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...
- 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
| 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. |
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