TurnOver Predict
IA que antecipa desligamentos antes que eles aconteçam
Identifique quem está em risco de sair, antes do pedido de demissão chegar à mesa do RH.
O turnover já é a maior conta que ninguém vê no orçamento
O Brasil tem uma das maiores taxas de turnover do mundo.
Cada substituição custa entre 30% e 213% do salário anual do cargo, somando recrutamento, onboarding, treinamento e a curva de aprendizado perdida no caminho.
O problema não é falta de vontade do RH. É que a ação de retenção, hoje, chega depois do pedido de demissão, quando já não há mais o que fazer.
Fonte: ¹ McKinsey & Company, 2018 · ² Korn Ferry, 2024 · ³ Flash People, 2024
51,3%
turnover ao ano no Brasil (CAGED)
36%
dos desligamentos foram pedidos voluntários de demissão
R$ 600 bi
perdidos por ano no mercado brasileiro com saída e reposição de talentos
Benefícios diretos
Usa os dados que você já tem
Tempo de casa, idade, área, salário e histórico de mudanças. Sem projeto pesado de dados para começar.
Risco calculado pessoa a pessoa
Modelo de machine learning (sistema que aprende padrões a partir do histórico de desligamentos da própria empresa) classifica cada funcionário em risco alto, médio ou baixo.
Painel de prioridades para o RH
Dashboard com a lista de quem precisa de atenção agora, não uma planilha genérica de todo mundo.
IA explicável, não caixa-preta
Mostra os fatores por trás de cada risco, como salário abaixo do mercado, ausência de promoção ou faltas recentes, e não só uma nota sem explicação.
Ação antes da saída, não depois
Sugestões concretas de retenção geradas a partir dos fatores identificados: revisão salarial, conversa com gestor, movimentação lateral.
Governança em todo o ciclo
A IA prioriza, o RH decide. Nenhuma decisão de desligamento ou retenção é automatizada sem validação humana.
Como funciona o TurnOver Predict
01
Coleta a base de RH que a empresa já possui hoje
02
Prepara e enriquece os dados, com engenharia de variáveis
03
Treina o modelo de IA com o histórico real de desligamentos da empresa
04
Classifica cada funcionário em risco alto, médio ou baixo, com as causas
05
RH atua de forma direcionada, antes da saída
PROVA DE CONCEITO
Resultado real de uma PoC
Testamos o TurnOverPredict em uma prova de conceito (PoC) com um cliente do setor de serviços industriais, comparando as previsões do modelo com os desligamentos que realmente aconteceram depois.
92%
recall
de cada 10 saídas reais, o modelo antecipou 9, com tempo suficiente para o RH agir.
73%
precisão
quase 3 em cada 4 alertas emitidos pelo modelo se confirmaram como risco real, evitando falso positivo.
64%
MENOS ACOMPANHAMENTO
o RH parou de olhar para todo mundo e passou a focar só em quem realmente estava em risco.
Ganhos que não aparecem só na planilha
Os ganhos abaixo moram no ponto cego do orçamento. Não têm nota fiscal, mas aparecem na conta de quem fica: em clima, em conhecimento retido, em decisão tomada com dado em vez de feeling.
RH focado no que importa
64% menos gente pra acompanhar por mês. O RH para de rodar atrás de todo mundo e passa a mirar só quem tem risco real de sair.
Ação preventiva, não reativa
A retenção entra em cena antes do pedido de demissão, não na hora em que o desligamento já está decidido.
Retenção de conhecimento
Histórico de cliente, know-how de processo, confiança construída: tudo isso fica, porque quem carrega isso também fica.
Previsibilidade para decidir
Cada decisão de orçamento e de gestão parte de um risco calculado por pessoa e por área, não de uma média solta no ar.
Clima e marca empregadora
Menos vaga aberta, menos sobrecarga no time, menos motivo pra reclamação pública. Time estável vira reputação.
Priorização baseada em dados
Cada ação de retenção nasce de um critério explicável, não da intuição de um gestor num dia ruim.
Transforme retenção em estratégia!
A inteligência certa para reter quem importa!
Previsão com explicação, não caixa-preta. Conte para nós sobre os desafios de retenção da sua empresa. Um especialista da 3CON entrará em contato para te ajudar!
