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Predição de rotatividade de colaboradores

IA Indústria 3 mois
Resultado medido
-15% turnover direcionado, economia de 2M€/ano em recrutamento

Contexto

Grupo industrial (5.000 funcionários na produção) com um turnover de 22% nos postos de produção, bem acima da média do setor (14%). O custo médio de substituição de um operador (recrutamento + treinamento + curva de aprendizado) é de 15K€. As demissões são sistematicamente inesperadas pela gestão.

Problema & Desafio

Turnover a 22% vs 14% benchmark do setor, custando 15K€ por saída × 1.100 saídas/ano = 16,5M€/ano. Demissões não antecipadas: a gestão é surpreendida em 90% dos casos. Nenhum indicador preditivo: os sinais de desengajamento não são acompanhados. Pesquisas de satisfação anuais: resultados muito agregados e tardios para agir. Picos de turnover sazonais não antecipados desorganizando a produção.

Solução & Entregas

Modelo preditivo de atrito treinado em 5 anos de dados de RH (absenteísmo, antiguidade, treinamento, avaliações, equipe). Scoring de risco de saída por colaborador atualizado mensalmente com fatores explicativos. Alerta confidencial ao gestor: notificação quando um colaborador entra na zona de risco com recomendações de ação. Dashboards de RH: mapeamento dos riscos por unidade, equipe e perfil, tendências, custo projetado do turnover. Respeito à privacidade: modelo baseado exclusivamente em dados profissionais, sem dados pessoais.

Tecnologias

PythonXGBoostPower BIWorkday

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