Redes neuronales para el análisis de variables de la fluctuación laboral

Resumen

El fenómeno de la satisfacción laboral genera altos costos para las organizaciones, ya que tiene un impacto en los procesos de selección, capacitación y motivación de sus recursos humanos, al tiempo que afecta la productividad y la calidad, e incluso afecta la lealtad de los clientes. Por este motivo, la previsión o el control del comportamiento de la rotación de personal son de gran importancia para una empresa. Aunque predecir el comportamiento de la rotación es una intención casi imposible debido al número de variables que condicionan este comportamiento. El objetivo de esta investigación fue tratar de identificar, mediante el uso del análisis de redes neuronales, qué variables internas de la organización, de naturaleza objetiva, de naturaleza demográfica y asociadas con sus recursos humanos, mostraron una relación o incidencia en la rotación de los empleados. Con este propósito, se analizaron las bases de datos sobre el comportamiento de rotación del personal en organizaciones empresariales con diferentes características. El análisis a través de redes neuronales permitió establecer una relación significativa entre variables tales como: ingreso promedio, nivel escolar y edad; Asimismo, no se encontraron diferencias significativas en otras variables, como el tipo de sector, los años de experiencia en el sector, los años de trabajo en el puesto o los años de trabajo, la posición jerárquica ocupada en la organización y el número de dependientes.