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Del dato a la acción: Inteligencia predictiva al servicio de la cultura organizacional

Del dato a la acción: Inteligencia predictiva al servicio de la cultura organizacional

Herramienta de IA para la retención del talento

Overview

Cómo usar machine learning para proteger el talento, preservar la cultura y asegurar el rendimiento

Los equipos de cultura necesitan detectar señales tempranas de desvinculación y riesgo de salida para retener al mejor talento y sostener la calidad en las entregas. ¿La solución? Santex Lab desarrolló un modelo de machine learning capaz de analizar datos de personas, identificar patrones ocultos y predecir riesgos de desempeño. Así, las organizaciones pueden actuar de forma proactiva, reducir la rotación y optimizar la eficiencia de sus equipos.

El desafío

Cuando la intuición no alcanza: predecir riesgos antes de que sea tarde

La retención de talento es uno de los desafíos más críticos y complejos que enfrentan las organizaciones hoy. Para los equipos de cultura, actuar tarde suele significar perder a personas de alto potencial y enfrentar las consecuencias en los resultados del proyecto y el clima del equipo.

La pregunta era clara: ¿Podemos identificar, a partir de los datos que ya tenemos, qué personas están en riesgo de rotación y tomar acción antes de perderlas?

En Santex, la cultura es clave para el éxito en la entrega. El equipo necesitaba conectar datos dispersos -desde señales de engagement hasta métricas de performance- y detectar los patrones que pudieran ayudar a prevenir la rotación o el bajo rendimiento. Sin un modelo estructurado y escalable, las decisiones seguirían basándose en la intuición y en mirar hacia atrás.

La solución

TalentAI: convertir datos de personas en acciones predictivas

TalentAI es un modelo de machine learning diseñado para detectar factores de riesgo a lo largo del recorrido del colaborador. Analiza variables como tendencias en el feedback, evaluaciones de desempeño e interacciones de equipo para identificar correlaciones que puedan anticipar una desconexión o una caída en la performance.

El modelo corre de forma periódica y genera perfiles de riesgo que se comparten con el equipo de cultura, permitiéndoles tomar medidas preventivas: desde conversaciones personalizadas hasta planes de intervención temprana.

Lo que hace potente a TalentAI no es solo la precisión de sus predicciones, sino su capacidad de transformar datos de personas en acciones concretas en tiempo real, que cuidan a las personas y protegen los resultados.

Resultados clave

De lo reactivo a lo preventivo: anticiparse mejora la cultura y el rendimiento

Desde la implementación de TalentAI, el equipo de cultura asumió un rol más estratégico y preventivo en la gestión de talento. Poder anticipar y abordar problemas antes de que escalen trajo beneficios medibles para el negocio:

  • Mayor retención de talento clave.

  • Detección temprana de caídas en el rendimiento.

  • Intervenciones más precisas, reduciendo esfuerzos reactivos de RRHH.

  • Mayor alineación entre las iniciativas culturales y los objetivos de delivery.

Una mejor experiencia del empleado, basada en acompañamiento oportuno y decisiones guiadas por datos.

¿Te imaginás solución mejorando a tu propio equipo?


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Cómo usar machine learning para proteger el talento, preservar la cultura y asegurar el rendimiento

Los equipos de cultura necesitan detectar señales tempranas de desvinculación y riesgo de salida para retener al mejor talento y sostener la calidad en las entregas. ¿La solución? Santex Lab desarrolló un modelo de machine learning capaz de analizar datos de personas, identificar patrones ocultos y predecir riesgos de desempeño. Así, las organizaciones pueden actuar de forma proactiva, reducir la rotación y optimizar la eficiencia de sus equipos.

El desafío

Cuando la intuición no alcanza: predecir riesgos antes de que sea tarde

La retención de talento es uno de los desafíos más críticos y complejos que enfrentan las organizaciones hoy. Para los equipos de cultura, actuar tarde suele significar perder a personas de alto potencial y enfrentar las consecuencias en los resultados del proyecto y el clima del equipo.

