Saber cuándo un empleado está a punto de abandonar el trabajo, permitiría a las empresas abordar, de forma proactiva, sus preocupaciones, mejorar los esfuerzos de retención y garantizar una transición sin problemas, y esto, que durante mucho tiempo fue una perspectiva tentadora para las compañías, ahora la Inteligencia Artificial (IA) podrá ayudarles a predecirlo.
De acuerdo con un análisis realizado por Sesame HR, desarrollador de tecnología e innovación para las áreas de Recursos Humanos, las nuevas plataformas de gestión de capital humano basadas en IA, son capaces de analizar grandes cantidades de datos, como métricas de rendimiento, patrones de comunicación, actividad en redes sociales e incluso los tonos en los que está escrito un correo electrónico.
Al identificar patrones en estos datos, los algoritmos pueden estimar la probabilidad de que un empleado abandone la empresa en un plazo determinado, indicó.
“La precisión de las predicciones de la IA puede variar en función de la calidad de los datos y la sofisticación de los algoritmos, y si bien, la tecnología no debe utilizarse como único factor a la hora de tomar decisiones sobre la retención de empleados, las empresas pueden predecir la dimisión de un empleado y desarrollar directrices para retener al talento”, aseguró Javi Rayón, director de Producto e Innovación de Sesame HR.
El análisis señala que el uso de la tecnología puede darle a la empresa un tiempo de antelación para tomar medidas como la estimación de problemas, ya que el modelo puede señalar a un empleado que incumple constantemente los plazos o muestra una productividad decreciente, lo que indica una posible insatisfacción.
Asimismo, saber quién está en riesgo con actitudes como baja productividad, cambio de actitud y relaciones interpersonales, o ausentismo y tardanzas, incluso comentarios negativos de su trabajo en redes sociales, lo que permite a las empresas orientar sus esfuerzos de retención ofreciendo incentivos personalizados u oportunidades de desarrollo profesional a los empleados de alto valor.
Y en caso de no haber oportunidades de retener el talento, anticiparse a las dimisiones ayuda a preparar la transferencia de conocimientos, la redistribución de la carga de trabajo y a minimizar la interrupción de los proyectos en curso, detalló Sesame HR.
También advierte que al utilizar la IA para este propósito, se debe abordar cuestiones éticas y desafíos prácticos, por lo que las empresas necesitan considerar la privacidad de los datos y el posible uso indebido de la información, así como el sesgo algorítmico, ya que si la información es sesgada puede conducir a predicciones inexactas.
Agrega que también los modelos pueden no ser perfectos, lo que lleva a falsos positivos (intervenciones innecesarias) o falsos negativos (pasar por alto renuncias críticas), en tanto, la IA puede proporcionar el “qué” pero no el “por qué” detrás de la posible salida de un empleado, por lo que el área de Recurso Humanos debe mantener conversaciones genuinas para comprender las causas subyacentes de las posibles bajas.