollo futuro de nuestro modelo de predicción de la rotación.