Sistema de predicción y alerta de deserción para empleados de una farmacéutica (2023)
La alta deserción de empleados es un problema que genera grandes pérdidas y retos para las compañías hoy en día. Por esta razón, tener herramientas que permitan disminuir o controlar las altas tasas de abandono es una prioridad. El siguiente proyecto tiene como objetivo crear un sistema de predicción y alerta de deserción para empleados de una compañía farmacéutica que contribuya a disminuir y controlar las tasas de deserción que presenta en la actualidad. La creación del sistema se realiza a través de la aplicación de técnicas de análisis de datos y machine learning, que acompañado de la construcción de un data warehouse permite realizar el análisis adecuado de la situación actual. En cuanto a su funcionalidad, como sistema de predicción, será utilizado para determinar la probabilidad de renuncia de cada candidato que esté postulándose a la compañía haciendo uso de una calculadora. Por otro lado, como sistema de alerta, permitirá a los tomadores de decisiones comprender qué empleados tienen mayor riesgo de renuncia, así como las áreas impactadas, esto será facilitado a los usuarios a través de un tablero organizacional. Mediante este conocimiento, los usuarios del sistema serán capaces de actuar a tiempo para lograr tomar decisiones que reduzcan el porcentaje de deserción en la compañía. El sistema de predicción y alerta funcionará como una herramienta que permita optimizar el proceso de contratación y retención de los empleados. De esta manera, se espera que en el largo plazo los efectos negativos asociados a la deserción en la compañía sean atenuados y los procesos de contratación más efectivos.