El Hub de Negocios.- La inteligencia artificial para la retención de talento está cobrando cada vez más fuerza en el mundo y México no es la excepción. De hecho, cada vez son más las empresas que están utilizando esta tecnología para identificar cuando hay un riesgo de salida o un colaborador está desmotivado, o para realizar encuestas de clima laboral.
De hecho, en los próximos cinco años veremos tres transformaciones clave en México relacionadas con la llamada IA y el capital humano, indica Haydeé Jaime, Content Strategy Manager de Pandapé:
- Modelos de predicción emocional: son capaces de anticipar el desgaste antes de que se exprese en conductas visibles.
- Plataformas de desarrollo personalizado: combinan neurociencia e IA para diseñar trayectorias de aprendizaje únicas por colaborador.
- Sistemas de compatibilidad cultural dinámica: ajustan equipos y liderazgos según afinidades cognitivas y valores compartidos.
Estas innovaciones ya operan en empresas tecnológicas y de talento en Europa y América Latina. “Para aprovecharlas, las organizaciones mexicanas deben invertir hoy en cultura de datos, en líderes empáticos y en herramientas que integren ciencia y humanidad”, explica Jaime en entrevista con El Hub de Negocio.
“El futuro del talento exige una combinación de empatía y ciencia. Escuchar las señales internas, invertir en herramientas que revelen el potencial de cada persona y acompañar su desarrollo es la única forma de evitar que el talento se diluya en silencio”, puntualiza.
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¿La IA puede prevenir la rotación de colaboradores clave?
De acuerdo con Jaime, esta tecnología puede analizar miles de datos conductuales de los empleados, cognitivos y emocionales. De este modo es posible detectar patrones que anticipen desconexión o desgaste antes de que se traduzcan en una renuncia.
“En Pandapé, hemos visto que los algoritmos pueden identificar variaciones sutiles en la participación, la energía o la colaboración que, combinadas con información sobre motivaciones y compatibilidad cultural, permiten intervenir de forma preventiva.
Indica que, al utilizar inteligencia artificial para la retención de talento, las organizaciones pueden tener grandes beneficios:
- Logran acompañar al colaborador antes de perderlo.
- Fortalecen la relación con sus equipos.
- Construyen culturas donde las personas crecen, en lugar de apagarse.
Agrega que en México la rotación laboral supera el 30%. Desde su punto de vista, la capacidad predictiva de la IA se convierte en una ventaja competitiva para sostener la productividad y el conocimiento institucional.
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Inteligencia artificial para la retención de talento: ¿cómo utilizarla en encuestas de clima laboral?
Desde el punto de vista de Jamie, las encuestas tradicionales son reactivas y capturan una fotografía del momento. En cambio, la IA permite que las organizaciones logren:
- Un monitoreo continuo, objetivo y sin sesgos de percepción.
- Analiza múltiples fuentes de datos: desde la interacción digital hasta la evolución de habilidades y desempeño.
- Genera alertas tempranas sobre el desgaste emocional o la pérdida de motivación.
Argumenta que en organizaciones con miles de colaboradores esta lectura continua es clave para:
- Priorizar intervenciones.
- Personalizar acciones.
- Fortalecer el vínculo humano.
“No se trata de sustituir la escucha, sino de amplificarla con tecnología que detecta lo que las encuestas no alcanzan a ver”, explica Jaime.
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¿En qué industrias funciona mejor la IA para retener a los empleados?
La IA tiene potencial para fortalecer la retención de los trabajadores en prácticamente todas las industrias, expone Jaime:
- Manufactura.
- Retail.
- Servicios financieros.
- Tecnología.
- Otros.
Sobre todo, indica que funciona especialmente bien en entornos donde existen datos consistentes sobre desempeño, formación y cultura organizacional.
“Sin embargo, su efectividad disminuye en industrias con baja digitalización o donde las métricas del desempeño humano son difíciles de capturar, por ejemplo, en ciertos oficios manuales o entornos informales sin sistemas de gestión de talento. En esos casos, el factor humano y la observación directa siguen siendo las mejores herramientas para anticipar la desconexión”, asegura.
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¿Qué datos son más valiosos al utilizar inteligencia artificial para la retención de talento en México?
Al hablar de inteligencia artificial para la retención de talento, hay que tomar en cuenta que los datos más valiosos son aquellos que reflejan la experiencia integral de los empleados, puntualiza Jaime:
- Desempeño.
- Interacciones.
- Evolución de habilidades.
- Participación en proyectos.
- Resultados de evaluaciones cognitivas o emocionales.
- Indicadores de reconocimiento, liderazgo y alineación cultural.
A esto añade que la calidad de los datos se asegura con tres principios:
- Transparencia y consentimiento: el colaborador debe saber qué se mide y para qué.
- Curación de datos: eliminar sesgos, errores y duplicidades.
- Validación científica: utilizar modelos respaldados por metodologías neurocientíficas y pruebas psicométricas confiables.
“Sólo así la IA se convierte en una herramienta de acompañamiento, no de vigilancia”, deja en claro Jaime.
Los modelos más avanzados integran variables cognitivas, emocionales y de contexto laboral para distinguir entre una fase temporal de desmotivación de un trabajador y una tendencia estructural de desconexión, argumenta Jaime.
Por ejemplo:
- Pueden detectar si un descenso en la participación responde a factores externos (carga temporal, cambios de liderazgo).
- Pueden indicar si forma parte de un patrón sostenido de pérdida de propósito.
Así, en lugar de etiquetar, la tecnología permite acompañar con empatía a los colaboradores. Es decir, puede entender qué vive la persona y ofrecerle apoyo antes de tomar decisiones precipitadas, expone Jaime.
¿Qué riesgos implica la inteligencia artificial para la retención de talento?
Desde la óptica de Jaime, el principal riesgo de utilizar inteligencia artificial para la retención de talento es que el uso de datos se perciba como control o invasión.
Para evitarlo, las empresas deben hacer lo siguiente:
- Ser transparentes.
- Comunicar el propósito.
- Garantizar que la IA se usa para acompañar y desarrollar, no para sancionar.
- Cumplir con marcos legales de protección de datos.
- Establecer protocolos éticos: anonimizar información, limitar accesos y asegurar que los algoritmos no reproduzcan sesgos de género, edad o cultura.
“Cuando el colaborador percibe que la IA se usa con empatía y responsabilidad, la confianza crece y la tecnología se convierte en un aliado del bienestar”, contextualiza Jaime.
