Para saber si su personal falta muchas veces o falta por mucho tiempo, separe la tasa de ausentismo en dos números: cuántas veces faltó la gente y cuánto duró cada ausencia. La misma tasa puede venir de mucha gente que falta un día acá y otro allá, o de dos o tres personas afuera semanas por una lesión, y cada caso pide un arreglo opuesto. Dos campos con 12 personas cada uno pueden tener la misma tasa del 5%, uno con 48 ausencias de un día y medio y el otro con 6 ausencias de doce jornadas.
Con la calculadora de ausentismo usted hace la cuenta a partir de las planillas de asistencia. Después completa una hoja con fecha, la hoja de ausencias, donde anota el período medido, qué contó como ausencia, las ausencias más largas y sus causas, y los puestos de trabajo que nadie más sabe cubrir.
Vea cómo funciona con números redondos. Piense en un personal de 12 personas durante un período de 24 semanas, cada una con 40 horas programadas por semana, un número elegido para que la cuenta dé redonda. Son 960 horas por persona y 11.520 horas para todo el personal. Si 576 de esas horas se perdieron por ausencias, la tasa de ausentismo es del 5%, o 48 horas perdidas por trabajador. El Campo A pierde esas horas en 48 ausencias cortas de 12 horas cada una, un día y medio. El Campo B las pierde en 6 ausencias largas de 96 horas cada una, doce jornadas. Los dos pierden las mismas 576 horas.
Con el 5% solo, usted no sabe si su campo se parece al A o al B. Muchas ausencias cortas suelen indicar que el personal quedó chico para el trabajo, o que la gente se toma francos por su cuenta porque el régimen de trabajo nunca le da uno. Una ausencia larga suele indicar que alguien se lastimó o se enfermó, y, si fue el trabajo lo que lo causó, el que ocupe ese puesto corre el mismo riesgo. Llamar a un peón por día tapa el hueco en los dos casos, pero solo resuelve el primero. En el segundo, el riesgo sigue en el puesto.
¿De qué está hecha la tasa de ausentismo?
La tasa es la frecuencia multiplicada por la duración, dividida por las horas programadas. La frecuencia (cuántas veces) es la cantidad de ausencias dividida por la cantidad de empleados en el período. La duración (cuánto tiempo) son las horas perdidas divididas por la cantidad de ausencias. En el Campo A son 4 ausencias por trabajador de 12 horas cada una, lo que da 48 horas perdidas por trabajador. Si divide 48 por las 960 horas programadas de cada uno, llega al 5%.
La tasa sube lo mismo si la gente falta el doble de veces o si cada ausencia dura el doble, así que, para saber cuál de los dos la hizo subir, necesita la frecuencia y la duración por separado. En la tabla, los dos campos aparecen uno al lado del otro, con dos filas sobre personas: cuántas faltaron al menos una vez, y cuántas ausencias tuvo cada una de ellas.
| Qué se contó | Campo A | Campo B |
|---|---|---|
| Ausencias registradas | 48 | 6 |
| Ausencias por trabajador del personal | 4 | 0,5 |
| Duración media de una ausencia | 12 horas, un día y medio | 96 horas, doce jornadas |
| Personas que faltaron al menos una vez | 9 de 12 | 4 de 12 |
| Ausencias de cada una de esas personas | 5,33 | 1,5 |
| Tasa de ausentismo | 5% | 5% |
Cálculo de Rurivia a partir de un ejemplo inventado con números redondos, armado para este artículo de modo que los dos campos pierdan las mismas 576 horas.
Un campo de verdad rara vez se parece solo al A o solo al B, porque el que falta muchas veces suele ser también el que está más tiempo afuera. Un estudio brasileño de Nágila Oenning y dos colegas, publicado en 2012 en la Revista Brasileira de Saúde Ocupacional, una revista de salud laboral, siguió durante tres años las licencias médicas de 782 trabajadores del área de servicios de una empresa petrolera. No son trabajadores rurales, pero, de los estudios citados acá, es el único que contó, persona por persona, cuántas veces y cuánto tiempo.
De los 72 trabajadores con más de cincuenta días de ausencia en esos tres años, 27 habían tomado diez licencias o más. De los 109 con hasta tres días de ausencia, 79 habían tomado una sola. La conclusión de los autores es que cuantos más episodios de licencia médica tuvo un trabajador, más larga fue la ausencia.
