A alta rotatividade de funcionários representa um desafio crítico para grandes empresas, afetando diretamente a produtividade, os custos e a cultura organizacional. Em vez de apenas reagir às demissões, organizações buscam formas de antecipar esses movimentos e agir antes que o talento vá embora, e é exatamente isso que a IBM fez com o uso de inteligência artificial.
Com mais de 350 mil colaboradores, a IBM enfrentava um cenário onde as práticas tradicionais de retenção de talentos já não eram suficientes. A cada saída de funcionário, a empresa sofria perdas financeiras expressivas, além do impacto na continuidade dos projetos e no moral das equipes.
O principal desafio era prever, de forma precisa e escalável, quais colaboradores estavam em risco de deixar a organização. A complexidade aumentava com o volume de dados e a diversidade de fatores que influenciam a decisão de um funcionário sair, como satisfação, remuneração, oportunidades de carreira, tempo na empresa, entre outros.
Para lidar com esse desafio, a IBM recorreu à análise preditiva com inteligência artificial. A estratégia foi usar modelos de machine learning para cruzar uma grande quantidade de dados sobre os funcionários, dados como níveis de satisfação, histórico de carreira, competências, remuneração e até movimentações do mercado, e identificar padrões associados à rotatividade.
A solução de IA foi treinado com algoritmos supervisionados capazes de analisar variáveis em conjunto, revelando comportamentos recorrentes entre profissionais que estavam prestes a sair. Com isso, o modelo passou a indicar, com até 95% de precisão, quais colaboradores estavam em risco de saída.
Além disso, a solução foi integrada ao processo decisório do RH e apoia os gestores, permitindo que as equipes agissem rapidamente com ações direcionadas: oferecer planos personalizados de desenvolvimento de carreira, rever pacotes de benefícios ou simplesmente abrir espaço para conversas mais próximas com gestores.
A aplicação da inteligência artificial preditiva pela IBM gerou resultados expressivos, tanto em economia quanto em engajamento interno:
- Previsão de risco de saída de colaboradores com 95% de acurácia.
- Economia de cerca de US$ 300 milhões em custos de retenção.
- Aumento de 20% no engajamento dos funcionários.
- Ações de RH mais ágeis, personalizadas e estratégicas.
- Preservação de talentos-chave e do conhecimento organizacional.
Ao antecipar os riscos de rotatividade e agir de forma proativa, a IBM transformou um problema histórico em uma vantagem competitiva. O uso de IA nesse contexto mostra que, com dados e tecnologia, é possível tornar o RH mais estratégico e orientado por decisões inteligentes.
