Rediseño del proceso de gestión de renuncia de empleados para una mutualidad empleadora en Chile

Abstract

En el contexto actual, la gestión del talento humano es un factor crítico para el éxito organizacional. Las entidades del sector de seguro social, como Mutualidad S.A. en Chile, enfrentan el desafío de retener a su personal clave. Esta tesis se centra en comprender las motivaciones detrás de la rotación voluntaria de empleados, dado que se cuenta con una única fuente de información con baja participación para analizar estos motivos y la rotación ha aumentado. Este fenómeno impacta la eficiencia operativa y los costos asociados con el reclutamiento y la selección de nuevos empleados. Por lo tanto, se propone rediseñar el proceso de gestión de renuncias para identificar factores influyentes en la tasa de rotación voluntaria, apoyando la toma de decisiones sobre estrategias de retención de talento basadas en datos.

Para guiar el rediseño, se utilizó la metodología de Ingeniería de Negocios. En el diagnóstico, se aplicó el marco de clasificación de procesos APQC y herramientas Lean para identificar desperdicios y oportunidades de mejora. En el rediseño, se implementó la metodología CRISP-DM junto con el marco People Capability Maturity Model. Se aplicaron técnicas de Machine Learning supervisado, como Random Forest, que permitieron identificar variables relevantes para explicar la tasa de rotación voluntaria. Entre los principales resultados, se resaltan el orgullo por el trabajo, la percepción de hospitalidad, la oferta de beneficios atractivos y la efectividad de los líderes en la coordinación de tareas.

Para respaldar la propuesta, se desarrolló un panel de visualización de datos que facilita el análisis de los factores relacionados con la rotación y apoya la toma de decisiones estratégicas. Asimismo, se propone un plan de implementación que incluye la gestión del cambio, utilizando el Modelo Chess para asegurar la cohesión entre las áreas involucradas y garantizar un liderazgo efectivo durante el rediseño.

En términos de factibilidad técnica y económica, el rediseño mejora la representatividad de los datos, alcanzando una tasa de respuesta del 74% frente al 33% actual. Esto ha reducido la tasa de rotación voluntaria del 1.29%, del 7.76% al 6.47%, representando un ahorro de $31,705,275 en costos de reclutamiento y selección, mejorando un 21.51%. También se ha observado una disminución del 3.22% en la carga laboral del área de reclutamiento y un ahorro de 1,382 horas en capacitación, destacando el impacto positivo en la eficiencia operativa y los costos asociados al reclutamiento y retención de talento.