Rotación de personal en proyectos de montaje electromecánico: aplicación de Machine Learning en la gestión de personas - Passos, Gabriel Filipe Rebuiti; Silva, Jailson dos Santos (Brazilian Journal of Production Engineering, 2025)
Este estudio investigó los factores que influyen en la rotación de personal en proyectos de montaje electromecánico, con énfasis en la aplicación de técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para apoyar la gestión de personas. La investigación utilizó una base de 7.333 registros de desvinculaciones ocurridas entre enero de 2023 y julio de 2025 en una empresa brasileña del sector, abarcando variables individuales, organizacionales y relacionadas con la jornada laboral. Tras el preprocesamiento y el análisis exploratorio de los datos, se aplicaron tres modelos de clasificación: regresión logística binaria (con selección stepwise), árbol de decisión y Random Forest (con calibración mediante grid search). Los resultados mostraron que factores como el porcentaje de ausencias justificadas, el tiempo en la empresa, el tipo de obra y el estado de residencia tuvieron mayor relevancia para la reposición de vacantes. El modelo Random Forest presentó el mejor desempeño predictivo, alcanzando un AUC-ROC de 0,878 y un coeficiente de Gini de 0,756, mientras que la regresión logística se destacó por la interpretabilidad de sus coeficientes. Se concluye que la integración de métodos estadísticos y de aprendizaje automático contribuye a anticipar escenarios de rotación, apoyando estrategias más eficientes de retención y asignación en la gestión de recursos humanos en proyectos industriales.