Sistema web para la gestión y retención del talento de una empresa outsourcing de TI basado en el aprendizaje automático

Abstract

En los últimos años, la tasa de renuncia laboral se ha incrementado en una empresa Outsourcing. Esto impacta en factores como tiempo y costo. Asimismo, como compañía que presta servicios a distintos clientes, la renuncia de un colaborador genera desconfianza en la expectativa de la calidad del servicio por parte del cliente. Existen muchas causas principales por la que un colaborador renuncia como, por ejemplo: ausencia de crecimiento profesional, baja remuneración, incorrecto seguimiento a los colaboradores, entre otras.

Por tal motivo, este proyecto propone un sistema web basado en aprendizaje automático que permita dar solución a esta problemática en la Gestión y Retención de Talento. Esta propuesta se realizó mediante la necesidad de primero identificar la probabilidad de renuncia de un colaborador. Luego, en caso exista un riesgo de renuncia definir estrategias en base al perfil del colaborador que permita buscar su retención. Asimismo, se busca clasificar el nivel de talento de los colaboradores y en base a estrategias ayudarlos en su crecimiento laboral dentro de la compañía.

La solución planteada utiliza framework de desarrollo web como Spring Boot y herramienta de aprendizaje automático como Scikit-Learn que tendrá datos de entrada como: información del colaborador y de situación laboral.

In recent years, the labor resignation rate has increased in an outsourcing company. This has an impact on factors like time and cost. Also, as a company that provides services to different customers, the resignation of an employee generates distrust in the customer's expectation of service quality. There are many main reasons why an employee resigns, such as: lack of professional growth, low remuneration, incorrect follow-up of employees, among others.

For this reason, this project proposes a web system based on machine learning to solve this problem in the call Talent Management and Retention. This proposal was made through the need to first identify the probability of resignation of an employee. Then, in case there is a risk of resignation, to define strategies based on the employee's profile that will allow the retention of the employee. Likewise, we seek to classify the talent level of the collaborators and, based on strategies, help them in their professional growth within the company.

The proposed solution uses a web development framework such as Spring Boot and a machine learning tool such as Scikit-Learn, which will have input data such as: employee information and employment status.