En un campo de verdad, separar la tasa le muestra qué personas de su personal explican la mayor parte de las horas perdidas, y para eso también cuenta cuántas personas distintas faltaron. En dos campos con la misma cantidad de gente, tres personas que faltaron diez veces cada una y treinta que faltaron una vez cada una dan las mismas ausencias por trabajador, pero en el primero el problema está en tres personas y en el segundo está repartido entre treinta.
El estudio de la empresa petrolera separa las dos cuentas: los autores calculan la frecuencia de licencia médica, que es episodios sobre gente en la nómina, y calcula aparte la frecuencia de trabajadores con licencia, que es gente que faltó sobre gente en la nómina, y que en ese registro dio 0,693. Es decir, el 69,3% de los empleados tuvo al menos una licencia. Por eso la hoja de ausencias lleva las dos cuentas.
Qué cuenta como ausencia es una elección que usted hace antes de contar. La Organización Internacional del Trabajo (OIT), la agencia de las Naciones Unidas para el trabajo, definió la ausencia para fines estadísticos en una resolución de 2008. Según ella, las horas de ausencia son las horas contractuales de trabajo que no fueron efectivamente trabajadas en el período de referencia, y las horas contractuales, el tiempo que se espera cumplir según el contrato de un empleo asalariado. En el campo, léalo como las horas que cada persona tenía que trabajar en el período que usted está midiendo, haya contrato escrito o no.
La definición es amplia a propósito: los motivos enumerados en ella van de la enfermedad y el accidente hasta el mal tiempo, los feriados y cualquier otro motivo. Su cuenta no necesita todo eso, porque una mañana perdida por lluvia o un feriado no son cosas que pueda corregir.
¿Qué pesa más: muchas ausencias cortas o pocas largas?
Tres conjuntos de registros reales muestran cuán distintos pueden ser los dos patrones. Ninguno es un campo del Cono Sur, pero dos vienen de la caña de azúcar, donde el trabajo corre contra el plazo de la cosecha, como en un campo.
| De dónde salieron los registros | Cuántas ausencias por trabajador | Cuánto duró cada una |
|---|---|---|
| 1.230 certificados médicos de 400 trabajadores de la caña en el oeste de São Paulo, Brasil, en nueve meses | cerca de tres por trabajador | tres cuartos de los certificados, de un solo día |
| 9.443 registros de ausencia en una agroindustria azucarera de 3.150 trabajadores en Perú, en dos años | cerca de tres por trabajador | 4,24 días de promedio; el 6,64% más largo (diez días hábiles o más) duró en promedio 27,3 días |
| 2.564 licencias médicas de 782 trabajadores del área de servicios de una empresa petrolera en Brasil, en tres años | 3,3 por trabajador; el 69,3% tuvo al menos una | 6,6 días de promedio; las licencias por enfermedad causada por el trabajo fueron raras, pero duraron en promedio 167 días cada una |
El estudio de la caña, publicado en 2014 por Aline Ceccato y colegas en Cadernos de Saúde Pública, una revista brasileña de salud pública, es el ejemplo más claro del patrón corto. Sobre esos certificados, los autores registran que “un 75% de los certificados tenían un día”. Ninguna de esas ausencias, sola, le llamaba la atención a nadie, y juntas eran la mayor parte del registro.
El estudio peruano, publicado en 2018 por Wilfor Aguirre Quispe y un colega en la revista médica Horizonte Médico, muestra el peso de unas pocas ausencias largas en un registro casi todo de ausencias cortas. Los autores, que llaman absentismo a lo que acá se llama ausentismo, escriben que “solo el 6,64 % presento absentismo prolongado con una media de 27,3 días”, contra una media general en la que “el promedio de días de absentismo laboral fue de 4,24 días”.
De cada 100 ausencias de ese registro, 6,64 en promedio fueron largas, de 27,3 días cada una, lo que suma unos 181 días. Las 100 juntas, con un promedio de 4,24 días, suman unos 424 días. Entonces menos de 7 ausencias de cada 100 explican cerca del 43% de los días perdidos. Los autores no publican esa cuenta; sale de sus dos promedios.
El estudio de la empresa petrolera también separó las licencias por tipo de enfermedad, y ahí los dos números fueron para lados opuestos. El estudio usó un índice de duración, que es el promedio de días por licencia. Según sus resultados, La enfermedad ocupacional dio un índice de duración alto y una frecuencia baja, que los autores leen como su carácter crónico y degenerativo, mientras que la enfermedad no ocupacional dio mayor frecuencia de episodios y un índice de duración bajo.
