- La herramienta de inteligencia artificial predice las renuncias del personal del NHS utilizando patrones y datos de dotación de personal
- Royal Berkshire NHS gana premio por tecnología innovadora de retención de personal
- El nuevo modelo explica los motivos de las posibles salidas de empleados antes de tomar decisiones
Una herramienta de pronóstico de IA creada para Royal Berkshire NHS Foundation Trust del Reino Unido ha ganado reconocimiento por predecir las renuncias de personal antes de que realmente sucedan.
El proyecto, desarrollado en colaboración con la Universidad de Reading, se basa en datos de la fuerza laboral para señalar qué impulsa las decisiones de los trabajadores de irse.
Ganó el premio Iconics AI Enterprise Business of the Year en los National AI Awards 2026 después de que los jueces enfatizaran su aplicación en el mundo real.
Los modelos de IA profundizan en los patrones de la fuerza laboral detrás de posibles salidas
El sistema se desarrolló para brindar a los gerentes una alerta temprana sobre problemas de retención en toda la fuerza laboral de alrededor de 7500 empleados del NHS.
A diferencia del antiguo proceso reactivo de Trust, este modelo en realidad explica el razonamiento detrás de cada predicción, en lugar de simplemente extraer un resultado.
El profesor Shixuan Wang de la Universidad de Reading afirmó: “Este premio refleja lo que es posible cuando la experiencia académica en IA y previsión se aplica directamente a un problema real al que se enfrenta el NHS.
El modelo identifica factores específicos relacionados con el riesgo de renuncia, de modo que los equipos de recursos humanos puedan entender realmente por qué se hizo una predicción en lugar de tratarla como un misterio.
La iniciativa está directamente relacionada con los objetivos de la fuerza laboral del NHS, abordar la rotación, reducir las interrupciones y buscar formas de mantener más personal en el puesto.
Esto une la investigación académica con datos operativos de atención médica, lo cual no ha sido fácil, y quedan dudas sobre qué tan bien estas escalas se mantienen en el tiempo.
El Royal Berkshire NHS Foundation Trust brinda atención aguda y especializada en todo Berkshire y atiende a casi un millón de personas a través de sus hospitales y servicios.
Anteriormente, el fideicomiso se basaba en informes reactivos, lo que significaba que los gerentes a menudo solo se enteraban de los problemas de retención cuando alguien ya había decidido retirarse.
Los investigadores utilizaron análisis de datos para crear una herramienta de inteligencia artificial que respalde la planificación de los empleados y al mismo tiempo deje la última palabra a los tomadores de decisiones humanos.
Durante todo el desarrollo, el equipo vigiló de cerca la combinación del conocimiento operativo con el rigor académico sin perder de vista el uso responsable de la IA en el entorno sanitario.
El reconocimiento se produce cuando las empresas exploran sistemas predictivos de IA.
“Las candidaturas para los Premios Nacionales de IA de 2026 fueron extremadamente impresionantes, con empresas que abarcaban una amplia gama de industrias e innovaciones”, afirmó Fergus Bruce, director ejecutivo de los Premios Nacionales de IA.
La organización dijo que los trabajos de este año mostraron valor mensurable, innovación responsable y resultados prácticos reales en todos los sectores.
A medida que los LLM encuentran cada vez más su camino hacia la gestión de la fuerza laboral, el interés en las herramientas predictivas para la toma de decisiones organizacionales continúa creciendo.
Personas de diversos orígenes dieron forma al proyecto, abarcando análisis de datos, investigación estratégica de recursos humanos y operaciones del personal de atención médica.
La herramienta de pronóstico está destinada a darles a los gerentes más con qué trabajar, no reemplazarlos, ya que las decisiones laborales todavía dependen del juicio humano.
La adopción más amplia de estas herramientas depende de la precisión, la confianza, las preocupaciones sobre la privacidad y de si proporcionan resultados verdaderamente útiles.
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