La pregunta era clara: ¿Podemos identificar, a partir de los datos que ya tenemos, qué personas están en riesgo de rotación y tomar acción antes de perderlas?

En Santex, la cultura es clave para el éxito en la entrega. El equipo necesitaba conectar datos dispersos -desde señales de engagement hasta métricas de performance- y detectar los patrones que pudieran ayudar a prevenir la rotación o el bajo rendimiento. Sin un modelo estructurado y escalable, las decisiones seguirían basándose en la intuición y en mirar hacia atrás.

La solución

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TalentAI es un modelo de machine learning diseñado para detectar factores de riesgo a lo largo del recorrido del colaborador. Analiza variables como tendencias en el feedback, evaluaciones de desempeño e interacciones de equipo para identificar correlaciones que puedan anticipar una desconexión o una caída en la performance.

El modelo corre de forma periódica y genera perfiles de riesgo que se comparten con el equipo de cultura, permitiéndoles tomar medidas preventivas: desde conversaciones personalizadas hasta planes de intervención temprana.

Lo que hace potente a TalentAI no es solo la precisión de sus predicciones, sino su capacidad de transformar datos de personas en acciones concretas en tiempo real, que cuidan a las personas y protegen los resultados.

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Desde la implementación de TalentAI, el equipo de cultura asumió un rol más estratégico y preventivo en la gestión de talento. Poder anticipar y abordar problemas antes de que escalen trajo beneficios medibles para el negocio:

  • Mayor retención de talento clave.

  • Detección temprana de caídas en el rendimiento.

  • Intervenciones más precisas, reduciendo esfuerzos reactivos de RRHH.

  • Mayor alineación entre las iniciativas culturales y los objetivos de delivery.

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Los equipos de cultura necesitan detectar señales tempranas de desvinculación y riesgo de salida para retener al mejor talento y sostener la calidad en las entregas. ¿La solución? Santex Lab desarrolló un modelo de machine learning capaz de analizar datos de personas, identificar patrones ocultos y predecir riesgos de desempeño. Así, las organizaciones pueden actuar de forma proactiva, reducir la rotación y optimizar la eficiencia de sus equipos.

El desafío

Cuando la intuición no alcanza: predecir riesgos antes de que sea tarde

La retención de talento es uno de los desafíos más críticos y complejos que enfrentan las organizaciones hoy. Para los equipos de cultura, actuar tarde suele significar perder a personas de alto potencial y enfrentar las consecuencias en los resultados del proyecto y el clima del equipo.

La pregunta era clara: ¿Podemos identificar, a partir de los datos que ya tenemos, qué personas están en riesgo de rotación y tomar acción antes de perderlas?

En Santex, la cultura es clave para el éxito en la entrega. El equipo necesitaba conectar datos dispersos -desde señales de engagement hasta métricas de performance- y detectar los patrones que pudieran ayudar a prevenir la rotación o el bajo rendimiento. Sin un modelo estructurado y escalable, las decisiones seguirían basándose en la intuición y en mirar hacia atrás.

La solución

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TalentAI es un modelo de machine learning diseñado para detectar factores de riesgo a lo largo del recorrido del colaborador. Analiza variables como tendencias en el feedback, evaluaciones de desempeño e interacciones de equipo para identificar correlaciones que puedan anticipar una desconexión o una caída en la performance.

El modelo corre de forma periódica y genera perfiles de riesgo que se comparten con el equipo de cultura, permitiéndoles tomar medidas preventivas: desde conversaciones personalizadas hasta planes de intervención temprana.

Lo que hace potente a TalentAI no es solo la precisión de sus predicciones, sino su capacidad de transformar datos de personas en acciones concretas en tiempo real, que cuidan a las personas y protegen los resultados.

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  • Mayor retención de talento clave.

  • Detección temprana de caídas en el rendimiento.

  • Intervenciones más precisas, reduciendo esfuerzos reactivos de RRHH.

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