בתקופות שהארגון צריך לפטר עובדים, עליו לקבוע לעצמו אילו עובדים הינם חיוניים וחשוב לשמר אותם.
קביעה זו, של אילו עובדים יש צורך לשמר, היא היבט קריטי בתכנון כוח העבודה האסטרטגי של משאבי אנוש ובמאמצי שימור עובדים.
הבינה המלאכותית יכולה להיות כלי רב ערך בהתמודדות עם אתגר זה על ידי מתן תובנות מבוססות נתונים וניתוח חזוי לזיהוי כישרונות מפתח.
הבינה המלאכותית יכולה לסייע במידה משמעותית למנהלי משאבי האנוש בזיהוי ושימור עובדים חיוניים על ידי מתן ניתוחים מתקדמים, מודלים חזויים ואסטרטגיות שימור מותאמות אישית.
מינוף תובנות מבוסס בינה מלאכותית מאפשר למנהלי משאבי האנוש לנקוט אמצעים יזומים כדי להבטיח את הצלחתו העתידית של הארגון על ידי שמירה על הטלנטים הקריטיים שלו.
להלן 9 דרכים בהן הבינה המלאכותית מסייעת בזיהוי ואיתור העובדים החיוניים לשימור:
1. ניתוח כשרון מבוסס נתונים:
הבינה המלאכותית מאפשרת למנהלי משאבי האנוש לרתום את הכוח של ניתוח נתונים כדי לקבל הבנה מעמיקה יותר של כוח העבודה.
ניתוח מגוון רחב של נתונים, כולל מדדי ביצועים, רמות מעורבות, קביעות ומיומנויות מאפשר לבינה המלאכותית לעזור למנהלי משאבי אנוש לזהות את העובדים שתורמים תרומה משמעותית להצלחת הארגון.
תובנות אלו יכולות לחרוג מביקורות ביצועים מסורתיות ולספק מבט מקיף יותר על ערכו של עובד.
2. מודל חזוי:
הבינה המלאכותית יכולה להשתמש במודל חזוי כדי לחזות אילו עובדים נוטים יותר לעזוב את הארגון.
ניתן לנתח גורמים כמו שינויים בהתנהגות, חוסר שביעות רצון בעבודה או אירועים בחיים האישיים כדי להעריך את סיכון השחיקה.
מנהלי משאבי אנוש יכולים לאחר מכן לנקוט באמצעים יזומים כדי לשמר עובדים אלה, כגון מתן הזדמנויות לפיתוח קריירה או טיפול בדאגותיהם.
3. מיפוי מיומנויות וכישורים:
כלים מבוססי בינה מלאכותית יכולים למפות את הכישורים והמיומנויות של כל עובד.
השוואת פרופילים אלו לצרכים הנוכחיים והעתידיים של הארגון מאפשרת למנהלי משאבי האנוש לזהות עובדים בעלי כישורים ייחודיים או בעלי ביקוש גבוה החיוניים להצלחת החברה. עובדים אלה עשויים להיות מסומנים כיעדי שימור בעדיפות גבוהה.
4. פילוח כוח אדם:
הבינה המלאכותית יכולה לעזור למנהלי משאבי האנוש לפלח את כוח העבודה בהתבסס על מאפיינים מסוימים בהם, ביצועים, פוטנציאל וכישורים קריטיים.
חלוקת עובדים לקטגוריות שונות מאפשרת למנהלי משאבי האנוש להקצות משאבים בצורה יעילה יותר, תוך התמקדות בשימור כישרונות מובילים.
5. משוב וניתוח סנטימנטים:
כלים של בינה מלאכותית יכולים לנתח משוב ממקורות שונים, כגון סקרי עובדים, סקירות ביצועים ואינטראקציות חברתיות, כדי לאמוד את רמות הסנטימנט ושביעות הרצון של העובדים. עובדים המביעים שביעות רצון ומחוברות לארגון עשויים לקבל עדיפות למאמצי שימור.
6. חישוב עלויות תחלופת העובדים:
כלים של בינה מלאכותית יכולים להעריך את העלות הכרוכה בתחלופתם של עובדים ספציפיים.
חישוב זה כולל את הוצאות הגיוס, עלויות הקליטה, והירידה הפוטנציאלית בפרודוקטיביות כאשר המשרה פנויה.
זיהוי תפקידים שהחלפת העובדים המבצעים אותם עלולה להיות יקרה, יכול להיות חיוני עבור מנהלי משאבי אנוש כדי למקד אסטרטגיות שימור ביעילות.
7. אסטרטגיות שימור מותאמות אישית:
הבינה המלאכותית יכולה לעזור למנהלי משאבי האנוש לפתח אסטרטגיות שימור מותאמות אישית עבור פלחים שונים של כוח העבודה.
לדוגמה, אסטרטגיות לשימור עובדים שיש להם פוטנציאל גבוה, עשויות להיות שונות מאלו המשמשות לשימור מומחים בנושאים מסוימים. הבינה המלאכותית יכולה להמליץ על גישות מותאמות לכל קבוצה.
8. ניתוח תרחישים:
הבינה המלאכותית יכולה לבצע ניתוח תרחישים, כדי לעזור למנהלי משאבי האנוש להעריך את ההשפעה של עזיבת עובדים ספציפיים.
זה מאפשר למנהלי משאבי האנוש להעריך את ההשלכות של תרחישי שחיקה שונים ולהקצות משאבים.
9. ניטור מתמשך:
פתרונות בינה מלאכותית יכולים לנטר באופן רציף כישרונות מפתח, ולספק התראות בזמן אמת כאשר סיכון השחיקה עולה.
מנהלי משאבי האנוש יכולים לפעול באופן מידי כדי לטפל בבעיות פוטנציאליות לפני שהן מובילות לעזיבת העובד.
