Hay una demanda creciente de metodologías robustas para evaluar rigurosamente las propiedades psicométricas de las escalas de medición utilizadas en la investigación cuantitativa en diversas disciplinas científicas. Este artículo propone un método integrador que combina el modelado de ecuaciones estructurales (SEM) con el aprendizaje automático (ML) para evaluar conjuntamente el ajuste del modelo y la precisión predictiva, limitaciones que a menudo se abordan por separado en los enfoques tradicionales. Utilizando una escala de medición para la intención de rotación voluntaria de empleados, el método demuestra mejoras claras: el RMSEA disminuyó de 0.073 a 0.065, y la precisión del clasificador aumentó ligeramente de 0.862 a 0.863 después de eliminar tres ítems redundantes. En comparación con SEM o ML por separado, el marco integrado produce una escala más corta y con mejor ajuste sin comprometer el poder predictivo. Para los profesionales, este método permite la creación de herramientas más eficientes, fundamentadas teóricamente y predictivas, facilitando evaluaciones más rápidas y precisas en entornos organizacionales. Con este fin, este estudio emplea SEM basado en covarianza (CB-SEM) junto con clasificadores como Bayes ingenuo, máquinas de soporte vectorial lineales y no lineales, árboles de decisión, k-vecinos más cercanos y regresión logística.