Herramienta de IA de investigadores de Tokio predice el momento en que los reclutas laborales renuncian
- La IA predice la rotación de personal utilizando datos de asistencia, edad y género.
- La herramienta permite brindar apoyo discreto dirigido a empleados en riesgo.
- Un modelo predictivo se personaliza según los datos de cada empresa.
Investigadores japoneses han diseñado una herramienta de IA para predecir las posibilidades de que los empleados recién contratados abandonen sus trabajos antes de un período razonable. Esta innovación brinda a las empresas una nueva forma de abordar los problemas de retención no solo ahora, sino en el futuro cercano. Les permite detectar las salidas tempranas de los empleados potenciales y brindar apoyo y asistencia inmediatos.
El poder predictivo de la IA se basa en el análisis estadístico de los reclutas
El sistema está construido por el Profesor Naruhiko Shiratori (UNIVERSIDAD DE CIUDAD DE TOKYO) en asociación con una startup local. Ofrece análisis de datos para la evaluación de la rotación de empleados. A Level introduce variables como los registros de asistencia escolar y la demografía personal como la edad y el género, lo que permite a la herramienta crear un modelo único que se adapta a cada empresa en particular.
Según el Profesor Shiratori, el sistema no solo depende de los datos de los empleados actuales, sino que también combina datos antiguos de ex empleados que renunciaron voluntariamente o fueron forzados a hacerlo, o que tienen razones médicas.
Esta toma de decisiones integral ayuda a la IA a decidir sobre las posibles posibilidades de que un nuevo empleado se vaya utilizando una cifra porcentual. Debido a esto, el gerente puede comprender mejor los riesgos que enfrenta y, por lo tanto, tomar las medidas necesarias para mitigarlos.
Esfuerzos estratégicos para la retención del personal
El principal beneficio de esta tecnología es que muestra información útil al gerente y no presenta a los empleados ni los asusta como se hace. Como describe el autor, la IA se utiliza para descubrir a las personas con un mayor nivel de intención de dejar la empresa. En cooperación con esas personas, los gerentes pueden ayudarlas individualmente en aspectos específicos.
Este método ayuda a que las diferentes intervenciones sean apropiadas y sensibles para los empleados recién contratados. Por lo tanto, su satisfacción laboral y lealtad serían aún mayores que las de los empleados locales.
La herramienta fue un subproducto de investigaciones anteriores sobre IA para la predicción académica, como para la deserción de estudiantes universitarios. Sobre esta base, los científicos ya no están restringidos en la perfección de la herramienta, por lo que las principales decisiones laborales se toman a través de datos recopilados de entrevistas de trabajo y analizados utilizando sus características personales y datos biográficos.
Enfrentando un dilema común
El despliegue de esta plataforma de IA no podría haberse programado para un momento mejor en este punto. En Japón, aproximadamente cada décimo graduado universitario deja el puesto dentro de un año, y aproximadamente el 30 por ciento cierra dentro de tres años, según el Ministerio de Trabajo. Este gráfico ilustra un desafío crítico para la industria japonesa, especialmente ya que la mayoría de las empresas realizan la «contratación del próximo año» como la contratación masiva de nuevos graduados anualmente.
Esta aplicación de IA de vanguardia está destinada a ayudar a las empresas a hacer frente a las crisis de rotación involucrando a los empleados antes de que renuncien, lo cual es mucho menos costoso que reclutar y capacitar reemplazos.
La fase de pruebas se está llevando a cabo en algunas empresas y el uso más amplio; la adopción parece prometedora. Esta herramienta representa notablemente un avance en la tecnología de recursos humanos, y su amplia utilización por parte de las empresas servirá como una de las mejores medidas para aumentar la satisfacción y retención de los trabajadores en un mercado laboral japonés competitivo.
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Emman Omwanda
La experiencia de Emmanuel Omwanda se centra en los mercados de criptomonedas, abarcando tanto el análisis fundamental como el técnico. Anteriormente trabajó en diversos medios especializados en criptomonedas antes de unirse a Cryptopolitan, incluyendo CoinEdition, The Crypto Basic, CryptoNews Flash y DroomDroom. Es licenciado en Ciencias (BSc.) en Matemáticas y Ciencias de la Computación por la Universidad Kenyatta de Kenia y actualmente cursa su último año de una Licenciatura en Artes en Comunicación y Estudios de Medios.