¿Por qué la misma tasa pide dos arreglos opuestos?
En el campo de muchas ausencias cortas, la causa suele estar en la organización de los francos y en cómo se siente la gente con el trabajo. Un estudio de 2019 de Tesfaye Mekonnen y colegas en la revista científica BMC Research Notes siguió a 444 trabajadores de plantaciones de flores en Etiopía. Encontró que haber ido a trabajar enfermo fue lo que más aumentó la probabilidad de faltar por enfermedad después, cerca de tres veces.
Los autores lo explican sin vueltas: trabajar enfermo agrava el cuadro de salud y devuelve a la persona a su casa otras veces, por falta del descanso que la recuperación pedía. Los que estaban disconformes con el trabajo también faltaron más, con una probabilidad cerca de 1,6 veces mayor. El arreglo, acá, no es una regla de asistencia más dura, sino un personal armado para aguantar una persona menos, y francos marcados en el calendario en vez de tomados de sorpresa.
En el campo de pocas ausencias largas, la causa suele ser la seguridad y la forma en que está organizado el trabajo. En el estudio peruano, los autores nombran lo que hizo que la ausencia se estirara: “los accidentes de trabajo, la realización de actividad física moderada-intensa (manipulación de cargas) y tener horarios de trabajo atípicos constituyen los factores más importantes en el absentismo prolongado de causa médica”. Es decir: accidentes, levantar y cargar peso, y turnos rotativos o nocturnos. Cuánto peso exige un puesto, cómo rotan los turnos y, muchas veces, lo que lleva a un accidente son decisiones de quien organiza el trabajo, no características de quien trabaja.
Los autores del estudio de la caña registran que otros estudios habían atado la alta incidencia de ausencia por enfermedad del aparato locomotor al sistema de pago por producción, con cargas altas de trabajo y sin pausas. En el campo, eso es el trabajo a destajo, y ellos señalan que sus propios hallazgos van en el mismo sentido.
Los dos patrones además se conectan, porque las ausencias cortas repetidas pueden volverse una larga. En el estudio de la empresa petrolera, la mayoría de las licencias por enfermedad causada por el trabajo venían precedidas de licencias por el mismo diagnóstico o uno equivalente, cargadas como enfermedad no ocupacional, es decir, anotadas antes como enfermedad común, sin relación con el trabajo. En uno de los casos, el reconocimiento de que la enfermedad venía del trabajo recién ocurrió después del decimoquinto episodio con diagnósticos iguales o parecidos.
Así que muchas ausencias cortas apuntan a la organización de los francos mientras estén repartidas entre personas distintas y dolencias distintas. Cuando la misma persona vuelve siempre con el mismo dolor, puede ser una ausencia larga que empieza, y el peón por día ya no es la respuesta. Aparece cuando usted separa los certificados médicos por dolencia y ve si las repeticiones vienen de la misma persona o del mismo puesto.
¿Cuánto vale de verdad una hora perdida?
La costumbre es valuar la hora perdida por el sueldo de la hora, y en un campo eso se queda corto. Un estudio de 2017 con empresas canadienses, no campos, de Zhang y colegas en la revista Health Economics Review, encontró que la pérdida de productividad de la ausencia supera el salario cuando el trabajo es de equipo, y sobre todo en la empresa chica.
Los autores también explican por qué la operación chica es la más expuesta: la empresa grande contrata gente de más para sostener el nivel de producción cuando falta uno del equipo, y la chica puede no tener con qué pagar ese costo.
Dos condiciones comunes en el campo agrandan la distancia entre el sueldo y la pérdida. Una es el trabajo en equipo que depende de alguien difícil de reemplazar: en ese caso, el valor de la producción perdida por una ausencia supera el salario diario del que faltó y puede llegar a la producción entera del equipo. La otra es el plazo, porque el costo de la ausencia supera el salario cuando la empresa paga una penalidad por no llegar a la meta de producción por causa de ella. Un campo rara vez paga una multa así, pero la cosecha funciona igual: el trabajo que no se hace mientras el tiempo lo permite se paga con parte de la cosecha.
