Factores que inciden en la rotación de personal en las empresas Herragro, Sicolsa y Toptec de Manizales : Un acercamiento desde la analítica de datos

Abstract

Esta investigación examina el fenómeno de la rotación del personal en tres empresas manufactureras de Manizales, mediante el uso de analítica de datos. La rotación de personal, entendida como el reemplazo continuo de empleados, es un desafío crítico que tiene un impacto negativo en la productividad, los costos y la estabilidad organizacional. El estudio se fundamenta en la idea de que el análisis de datos puede brindar a las empresas estudiadas una mayor comprensión de los factores que inciden en la rotación, permitiendo tomar decisiones estratégicas y fundamentadas. El objetivo principal de este estudio es identificar, mediante técnicas de procesamiento de lenguaje natural, las causas clave de la rotación de personal en las empresas analizadas. Para ello, se emplea un enfoque metodológico mixto, que combina el análisis cualitativo de las entrevistas con el modelado cuantitativo de la analítica de datos, donde se procesaron 435 entrevistas de retiro realizadas entre 2022 y 2023. Los resultados destacan que, además de los factores esperados como la búsqueda de mejores oportunidades laborales y los recortes de personal, se identificaron variables latentes como la insatisfacción laboral en los niveles operativos, donde la rotación es mayor. Esta investigación concluye que la adopción de people analytics en la gestión del humana no es solo una ventaja competitiva, sino una necesidad estratégica para las empresas que buscan mejorar su productividad. Las empresas que integren análisis de datos en su toma de decisiones podrán anticipar problemas de rotación y desarrollar estrategias efectivas basadas en evidencia. Este estudio abre la puerta a nuevas investigaciones en el campo de la transformación digital de los procesos de gestión humana y su impacto en el desempeño de las organizaciones (Texto tomado de la fuente).

This research examines the phenomenon of employee turnover in three manufacturing companies in Manizales, through the use of data analytics. Employee turnover, understood as the continuous replacement of workers, is a critical challenge that negatively impacts productivity, costs, and organizational stability. The study is based on the premise that data analysis can provide companies with a deeper understanding of the factors influencing turnover, enabling them to make more strategic and informed decisions. The main objective of this study is to identify, through natural language processing techniques, the key causes of employee turnover in the analyzed companies. A mixed-methods approach was employed, combining qualitative analysis of exit interviews with quantitative data modeling, processing 435 exit interviews conducted between 2022 and 2023. The results reveal that, aside from expected factors like the search for better job opportunities and staff layoffs, latent variables such as job dissatisfaction in operational roles—where turnover is higher—were also identified. This research concludes that adopting people analytics in human resources management is not just a competitive advantage but a strategic necessity for companies seeking to improve productivity. Organizations that integrate data analytics into their decision-making processes will be able to anticipate turnover issues and develop effective, evidence-based strategies. This study opens the door to new research in the field of digital transformation of human resources processes and its impact on organizational performance.