Cree su encuesta

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Cómo utilizar los datos de encuestas de salida de los becarios: conocimientos accionables para entrevistas de salida de prácticas de verano

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Adam Sabla

·

28 ago 2025

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Los datos de la encuesta de salida de tus pasantes contienen oro, si sabes cómo buscarlos.

Cuando analizas los comentarios de los pasantes sobre la incorporación, la mentoría y las herramientas, descubres las brechas que pueden moldear todo tu canal de talento en las primeras etapas de carrera.

Pero la mayoría de los equipos luchan por extraer estos conocimientos de las formas tradicionales de encuestas, perdiendo patrones que realmente importan.

Por qué el análisis tradicional pasa por alto la perspectiva del pasante

Los pasantes traen un enfoque único a tu organización, moldeado por plazos cortos, curvas de aprendizaje y ambientes de verano de ritmo acelerado. Sin embargo, las herramientas estándar de encuestas de salida, diseñadas para la retención o el compromiso a tiempo completo, simplemente no se relacionan con esa experiencia. Rara vez indagan sobre el agobio de la incorporación, la coincidencia de un mentor en un verano o la fricción de las herramientas que enfrentan los pasantes en sus primeras semanas.

Es común que los pasantes se guarden lo que realmente piensan, especialmente al responder preguntas genéricas de sí/no o de calificación. Si sumas un montón de respuestas de texto abierto (que a menudo se quedan sin analizar porque el análisis manual es una molestia), entenderás rápidamente por qué las organizaciones pasan por alto los patrones que se esconden en los comentarios de sus pasantes.

Las encuestas conversacionales cambian esta dinámica. Al usar preguntas de seguimiento impulsadas por IA, las encuestas conversacionales hacen que los comentarios se sientan más como una charla de café que como un interrogatorio, profundizando para desenterrar las historias, los obstáculos y los puntos brillantes únicos de cada pasante. Esto no solo aumenta la franqueza, sino que también reduce la deserción: las encuestas conversacionales con IA pueden aumentar las tasas de respuesta hasta un 25% y reducir el abandono hasta un 30% [1]. Eso es un gran logro para obtener comentarios honestos de un grupo que es notoriamente difícil de concretar.

Detectando brechas de incorporación en comentarios de pasantes

Recuerda el primer día en un nuevo entorno; establece todo el tono. Para los pasantes, la incorporación no solo es sobre papeleo u orientación. Se unen para un sprint breve de alto impacto, y los pequeños contratiempos o confusiones pueden marcar su verano completo. A diferencia de las contrataciones a tiempo completo, los pasantes necesitan:

  • Un ascenso más rápido (con expectativas claras y explícitas)

  • Coaching práctico (no solo recursos de autoservicio)

  • Acceso con un clic a las herramientas y sistemas requeridos

Si deseas diagnosticar problemas de incorporación en tu programa de pasantías, comienza analizando estos patrones en las respuestas de tu encuesta de salida:

Patrones de confusión en la primera semana: Busca comentarios que indiquen horarios poco claros, asignaciones de proyectos o presentaciones de equipos. Una pregunta precisa puede acelerar este análisis:

¿Qué problemas recurrentes mencionaron los pasantes sobre su primera semana, como confusión en la orientación o inicio de proyectos poco claros?

Recursos o documentación faltantes: Los pasantes a menudo señalan cuando las guías o enlaces clave no están disponibles (o si pasan demasiado tiempo solucionando problemas de acceso). Intenta:

¿Qué recursos específicos de incorporación solicitaron los pasantes pero no recibieron? ¿Existen brechas comunes en la documentación?

Comparando experiencias de incorporación entre cohortes: Algunos veranos van bien, otros no tanto. Analiza por cohorte o por gerente:

¿Cómo difieren las experiencias de incorporación entre las cohortes de pasantes del año pasado y de este año?

El análisis manual lleva horas y aún deja puntos ciegos. Con análisis de encuestas impulsado por IA, puedes destacar problemas recurrentes al instante, encontrar patrones a través de cientos de comentarios, para que nada se pase por alto.

Las encuestas adaptativas que evolucionan según la entrada de los pasantes te ayudan a detectar estas señales en tiempo real, asegurando que cada respuesta revele nuevos ángulos para futuras mejoras de incorporación [2].

Midiendo el impacto de la mentoría a través de datos de salida

La mentoría es la base del éxito de los pasantes (y de tu futuro canal de contratación). Las investigaciones muestran que la calidad de la mentoría impacta directamente en si los pasantes aceptan ofertas de regreso o recomiendan tu programa. Las encuestas de salida son tu mejor lente para detectar qué funciona y qué falta en esa relación.

Busca estas dos dimensiones: ¿estaba el mentor disponible y accesible... y ofreció orientación real (no solo respuestas a preguntas técnicas únicas)? Resumir los comentarios de tu encuesta de salida con esta tabla:

Señales de buena mentoría

Señales de alerta

Revisiones regulares

Mentor demasiado ocupado o rara vez presente

Orientación clara de proyectos y hoja de ruta

Dirección vaga o de último minuto de proyectos

Consejos de carrera e introducciones a redes

Sin discusiones más allá del trabajo de proyectos

Revisa tus datos de la encuesta de salida en busca de estos patrones:

  • ¿Con qué frecuencia los mentores programaron reuniones 1:1?

  • ¿Recibieron los pasantes revisiones de código o comentarios de proyectos a tiempo?

  • ¿Hubo conversaciones sobre el crecimiento profesional o los próximos pasos?

