Reducción en la rotación de consultores mediante re diseño de procesos de gestión de personal en SII Group Chile

Abstract

SII Group es una consultora TI multinacional, relativamente nueva en el país, la cual tiene como objetivo estratégico lograr un posicionamiento y crecimiento rápido a mediano plazo para el mercado nacional. Mediante este trabajo de Tesis se buscó un alineamiento con estos objetivos, generar eficacia operacional y diferenciación de los procesos de negocio asociados a una de las cadenas de valor más importantes de la empresa: Outsourcing de Personal TI o Asistencia Técnica. Esta cadena de valor genera un porcentaje importante de los ingresos de la compañía y además cuenta con múltiples oportunidades de mejoras y optimización. Uno de los principales problemas de esta cadena de valor es que existe una alta rotación del personal que entrega los servicios y un nulo apoyo computacional hacia la misma, generando pérdidas, una disminución en la calidad del servicio de cara al cliente y una baja eficiencia en los procesos de negocio. Es por esto que el proyecto propone un re diseño de procesos que afectan principalmente a la gestión de la producción de la cadena de valor, generando detección de renuncias del personal mediante modelos analíticos y como acción mitigadora generar planes de desarrollo profesional para los consultores bajo esta modalidad de trabajo. A su vez mediante la implementación de apoyo tecnológico se espera dar soporte a la cadena de valor, desde el inicio o reclutamiento de un consultor hasta una posible desvinculación. El rediseño de procesos está basado en la metodología de Ingeniería de Negocios a partir de Patrones de Procesos, considerando desde la arquitectura empresarial, diseño detallado de los procesos a través de BPMN, hasta la implementación del proyecto TI que soporta a los mismos. El problema de detección de renuncias de personal fue abordado como un problema de predicción de fuga adaptada a la situación de la empresa, lo cual fue implementado con la ayuda de generación de Modelos Analíticos tales como redes neuronales y arboles de decisión, los cuales dieron resultados fiables en cuanto a la predicción de abandono de empleados, con una confiabilidad del 75% aprox. Además, se concluyó que las variables con más incidencia en la continuidad del consultor no están relacionadas a la formación del profesional (Universidad, Carrera, ni Estudios de Postgrado) sino que están mayormente determinados por las condiciones laborales otorgadas (Capacitaciones, Aumentos, Salario).