Como dicen, en tiempos difíciles hay que ser creativos para sobrevivir, y Google sabe muy bien como no dormirse en sus laureles, razón por la cual ha desarrollado un algoritmo que predice cuando un empleado está en riesgo de renunciar, antes de que el mismo empleado incluso haya tomado su decisión de dejar la empresa.

Para lograr eso Google integra en una gran base de datos todos los parámetros conocidos del empleado (tiempo en la empresa, salario, aumentos, días de vacaciones tomados, desenvolvimiento en proyectos, calificación de su trabajo, grupo de amigos, tipo de proyectos, etc), los analiza en conjunto, y empieza a detectar patrones.

Estos patrones después forman un modelo del pasado comportamiento de estos empleados, y este modelo es después utilizado para predecir el futuro comportamiento de estos mismos empleados.

Este tipo de análisis no es nada nuevo, pues por ejemplo es la manera en que muchas empresas predicen los mercados antes de tomar decisiones en la bolsa de valores, pero Google ciertamente es una de las primera empresas que ha tomado el concepto al sector de recursos humanos.

El objetivo de este proyecto de Google no es saber quién está en riesgo de dejar la empresa, sino mas bien de mejorar la empresa con el objetivo de que estas personas se sientan lo suficientemente a gusto como para querer seguir trabajando en ella.

Observación: Este tipo de cosas debería ponernos a pensar en algo bien fundamental: ¿Por qué tomamos decisiones en nuestras vidas? Obviamente queremos pensar que tenemos libre albedrío en tomar decisiones que rijan nuestras vidas, pero ejemplos como este nos demuestra que tan predecibles, programables y hasta "maquinizados" somos los seres humanos, que una simple formula o algoritmo puede definir con relativa buena precisión lo que haremos, incluso mucho antes de que lo hagamos.

Tan interesante como esa observación, es el hecho de que este tipo de algoritmo detecta patrones en nuestro comportamiento que son estadísticamente estables. Es decir, este tipo de algoritmos no solo puede predecir cuales de los actuales empleados de una empresa como Google están en riesgo de renunciar, sino que además aplica a empleados que ni siquiera han empezado a trabajar todavía, ya que estos son patrones independientes de individuos, y mas dependientes de multitudes y su distribución estadística en una curva estándar (como la famosa Curva de Bell o Curva de Campana, por ejemplo).

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autor: josé elías