Rediseño de procesos de fiscalización proactiva en la Dirección del Trabajo de Chile

Abstract

La Dirección del Trabajo es la organización que se encarga de velar por el cumplimiento de la legislación laboral a través de sus productos y servicios estratégicos, donde la fiscalización es una de sus principales herramientas de detección de infraccionalidad. El proyecto de tesis se enfoca en el rediseño de los procesos de fiscalización proactiva en base a la Metodología de Ingeniería de Negocios, donde se ha presentado una baja tasa de detección de infraccionalidad (Eficacia) en los programas de fiscalización, la cual en los últimos 6 años ha tenido un promedio del 27% y nunca superando el 35%. Este resultado se considera bajo debido a estudios que estiman una tasa de infraccionalidad natural (teórica) del 37% (Kanbur, Ronconi, & Wedenoja, 2013), por lo cual, la fiscalización que está enfocada en encontrar infracción está bajo la tasa natural o base. Debido a la restricción de recursos de la organización, la cual se ha mantenido lo últimos 5 años con un número de fiscalizadores promedio de 450 a lo largo del país, y una demanda creciente cercana al 5% desde el 2010, la organización se ha visto en la necesidad de optimizar el manejo de sus recursos y enfocar su acción inspectiva a aquellas empresas con mayor probabilidad de infracción. Para esto, el proyecto posee como objetivo aumentar la eficacia de la fiscalización proactiva al doble hasta el 2018, a través del rediseño del proceso de la fiscalización y el desarrollo de modelos predictivos con la información de la organización. La metodología general del proyecto de rediseño es la Ingeniería de Negocios, mientras que para la creación de los modelos predictivos se utiliza la metodología CRISP-DM. Los modelos predictivos utilizados en el proyecto fueron Árboles de decisión (CART, Conditional Inference Trees y Random Forest), Regresión Logística y Redes Neuronales, donde el que presentó los mejores resultados de predicción fue el Random Forest, con un Accuracy del 87,41% y un Fscore del 84,43%. Con tal modelo se realizó una prueba piloto a 560 empresas a lo largo de todo Chile, donde se obtuvo una asertividad del 42,24%, donde en regiones se llegó a tener por sobre el 50% de acierto. Se presenta una arquitectura basada en el levantamiento de una máquina virtual la cual alberga el desarrollo generado para los pasos de la metodología CRISP-DM, donde se muestran los casos de uso, diagrama de arquitectura y diagrama de despliegue. Por último, se realiza una evaluación económica al proyecto, donde se plantea un indicador de costo efectivo por fiscalización (CEF), el cual se define que si el proyecto presenta un menor CEF es conveniente su realización. El escenario sin proyecto presentó un CEF de CLP$133.650, mientras que el con Proyecto mostró un CEF de CLP$104.810 a una tasa social de descuento del 6%.