Rotación predictiva
Predecir para retener: inteligencia artificial al servicio del talento operativo
Industria: Energía
Servicios: Industria
Resultados
Disminución en la rotación de servicios clave
¿Cómo ayudamos a una gran empresa de servicios con centros distribuidos a reducir la rotación en perfiles clave?
Una empresa nacional del sector servicios, con una red amplia de centros distribuidos geográficamente, enfrentaba una elevada rotación en perfiles operativos esenciales para su actividad diaria. Esta situación generaba un impacto directo en la calidad del servicio y en la satisfacción de los usuarios, además de una carga constante para el equipo de recursos humanos. En pleno proceso de implantación de un sistema modular para la gestión del reclutamiento, la organización necesitaba una solución automatizada, predictiva y flexible que facilitara la toma de decisiones, redujera la rotación y optimizara el esfuerzo de los equipos de selección.
El reto
La empresa necesitaba implantar un sistema mixto que combinara autonomía operativa y capacidad de integración en un proceso modular de reclutamiento. El principal reto era construir una solución capaz de lanzar automáticamente procesos de evaluación tras una primera criba basada en “killer questions”, generar informes detallados y útiles para los responsables de selección, y transferir los datos relevantes al resto de módulos del sistema. Todo ello debía hacerse garantizando la seguridad de la información, adaptándose a un entorno geográficamente disperso, con escasa disponibilidad de personal para entrevistas y sin contar con un modelo previo de competencias para los perfiles críticos.
Nuestra intervención
Diseñamos un proyecto en fases adaptado a las limitaciones operativas y de información inicial. En primer lugar, recopilamos datos cualitativos a través de entrevistas con responsables de recursos humanos y supervisores, lo que permitió definir una base inicial de indicadores relevantes. A continuación, analizamos la literatura científica para identificar marcadores empíricos de riesgo de rotación y rendimiento en puestos similares, tanto a nivel psicológico como sociodemográfico.
Con esta información, construimos una batería de evaluación compuesta por pruebas estandarizadas y desarrollos propios, incluyendo indicadores específicos de riesgo de rotación. Esta batería se aplicó a una muestra cercana al total de empleados objetivo, previa campaña interna de comunicación diseñada para fomentar la participación y minimizar resistencias.
A partir de los datos recogidos y de la clasificación realizada por la empresa según desempeño y actitud, elaboramos un modelo empírico de competencias ajustado a las características reales de la plantilla. Paralelamente, desarrollamos una plataforma tecnológica que permitía lanzar evaluaciones tanto de forma autónoma como integrada en el flujo modular de selección. Esta plataforma ofrecía funciones avanzadas de filtrado, clasificación de candidatos y generación automática de informes detallados con interpretaciones y predicciones sobre rendimiento y riesgo de rotación.
Finalmente, incorporamos un sistema adaptativo basado en inteligencia artificial (mediante algoritmos de aprendizaje automático supervisado), que permitía ajustar dinámicamente los pesos de los indicadores y los puntos de corte del modelo a partir de los datos reales de rotación registrados por la empresa.
Los resultados
Desde el punto de vista técnico, la integración del sistema fue un éxito. La plataforma funcionó de forma estable tanto en su modalidad autónoma como en su conexión con el flujo modular de selección, garantizando la seguridad en el intercambio de datos y respetando los criterios de escalabilidad y eficiencia operativa.
El modelo empírico de competencias resultante demostró una alta capacidad predictiva respecto a los dos indicadores clave definidos: rendimiento y riesgo de rotación. Los informes generados facilitaron una toma de decisiones más informada, rápida y ajustada a las necesidades del negocio.
Además, el sistema adaptativo implantado permitió actualizar de forma periódica los parámetros del modelo en función de los nuevos datos de rotación obtenidos, garantizando así la vigencia y precisión de las predicciones incluso en un entorno cambiante.
Conclusiones
Este proyecto demostró que es posible construir una solución de evaluación robusta, predictiva y automatizada incluso en contextos con limitaciones de información previa y alta dispersión geográfica. A través de un enfoque progresivo y basado en evidencia, conseguimos no solo identificar los factores clave asociados al rendimiento y la rotación, sino también integrarlos en una herramienta práctica y útil para los equipos de selección.
La plataforma desarrollada facilitó un proceso de decisión más ágil, coherente y orientado a la retención del talento, reduciendo la carga operativa del departamento de recursos humanos y mejorando la alineación entre los perfiles seleccionados y las necesidades reales del negocio. Además, el componente adaptativo del sistema asegura su capacidad para seguir siendo útil en el tiempo, ajustándose a los cambios del entorno y del mercado laboral.
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