Nuestro cliente necesitaba reducir la tasa de rotación no deseada, contemplando su situación concreta e identificando las «causas raíz» de la salida de profesionales de la organización.
El proyecto contó con una primera fase de consolidación de datos y analítica descriptiva que permitió dimensionar el problema real (una vez sustentando en datos, menor que el inicialmente previsto). Se generó un cuadro de mando que permite conocer la tasa de rotación aplicando diferentes filtros y agrupaciones demográficas (ubicación, función, antigüedad en la empresa…), lo que a su vez facilitó la identificación de buenas prácticas existentes en determinadas unidades organizativas que podían extrapolarse a otras áreas de la compañía.
La segunda fase incluyó el desarrollo y entrenamiento de un algoritmo con Inteligencia Artificial y enfoque predictivo; a partir de los datos históricos, el sistema identifica a las personas «en riesgo de fuga» en el próximo año, lo que permite anticiparse a situaciones no deseadas de pérdida de Talento y poner en marcha estrategias concretas para atacar las causas que más impactan en esa fuga.
Gracias a la solución implementadas en Insud Pharma el cliente pudo obtener los siguientes resultados:
30 analistas, distribuidos en 5 turnos de trabajo.
10 ensayos por lote.
35 instrumentos y equipos de medición.
20 actividades por cada ensayo diferenciando entre (Preparación, Proceso, ..).
10 lotes diarios de productos a analizar.
2.000 asignaciones de actividades diarias a recursos (instrumentos y analista).
