¿Puede la IA predecir la renuncia de un empleado? Consideraciones éticas y prácticas

La capacidad de predecir la renuncia de un empleado ha sido durante mucho tiempo una perspectiva tentadora para las empresas. Imagínese saber quién podría estar a punto de marcharse, lo que le permitiría abordar de forma proactiva sus preocupaciones, mejorar los esfuerzos de retención y/o garantizar una transición sin problemas.

Pues la inteligencia artificial (IA) ahora puede ayudarles a las empresas a predecirlo.

De acuerdo con una 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.

“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.

Siguiendo con el análisis realizado por la compañía, el uso de la tecnología puede darle a la empresa un tiempo de antelación para tomar medidas, tales como:

  • Estimación de problemas: El modelo puede señalar a un empleado que incumple constantemente los plazos o muestra una productividad decreciente, lo que indica una posible insatisfacción. Los directivos pueden entonces intervenir con apoyo o abordar los problemas subyacentes.
  • Esfuerzos de retención a la medida: 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, permite a las empresas orientar sus esfuerzos de retención, ofreciendo incentivos personalizados u oportunidades de desarrollo profesional a los empleados de alto valor.
  • Planificación más fluida de la transición: Si ya no hay oportunidades de retener, 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.

Y del otro lado de la moneda, abordar las cuestiones éticas y desafíos prácticos al utilizar IA en la predicción de renuncias, las empresas necesitan considerar los siguientes aspectos:

  • La privacidad de los datos: La información utilizada por los modelos de IA pueden ser muy sensibles, lo que plantea cuestiones sobre la privacidad de las personas y el posible uso indebido de la información.
  • Sesgo algorítmico: Los modelos de IA deben ser tan buenos como los datos con los que se entrenan, ya que si la información es sesgada puede conducir a predicciones inexactas, apuntando injustamente a ciertos grupos de empleados.
  • Falsos positivos y negativos: Los modelos pueden no ser perfectos, lo que lleva a falsos positivos (intervenciones innecesarias) o falsos negativos (pasar por alto renuncias críticas).
  • La predicción no es comprensión: La IA puede proporcionar el “qué” pero no el “por qué” detrás de la posible salida de un empleado, por lo que las áreas de RH deben mantener conversaciones genuinas para comprender las causas subyacentes de las posibles bajas.

“Si bien la IA es una poderosa herramienta en la predicción y, por tanto, en la retención de talento, debe utilizarse de forma responsable y ética, y estar al servicio de las personas ayudándolos a potencializar las capacidades humanas”, aseguró Rayón, por lo que algunas de las recomendaciones de Sesame HR, para la utilización de la IA en cuanto a la predicción de renuncias son:

  1. Las empresas deben ser transparentes sobre cómo se utiliza la IA en la gestión de empleados y asegurarse de que estos entienden su propósito y limitaciones.
  2. Los datos utilizados para entrenar los modelos de IA deben ser precisos, diversos y libres de sesgos.
  3. La IA debe utilizarse como una herramienta para informar la toma de decisiones, no para reemplazar el juicio y la empatía humana.
  4. El objetivo debe ser crear un entorno de trabajo en el que los empleados estén contentos, comprometidos y tengan menos probabilidades de querer marcharse, y no para otros propósitos.

En conclusión, la IA sin duda ofrece información valiosa sobre la posible dimisión de los empleados, pero esto debe abordarse con cautela y utilizarse de forma responsable, anteponiendo siempre la capacidad humana, así como el bienestar de los empleados, con el único objetivo de mejorar la retención y crear un entorno de trabajo positivo.