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  • ¿La rotación es un problema en tu organización?

    ¿La rotación es un problema en tu organización?

    La pérdida de talento supone un fuerte impacto sobre la organización, descubre cómo evitarlo. 

    Persona abandona el puesto de trabajo

    En España, el coste de reemplazar a una persona puede oscilar entre el 30 % y el 200 % de su salario anual, según su perfil y nivel de responsabilidad (Randstad, 2022). Este rango incluye costes visibles —como selección, incorporación y formación— y otros más difíciles de medir como son la pérdida de conocimiento específico de la posición, la bajada de moral del equipo o la sobrecarga que asume quien cubre temporalmente esa vacante.

    📊 Para hacernos mejor a la idea, pongamos un ejemplo:

    Una empresa de 400 personas con un salario medio de 30.000 €/año y una rotación del 20 %, para la que estimamos un coste medio del 50 % del salario por rotación, resulta un impacto anual de:

    30.000 € x 400 x 20 % x 50 % = 1.200.000 €

    Un impacto que puede ser crítico para la competitividad de las empresas españolas.

    Todo esto justifica sobradamente la necesidad de anticiparse a este fenómeno y gestionarlo cuanto antes. En este artículo te explicamos cómo puedes hacerlo con los datos que ya genera tu organización.

    Burnout: una de las principales causas de rotación… y también de las más prevenibles.

    Entre las principales causas de rotación voluntaria destaca el burnout (o agotamiento laboral), reconocido ya como enfermedad profesional por la OMS. Afortunadamente, no aparece de un día para otro: deja señales, y muchas de ellas están ya recogidas en los datos que genera la propia organización.

    Lo mejor es que no necesitas pedir encuestas ni añadir carga adicional a los equipos. Las herramientas digitales que se usan cada día generan datos valiosísimos que, analizados con ética y respeto a la privacidad, pueden darte una visión clara del estado real de tu organización:

    • Correos electrónicos: volumen, horarios de envío, frecuencia…
    • Chats internos: número de interacciones, momentos de mayor actividad…
    • Reuniones: frecuencia, duración y distribución a lo largo del día…

    ¿Qué señales podemos identificar con los datos internos?

    Tras el correspondiente análisis, estos datos nos muestran patrones y comportamientos recurrentes, y con ello, es posible identificar señales de riesgo como:

    🔸 Ineficiencias en la gestión del tiempo: Reuniones innecesarias o excesivamente largas que afectan al rendimiento y la carga mental del equipo.

    🔸 Sobrecarga de trabajo: Un aumento marcado del volumen de correos o mensajes puede indicar que se están asumiendo más tareas de las sostenibles.

    🔸 Hiperconectividad crónica: Mensajes fuera de horario, conexiones permanentes o tiempos de respuesta inmediatos pueden revelar dificultades para desconectar.

    La clave: actuar con los datos en la mano.

    Identificar estos patrones nos puede servir para prevenir el agotamiento y la rotación y al mismo tiempo, nos permitirá:

    • Rediseñar procesos para hacerlos más eficientes.
    • Repartir mejor la carga de trabajo.
    • Fomentar una cultura más saludable y sostenible.

    Cuidar a las personas es cuidar del negocio.

    Prevenir el burnout, mejorar la experiencia laboral y reducir la rotación no son cuestiones que se limitan a una cuestión de bienestar, se trata también de una estrategia para mejorar la eficiencia, el clima y la sostenibilidad del talento en el largo plazo.

  • Predicción de rotación de talento en el sector tecnológico

    Empresa tecnológica de 300 personas, crecimiento rápido en los últimos 3 años, fuerte competencia por talento en roles clave, y cierta fatiga organizativa tras varios ciclos intensos de delivery. La rotación está subiendo, especialmente en perfiles técnicos con 1–3 años de antigüedad.

    Objetivo del proyecto

    Anticipar qué personas tienen mayor riesgo de salir de la empresa en los próximos 6 meses, entender los factores asociados y diseñar intervenciones personalizadas que reduzcan la rotación.

    Fase 1: Integración de datos

    Fuentes conectadas:

    • HRIS (Personio): datos de contrato, historial, ausencias, feedback 360, nóminas
    • LMS / Career: formaciones completadas, rutas de crecimiento
    • Jira + GitHub: volumen de actividad, contribuciones, tickets
    • Surveys (Officevibe, Peakon): engagement, relación con manager, clima
    • Calendar / Slack: proxies de desconexión o aislamiento (respetando privacidad)

    Infraestructura: AWS + Power BI

    Fase 2: Análisis exploratorio

    Hallazgos iniciales:

    • Alta rotación en squads con ciclos de entrega más agresivos
    • Más riesgo entre perfiles sin promoción después del primer año
    • Engagement bajo vinculado a cambios de manager frecuentes
    • Red de colaboración débil (personas con menos interacciones cross-team)

    Fase 3: Modelado predictivo

    • Modelos Random Forest y XGBoost (con validación cruzada)
    • Accuracy inicial: 81%, AUC: 0.89
    • Se combinan factores cuantitativos y categóricos
    • Visualización de “drivers de riesgo”

    Fase 4: Activación

    Diseño de intervenciones:

    • Planes 1:1 para personas en riesgo alto: entrevistas, revisión de carrera
    • Propuesta de movilidad interna para perfiles estancados
    • Coaching para managers con equipos de alto riesgo
    • Micro-acciones desde People: reconocimiento, flexibilidad, visibilidad

    Dashboard para People & Leadership:

    • Riesgo por equipo, por rol, por cohortes
    • Evolución mensual

    Fase 5: Medición y mejora

    • Comparativa trimestral entre predicción y rotación real
    • Ajuste del modelo con nuevas variables (eNPS, contribución, etc.)
    • Aprendizaje continuo: qué acciones fidelizan mejor y con quién

    Beneficios para la empresa

    • Reducir rotación no planificada en +20% en 12 meses
    • Mejorar la experiencia de las personas con datos reales
    • Alinear estrategia de talento con realidad operativa
    • Fortalecer el liderazgo basado en datos y cuidado