Los datos de encuestas de entrevistas de salida se vuelven verdaderamente valiosos cuando puedes identificar rápidamente patrones en todos los comentarios de los empleados que se van usando el análisis de IA. La revisión manual lleva tiempo y a menudo entierra temas clave y insights procesables bajo montones de texto. En este artículo, te mostraré cómo utilizar las capacidades de análisis de IA de Specific para descubrir qué realmente impulsa a los empleados a irse, en una fracción del tiempo.
Por qué el análisis manual no es suficiente para las entrevistas de salida
Seamos honestos, los enfoques tradicionales para analizar los resultados de las encuestas de entrevistas de salida son agotadores. Los equipos de RRHH pueden pasar horas (o días) leyendo respuestas extensas, buscando problemas o ideas recurrentes. Trabajar con hojas de cálculo genera un verdadero dolor de cabeza: es casi imposible detectar tendencias significativas entre departamentos, grupos de antigüedad o incluso ubicaciones geográficas. Los valiosos insights se pierden cuando copias respuestas en columnas, las etiquetas a mano y coloreas las celdas para cada nuevo tema.
Por ejemplo, digamos que varios empleados de un mismo equipo expresan preocupaciones sobre la falta de comunicación, pero sus respuestas utilizan un lenguaje ligeramente diferente. El análisis manual podría perder esta conexión por completo, o se pierde como anécdotas individuales. Así es como se comparan los dos enfoques en la práctica:
Análisis Manual | Análisis Potenciado por IA |
|---|---|
Horas dedicadas a leer, codificar y etiquetar respuestas | Insights entregados en minutos—sin necesidad de etiquetado manual |
Tendencias fácilmente pasadas por alto si el lenguaje varía o el volumen es alto | Detección consistente de patrones incluso con variaciones en el lenguaje |
Categorización subjetiva, a menudo inconsistente | Análisis objetivo y estandarizado en todas las respuestas |
La codificación manual es especialmente propensa a sesgos: tu interpretación de
