Diseño de un modelo de People Analytics para el cálculo de costos de selección, vinculación en cargos críticos y la predicción de rotación temprana

El proyecto aborda la problemática de la opacidad informativa en el área de recursos humanos; esto ocurre cuando los datos están fragmentados, son heterogéneos y tienen poca trazabilidad a lo largo del ciclo de vida del colaborador. Esta falta de integración dificulta cuantificar los costos asociado...

Full description

Autores:
Herrera, Silvana
Maury, Valentina
Peña, Mario
Torres, Julieth
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2025
Institución:
Universidad del Norte
Repositorio:
Repositorio Uninorte
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/13779
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10584/13779
Palabra clave:
People Analytics
Opacidad informativa
Rotación temprana
Fragmentación de datos
Costeo ABC
Modelo predictivo
KPIs de gestión del talento
Integración de datos
Dashboard interactivo
Cargos críticos
Toma de decisiones basada en evidencia
Rights
License
Universidad del Norte
Description
Summary:El proyecto aborda la problemática de la opacidad informativa en el área de recursos humanos; esto ocurre cuando los datos están fragmentados, son heterogéneos y tienen poca trazabilidad a lo largo del ciclo de vida del colaborador. Esta falta de integración dificulta cuantificar los costos asociados al reclutamiento, la selección y la vinculación, y limita la capacidad de anticipar la rotación temprana, lo que genera sobrecostos, decisiones reactivas y pérdida de productividad. El proyecto propone el diseño de un modelo híbrido de People Analytics, que integra un esquema de costeo ABC para estimar el costo total por contratación, un modelo predictivo basado en una red neuronal y un dashboard interactivo para visualizar indicadores del proceso de reclutamiento y selección. El alcance del diseño se centró en transformar datos fragmentados en información estructurada y accionable para respaldar decisiones estratégicas en recursos humanos. La metodología incluyó el diagnóstico de la situación actual, el diseño de la estructura de costos, la elaboración del modelo predictivo y el panel de control (dashboard). La validación se realizó mediante una simulación de Monte Carlo para los modelos de costos y de predicción, mediante la comparación de las métricas de entrenamiento y de prueba. Los resultados muestran que el modelo permite identificar actividades críticas en términos de costo, estimar probabilidades individuales de retiro y mejorar la comprensión del desempeño operativo del proceso de reclutamiento y selección. La solución diseñada fortalece la toma de decisiones basada en evidencia y contribuye a una gestión del talento humano más eficiente y estratégica.