La rotación de empleados representa una carga significativa, sin embargo, los modelos predictivos a menudo no logran proporcionar estrategias de retención accionables, creando una brecha crítica entre la predicción y la prescripción. Este documento presenta el marco de Optimización Dialéctica Contrafactual (CDO), una metodología novedosa que cierra esta brecha al integrar modelado predictivo, inferencia causal robusta y optimización con restricciones presupuestarias. Primero ilustramos la mecánica del marco en el conjunto de datos sintético de Recursos Humanos (RRHH), luego realizamos una rigurosa prueba de concepto en el "Conjunto de Datos de Rotación de Empleados Saudíes" para probar su aplicabilidad en el mundo real. En nuestra validación empírica, empleamos el Emparejamiento por Puntaje de Propensión (PSM) para estimar los efectos causales de las intervenciones mientras controlamos las variables de confusión. Los resultados en el conjunto de datos del mundo real muestran que, aunque predecir la rotación es un desafío (Área Bajo la Curva (AUC ~ 0.60)), el marco identificó con éxito una promoción merecida como una poderosa palanca de retención, reduciendo causalmente la probabilidad de rotación en un estimado de 23.9 puntos porcentuales. Actuando sobre esta información, la capa de optimización asignó eficientemente todo el presupuesto a esta única estrategia de alto impacto para empleados de alta prioridad. Este trabajo proporciona un plano validado para pasar de la predicción pasiva a la prescripción activa impulsada por el Retorno de Inversión (ROI) en la gestión estratégica de la fuerza laboral, demostrando cómo derivar orientación clara y accionable incluso a partir de datos complejos del mundo real.