Ausentismo y factor Bradford: cómo medir bien los indicadores de BGM

Por qué los indicadores son el fundamento de todo BGM

Sin datos no hay BGM — al menos no uno que funcione de forma sostenible. Muchas empresas inician programas de salud a partir de la intuición: buen ambiente general en la plantilla, percepción de muchos días de ausencia, rumores sobre rotación. Lo que falta es una base numérica confiable que muestre dónde está realmente el problema y si las medidas están funcionando.

Los tres indicadores de BGM más importantes son el **ausentismo por enfermedad**, la **tasa de rotación** y el **factor Bradford**. El ausentismo por enfermedad resulta de los días de ausencia por enfermedad en relación con la jornada laboral prevista — expresado en porcentaje. Según la estadística oficial del Ministerio Federal de Salud de Alemania (KM1), el promedio nacional alemán fue del **5,66 %** en 2025. Si su valor está persistentemente por encima, es una señal clara de necesidad de acción. Si está persistentemente por debajo, sería ingenuo asumir que todo marcha de forma óptima — es posible que nadie se reporte enfermo cuando debería hacerlo (presentismo).

Factor Bradford: la frecuencia pesa más que la duración

El factor Bradford hace visible lo que una simple tasa de ausentismo oculta: quien se enferma brevemente tres veces representa una carga mayor para la empresa que alguien que falta dos semanas de una sola vez. La fórmula es:

**B = S² × D**

Donde **S** representa el número de episodios de ausencia en el período analizado (por ejemplo, un año) y **D** los días totales de ausencia. Ejemplo: tres episodios de enfermedad de dos días cada uno dan B = 3² × 6 = **54**. Una sola enfermedad de seis días da B = 1² × 6 = **6**. No existen umbrales de validez general; la literatura y la práctica fijan los niveles de forma distinta. Nuestro análisis de indicadores clasifica el valor de cada persona en los últimos doce meses en cuatro niveles fijos: **menos de 50** normal, **50–124** elevado, **125–399** alto, **a partir de 400** crítico. Son valores orientativos: no dicen nada sobre la causa y no sustituyen una conversación.

Importante: el factor Bradford no es un instrumento de sanción, sino una señal de alerta temprana. Ayuda a identificar posibles situaciones de carga con anticipación — antes de que escalen. Los valores por persona se basan en las bajas por enfermedad y son, por tanto, datos de salud (art. 9 RGPD). En Alemania, si existe un comité de empresa, este participa en la decisión sobre un análisis de este tipo (art. 87, apdo. 1, n.º 6 de la Ley alemana de Organización de la Empresa, BetrVG). Por eso el factor Bradford viene desactivado de fábrica; se activa de forma deliberada en la entrada de datos de indicadores, una vez aclarada la base.

De la hoja de cálculo al análisis automático

El error más frecuente en la práctica: el ausentismo y el factor Bradford se llevan en Excel — con todos los problemas conocidos. Errores de digitación manual, datos de exportación desactualizados del sistema de RR. HH., sin comparabilidad histórica. Quien quiere generar informes mensuales termina dedicando más tiempo a mantener los datos que a analizarlos.

Mejor: los datos brutos provienen directamente del sistema de RR. HH. — Personio, DATEV o rexxHR — y se analizan automáticamente. Así se generan curvas de tendencia a través de trimestres, comparaciones entre departamentos y alertas tempranas de valores atípicos, sin que nadie tenga que digitar un solo número a mano. Para el reporte gerencial, entonces bastan pocos clics en vez de medio día de trabajo.