Evaluación de la madurez analítica y predicción para la eficiencia en la selección de personal

Este proyecto se centra en mejorar la madurez analítica y las capacidades predictivas de Logis, una empresa del sector HORECA especializada en soluciones de contratación temporal. La ausencia de estrategias robustas de gestión de datos y herramientas predictivas limita la eficiencia de sus operaciones, especialmente en la gestión de la alta rotación laboral. Se implementó un enfoque dual: primero, un modelo de madurez analítica evaluó las capacidades actuales de Logis en gestión de datos, identificando áreas clave de mejora en cinco dimensiones. Segundo, se desarrolló un modelo predictivo para anticipar la deserción de candidatos durante el reclutamiento, utilizando técnicas como Random Forest, XGBoost y SMOTE para balancear los datos desequilibrados. Los resultados destacaron el potencial del modelo para reducir las tasas de deserción, optimizar los tiempos de reclutamiento y elevar la madurez analítica de Logis de un nivel básico a uno intermedio. Estas mejoras no solo abordan ineficiencias operativas, sino que también alinean a Logis con objetivos estratégicos de mejora en la calidad del servicio y la toma de decisiones. Al integrar la analítica de datos en sus procesos, Logis marca un precedente en la transformación de las operaciones de recursos humanos en industrias dinámicas como el HORECA.

• Autores: Churio Celedón, Camila; Gamero Pardo, Sofía; Garcerant Varon, Miguel
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad del Norte
• Repositorio: Repositorio Uninorte
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/12991
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10584/12991
• Palabra clave: Madurez Analítica, Modelos Predictivos, Selección de Personal, Eficiencia en Reclutamiento, Gestión de Datos, Sector HORECA.; Analytical Maturity, Predictive Modeling, Personnel Selection, Recruitment Efficiency, Data Management, HORECA Sector
• License: Universidad del Norte