Las preguntas de seguimiento con IA son un éxito aquí: cuando recibes comentarios vagos como "mi mentor fue útil", la IA puede indagar en detalles: "¿Puedes compartir un ejemplo donde tu mentor te ayudó a superar un desafío?" Las preguntas de seguimiento de la IA profundizan, revelando aspectos que te perderías con formularios estáticos. Consulta cómo las preguntas de seguimiento automáticas de IA mejoran la profundidad de los comentarios.

Ejemplo de pregunta para detectar rápidamente desajustes:

Identifica casos donde los pasantes y mentores estaban mal emparejados, como cuando a los pasantes les faltó apoyo en su área principal de interés.

Este enfoque no solo ahorra tiempo de análisis, sino que también ayuda a estructurar tu programa de mentoría para aumentar tanto la satisfacción como la conversión de futuros candidatos [3].

Descubriendo barreras de herramientas y recursos

Nadie quiere admitir que pasó el verano solucionando problemas de inicio de sesión o esperando acceso a software. Pero si múltiples pasantes encuentran el mismo muro de permisos, licencias o hardware, eso es una señal de alerta para tus equipos de TI y RR.HH. Los comentarios de la encuesta de salida sobre "esperar mi laptop", "bloqueado por solicitudes de administrador del sistema" o "no pude encontrar el wiki interno" son señales tempranas de barreras sistémicas.

Intenta estos enfoques para descubrir las verdaderas causas raíz:

Identificando barreras tecnológicas que ralentizaron la productividad:

¿Qué herramientas o sistemas causaron consistentemente demoras en la productividad de los pasantes este verano?

Encontrar patrones en las solicitudes de recursos a través de departamentos:

¿Hay departamentos específicos donde los pasantes solicitaron más apoyo o acceso a recursos? ¿Cuáles son las peticiones comunes?

El análisis de encuestas impulsado por IA conecta quejas aparentemente aisladas sobre herramientas con la satisfacción general de los pasantes. Al analizar las tendencias de los comentarios y correlacionarlas con calificaciones de satisfacción o aceptación de ofertas de regreso, obtienes conocimientos que pueden justificar mejoras o inversiones en futuras cohortes. Este nivel de análisis es difícil de hacer manualmente pero se convierte en algo natural con sólidos conocimientos de IA. Para más información, verifica las características de análisis de encuestas con IA.

Cuando los problemas de herramientas y recursos se identifican sistemáticamente, solucionarlos mejora la moral de los pasantes y hace que tu programa sea más eficiente con cada iteración [4].

De ideas de pasantes a mejoras del programa

Todo este análisis es inútil a menos que realmente mejore tu programa de pasantías de verano. Es por eso que los datos de la encuesta de salida deben fluir directamente a planes de acción, impulsados por evidencias, para que captures victorias rápidas y planifiques transformaciones a largo plazo. He aquí cómo podrías estructurar ese pensamiento:

Victorias rápidas

Mejoras a largo plazo

Crear una lista de recursos para el primer día

Rediseñar el proceso de emparejamiento de mentorías

Automatizar la provisión de herramientas/accesos

Reconfigurar la incorporación con guías probadas por pasantes

Aclarar expectativas de proyectos en el inicio

Desarrollar capacitación para gerentes de cohortes de pasantías

¿Acumulas comentarios sobre los mismos puntos de dolor? Atácalos. Para cambios mayores, presenta a la gerencia casos respaldados por datos; por ejemplo: "El verano pasado, el 40% de los pasantes compartieron que carecían de acceso a X herramienta. Con [IA conversacional](https://www.specific.app/landing-page-conversational-survey), podemos abordar eso directamente".

Aún mejor: crea un ciclo de retroalimentación. Cuando actualices la incorporación o cambies el proceso de mentoría basado en sugerencias de los pasantes, házselo saber a la próxima cohorte; verán que valoras sus opiniones y la reputación de tu marca como empleador mejorará considerablemente.

Los editores de encuestas con IA facilitan esta evolución. A medida que emergen nuevos temas, puedes editar instantáneamente el contenido de tu encuesta describiendo los cambios en lenguaje sencillo. Consulta cómo el editor de encuestas con IA mantiene las encuestas frescas, relevantes y orientadas a datos, sin editar formularios interminables.

Con el tiempo, rastrear tus mejoras y vincularlas a la satisfacción de pasantes año tras año es el distintivo de un programa maduro y genuinamente educativo [5].

Construye encuestas de salida para pasantes que capturen insights reales

Las encuestas conversacionales con IA transforman los comentarios de los pasantes de datos de casillas a insights de programas accionables de una manera que los formularios tradicionales nunca podrían. Con Specific, obtienes la mejor experiencia de encuesta conversacional, haciendo que los comentarios de los pasantes sean sencillos para todos. Crea tu propia encuesta y comienza a mejorar tu programa de pasantías.

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Fuentes

  1. SuperAGI. El Futuro de las Encuestas: Cómo las Herramientas Impulsadas por IA están Revolucionando la Recolección de Retroalimentación

  2. Wizu. Encuestas impulsadas por IA: Un Nuevo Enfoque para Mejorar la Retroalimentación del Cliente

  3. Specific. Herramientas de Encuestas para Empleados: Cómo la IA Conversacional Descubre Retroalimentación Real y Mayor Tasa de Respuesta

  4. arXiv. Diálogos Adaptativos y Conscientes del Contexto en Chatbots de IA para la Recolección de Retroalimentación

  5. ACM. Encuestas Impulsadas por Chatbots: Mejorando la Profundidad y Calidad de la Retroalimentación

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Adam Sabla

Adam Sabla es un emprendedor con experiencia en la creación de startups que atienden a más de 1 millón de clientes, incluyendo Disney, Netflix y BBC, con una gran pasión por la automatización.

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