
Dispositivo japonés predice las renuncias de los empleados

Los jefes que estén preocupados por la rotación de sus trabajadores o que se pregunten cuánto tiempo permanecerán en el puesto pronto podrán confiar en la inteligencia artificial (IA) para saber cuál es el próximo empleado que probablemente deje la empresa.
Esta herramienta fue desarrollada por investigadores japoneses para ayudar a las empresas a brindar apoyo específico a sus empleados, con el fin de disuadirlos de renunciar.
Los datos de los empleados, desde su asistencia al trabajo hasta información personal como la edad y el sexo, se analizan mediante esta herramienta creada por un profesor de la Universidad de la Ciudad de Tokio con una nueva empresa local.
La herramienta también analiza datos sobre exempleados que dejaron la empresa.
A partir de todos estos datos el sistema predice la tasa de renuncia de los nuevos reclutas en porcentaje, explica a la AFP el profesor Naruhiko Shiratori.
"Estamos en fase de pruebas con esta herramienta de IA en varias empresas, creando un modelo para cada una de ellas", añade el investigador.
Los jefes podrían utilizar los resultados para "sugerir al empleado con alto riesgo (de dimisión) --sin mostrarle los resultados brutos que podrían sorprenderle-- que la empresa está dispuesta a ofrecerle su apoyo, porque la IA predice que "podría enfrentar dificultades", dice Shiratori.
Para crear esta herramienta, los investigadores se basaron en un estudio previo que utilizó IA para predecir el perfil de los estudiantes universitarios con probabilidades de abandonar los estudios.
Las empresas japonesas tradicionalmente contratan a jóvenes graduados en la misma época de cada año, en abril.
Pero alrededor del 10% de estos nuevos trabajadores abandonan sus puestos en el primer año, y alrededor del 30% al cabo de tres años, según datos del gobierno.
Las empresas japonesas buscan cada vez más cuidar de sus empleados jóvenes en un contexto de acelerado declive demográfico en el archipiélago nipón, que está generando escasez de mano de obra en muchos sectores de actividad.


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