Durante el panel “Estrés laboral y burnout: su impacto en la rotación de personal”, organizado por Edenred, especialistas coincidieron en que el bienestar laboral dejó de ser un beneficio adicional para convertirse en un factor estratégico dentro de las organizaciones.

De acuerdo con los participantes, la caída del compromiso laboral a nivel global —que actualmente ronda el 20%— ha provocado pérdidas estimadas de hasta 10 billones de dólares en productividad. Además, el estrés laboral crónico representa costos anuales cercanos a los 40 mil millones de dólares.

Empresas aún toman decisiones sin medir bienestar

Gerardo Granados, responsable de Cultura Corporativa y Responsabilidad Social en Edenred, advirtió que más de la mitad de las áreas de Recursos Humanos no evalúan la satisfacción de los empleados respecto a sus prestaciones y beneficios laborales.

Según el especialista, muchas compañías continúan tomando decisiones internas sin información clara sobre las necesidades reales de sus colaboradores.

Desde el sector asegurador, Christina Blockstrand señaló que el estrés laboral ya tiene consecuencias visibles tanto en salud como en costos empresariales, especialmente cuando los casos no se atienden de manera preventiva.

Burnout afecta más a jóvenes y mujeres

El problema se agrava en Mexico, donde el 92% de los trabajadores reportó haber experimentado síntomas de burnout durante el último año, según el estudio Panorama del Bienestar en las Empresas 2026 de Wellhub.

El impacto es particularmente fuerte entre mujeres, integrantes de la Generación Z, Millennials y mandos medios, perfiles que actualmente concentran mayores niveles de agotamiento emocional y desgaste profesional.

Sharahí Zamudio, presidenta de la Asociación Mexicana de Agencias de Promociones, advirtió que las empresas que no integren estrategias reales de bienestar tendrán más dificultades para atraer y conservar talento.

El costo de ignorar el estrés laboral

Especialistas coincidieron en que el burnout suele identificarse demasiado tarde, cuando ya existen efectos visibles como desmotivación, bajo desempeño, desconexión emocional y renuncias inesperadas.

Isaac Flores Zitle alertó que el estrés prolongado también puede derivar en enfermedades crónicas si no se atiende oportunamente.

Además del impacto humano, las organizaciones enfrentan consecuencias económicas importantes. Reemplazar a un colaborador puede costar entre el 50% y el 200% de su salario anual, dependiendo del nivel del puesto y la especialización requerida.

Para los especialistas, el desafío actual no solo consiste en ofrecer beneficios laborales, sino en construir entornos donde el bienestar forme parte central de la cultura organizacional y de la estrategia de negocio.

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La aplicación de esta tecnología va desde la medicina, la ingeniería, el comercio y hasta el entretenimiento.

Sin embargo, actualmente, empresas de diversos sectores están recurriendo al ML para llevar a cabo sus procesos de selección de personal, de manera rápida y efectiva, eliminando los sesgos inconscientes y reduciendo los costos asociados con la contratación.

La implementación del Machine Learning en el área de capital humano, surge como una solución real a los problemas que enfrentan las empresas en el reclutamiento de personal, como la sobrecarga de trabajo de los equipos de Recursos Humanos, la falta de tiempo y recursos para evaluar a un gran número de candidatos.

El estudio “Claves para la digitalización de procesos y personas”, elaborado por la consultora Deloitte, reveló que uno de los grandes desafíos de las áreas de Recursos Humanos es integrar tecnología en la gestión de talento e incorporar el uso de herramientas para una digitalización exitosa.

Cifras del estudio señalan que el 60% de los encuestados utilizan Machine Learning, aunque el 73% de estos indica que todavía tienen mucho por explorar sobre esta tecnología; mientras que el 40% aún no ha implementado la Automatización Robótica de Procesos (RPA) en ningún área de Recursos Humanos.

Ante esta situación, Talently, marketplace para encontrar profesionales de la industria y crear equipos tech a la medida al conectar a desarrolladores de software con empresas internacionales, comparte 4 prácticas principales del Machine Learning en el área de Recursos Humanos y optimizar las actividades:

1. Atracción de talento

Los algoritmos que utiliza el Machine Learning analizan grandes cantidades de datos: currícula, perfiles de redes sociales, historial de trabajo y la información más relevante para identificar patrones y características relacionadas con el éxito en determinado puesto.

Captar a los candidatos ideales y tener la certeza de que tendrán un buen desempeño es posible con el Machine Learning.

2. Procesos de selección

En comparación con el método tradicional, utilizar esta herramienta en el proceso de selección implica ahorro en tiempo, ya que puede descartar y elegir a los candidatos de acuerdo con las características del puesto.

Asimismo, con el uso de chatbots es posible mantener conversaciones automatizadas con los aspirantes y recoger la información que aporte datos relevantes.

3. Retención de talento

Al analizar los datos de los empleados puede identificar y evaluar el rendimiento, la satisfacción laboral, la asistencia y otros factores relevantes, de esta forma, es posible predecir qué empleados están en riesgo de abandonar la empresa o quiénes son los más capacitados.

Con esta información, las organizaciones pueden tomar medidas, motivarlos de manera adecuada y retener al talento y, al mismo tiempo, alcanzar la satisfacción laboral de los colaboradores.

4. Desarrollo y fortalecimiento de skills

Las empresas pueden utilizar el Machine Learning para analizar las habilidades de los empleados, que, aunado a otras variables como cursos realizados, intereses y objetivos profesionales.

Además, presenta las necesidades de formación y ayuda a diseñar programas personalizados para desarrollar su talento al máximo.

Es importante destacar que esta tecnología no tiene el objetivo de reemplazar a los humanos, al contrario, busca ser un apoyo que simplifique tareas.

Aunque el Machine Learning puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones ocultos de manera mucho más rápida y efectiva que los humanos, aún necesita de la intervención de ellos para interpretar los resultados y tomar decisiones informadas.

Además, la tecnología necesita una constante actualización que le ayude a mantener una base de datos vigente y que permita atender las necesidades específicas de sus usuarios.

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