Datos y analítica de personas • 8 MIN LEER
Analítica predictiva de RR. HH.: del análisis retrospectivo a la previsión
JUN 10, 2026
La mayoría de los reportes de RR. HH. les dicen qué pasó. La analítica predictiva les dice qué es probable que pase después. Aquí está cómo hacer la transición.
La diferencia entre analítica descriptiva y predictiva
La analítica descriptiva responde a la pregunta: ¿qué pasó? Su reporte mensual de plantilla, tasa de rotación y datos de ausentismo son descriptivos. Les dicen sobre el pasado y son valiosos para seguir tendencias. La analítica predictiva responde a la pregunta: ¿qué es probable que pase? Un modelo predictivo de rotación identifica a las colaboradoras con mayor riesgo de salida voluntaria antes de que renuncien. Un modelo predictivo de ausentismo señala equipos con patrones que sugieren un problema emergente de ausentismo. La distinción importa porque la analítica descriptiva les muestra problemas después de que ocurren; la analítica predictiva les da la oportunidad de intervenir antes de que sucedan.
Cómo empezar con la analítica predictiva
You do not need a data science team to begin. The first step is accumulating enough historical data in a single system (your HRIS) to identify meaningful patterns. The most accessible predictive model for most HR teams is a flight risk model: identify the characteristics that historically preceded voluntary departures in your organisation. Tenure, time since last pay review, time since last promotion, engagement score trend, and manager quality score are common predictors. Once you have identified the pattern, you can flag employees who match the profile for a proactive retention conversation.