Así que la misma hora perdida vale poco en un mes tranquilo y mucho más en la tercera semana de cosecha, y las ausencias no se reparten parejas en el año. En el registro de la caña, los certificados por problemas de músculos y articulaciones fueron más frecuentes al final de la zafra que en la entrezafra, es decir, al final de la cosecha más que en los meses entre una cosecha y otra.
Los autores canadienses estiman la pérdida con un multiplicador, un factor de cuántas veces el salario diario cuesta de verdad un día de ausencia: la pérdida se estima multiplicando los días de ausencia por enfermedad por el salario diario y por un multiplicador. Nadie publicó ese multiplicador para su campo. Lo que está en sus manos es tener reemplazo, porque la pérdida baja hasta cerca del sueldo cuando existe un reemplazo barato o bastante parecido al que faltó.
Así que cuente los puestos de su campo donde nadie más podría entrar a reemplazar. Ese conteo, más que el sueldo de la hora, es lo que define si un día de ausencia le cuesta un jornal o una parte de la cosecha.
¿Dónde puede engañarlo el número?
En cuatro puntos. El primero es qué contó como ausencia. En el estudio de la empresa petrolera, la licencia promedio duraba 6,6 días con las licencias por maternidad incluidas, y el índice de duración bajó a 5,64 días una vez sacadas esas licencias. Un cambio en lo que se contó le sacó casi quince por ciento al resultado, y nada cambió en el personal.
Por eso usted escribe qué cuenta como ausencia antes de calcular; escrito después, se vuelve la defensa del número que salió. En la definición internacional entra mucho: las vacaciones, los feriados, la licencia médica, la licencia parental o por maternidad y paternidad, y otras licencias por motivo personal, familiar o de deber cívico. Si cuenta todo eso, un campo que da francos generosos parece un campo con un problema de salud.
El segundo punto es por qué número divide. Es el tiempo programado, no el tiempo pagado ni los días del calendario. Un período con más días programados da una tasa menor para exactamente las mismas ausencias.
El tercero es la época del año en que mide. Ocho semanas en el pico de la cosecha y ocho semanas en la época tranquila no son dos mediciones de la misma cosa. Compare períodos parecidos, y anote en la hoja de ausencias qué período eligió.
El cuarto es que una tasa que baja no siempre es una buena noticia. Al mirar a los trabajadores con contrato inestable, que faltaban menos, los autores peruanos concluyeron que “una menor estabilidad laboral y menos derechos laborales, coaccionan al trabajador a no ausentarse demasiados días, reduce así el tiempo de recuperación de su salud y aumenta las recidivas de la enfermedad”.
Una tasa que baja porque la gente tiene miedo de quedarse en casa enferma es un costo postergado, y, según el estudio de Etiopía, vuelve después en más días de ausencia. Tampoco existe una tasa meta a la que apuntar. En la misma resolución de 2008, la OIT admite que la relevancia de cada medida de tiempo de trabajo depende de la naturaleza de la fuerza laboral, del mercado y de quien use el dato. En la práctica, la única comparación que sirve es con su propio período anterior.
Por dónde empezar
Reserve una hora con las planillas de asistencia del período que terminó y los certificados médicos, si los guarda. Sin certificados, las planillas solas ya tienen cuántas veces y cuánto tiempo. Cargue los números en la calculadora y copie el resultado arriba de la hoja de ausencias: la tasa, las ausencias por trabajador, la duración media y cuántas personas faltaron. Las nueve líneas de abajo son lo que la calculadora no puede hacer por usted. En la hoja, las ausencias van por semana y no por nombre, porque sirve para corregir la organización del trabajo y no es la ficha de nadie. Los únicos nombres van al lado de los puestos que nadie más sabe cubrir.
La ausencia suele venir antes de la renuncia: el que se va en junio muchas veces faltó bastante en abril. Por eso esta hoja va antes de calcular lo que cuesta la rotación, una cuenta que usted hace con la calculadora de rotación, en un artículo aparte.
Si tiene el organigrama del establecimiento, escriba ahí quién puede reemplazar a quién, puesto por puesto; si todavía no lo tiene, la lista de puestos de una sola persona, en esta hoja, ya es un comienzo, y hay un artículo aparte sobre cómo dibujar un organigrama en una página. Los artículos de rotación y de organigrama están entre los artículos sobre gestión de personas. Comparar este período con el anterior y corregir lo que encuentre es un hábito que sirve también al resto de la gestión agropecuaria.