מנהלי משאבי אנוש שומעים מכל עבר על התועלת הרבה שהם יכולים להפיק מכלים של בינה מלאכותית.
אלא שמעבר לתאוריה, יש חשיבות רבה לכך שלמנהלי משאבי אנוש יהיה נוח לעבוד עם הכלים של הבינה המלאכותית בלי שהם יצטרכו לקבל הדרכות מורכבות בנושאים טכנולוגיים.
במילים אחרות, יש לגרום לכך שהשימוש בכלים של בינה מלאכותית יהיה קל ופשוט ושהטכנולוגיה תהיה שקופה למשתמש.
שליטה של מנהלי משאבי אנוש בשימוש בכלים של בינה מלאכותית יכולה להקפיץ פלאים את היכולות והמהירות של ביצוע המשימות של מנהלי משאבי האנוש, גם המורכבות ביותר שבהן, הדורשות ניתוח נתונים מורכב.
אם ניקח לדוגמה את משימת גיוס העובדים, השימוש בבינה המלאכותית יכול לא רק לסייע בגיוס עצמו ובהפחתת זמן הגיוס (קיצור הליך הגיוס) אלא גם בזיהוי טלנטים נסתרים בארגון עצמו ובתוך מאגר המועמדים.
אחד האתגרים שניצבים בפני מנהלי משאבי אנוש טמון בכך שהם נאלצים להתמודד עם כמויות גדולות מאוד של נתונים גולמיים, שבאופן פרדוקסלי קשה מאוד להשתמש בהם כדי לקבל החלטות מושכלות.
הנתונים הגולמיים יכולים לספק את הפתרונות להרבה מאוד סוגיות שמנהלי משאבי אנוש מתמודדים איתן.
אבל כדי לבצע ניתוח מהיר ומדויק של הנתונים הללו, הכרחי להשתמש בבינה מלאכותית, ויותר מכך, חשוב מאוד לדעת איך להפעיל את הכלים של הבינה המלאכותית באופן שהם יספקו את התוצאות האופטימליות.
הבינה המלאכותית יכולה לסייע רבות למנהלי משאבי אנוש בניתוח כמויות גדולות של נתונים על ידי אוטומציה ושיפור של תהליך עיבוד הנתונים, זיהוי דפוסים והפקת תובנות משמעותיות.
היכולת של הבינה המלאכותית לטפל בכמויות אדירות של נתונים הקשורים למשאבי אנוש, מתבטאת במישורים רבים.
לדוגמה, בכל מה שקשור לאיסוף ושילוב נתונים. הבינה המלאכותית יכולה לאסוף ולשלב נתונים ממקורות שונים ואף להצליב ביניהם.
מדובר בהצלבת נתונים מתוכנות משאבי אנוש, מתוצאות סקרים, ממדדי ביצועים, מפלטפורמות של רשתות חברתיות ועוד. מדובר במאגרי נתונים מקיפים מאוד.
ניתוח הנתונים הללו, ההצלבות ביניהם והפקת התובנות מהם מספקים למנהלי משאבי האנוש מידע קריטי שמאפשר להם לסייע לארגון להתחרות בשוקי היעד מול מתחריו.
להלן 7 דרכים בהן יכולה הבינה המלאכותית לסייע למנהל משאבי האנוש על ידי ניתוח נתונים בהיקפים גדולים:
1 איתור הנתונים הרלוונטיים ועיבודם:
אלגוריתמים של בינה מלאכותית יכולים לאתר את הנתונים הרלוונטים למשימה אותה רוצה לבצע מנהל משאבי האנוש, ולעבד אותם, באופן שיתאפשר טיפול יעיל במשימות.
תכונה זו יכולה לסייע רבות לצורך ביטול כפילויות, סטנדרטיזציה של פורמטים, טיפול בערכים חסרים ועוד, כל זאת תוך הבטחת דיוק ועקביות נתונים.
2 זיהוי דפוסים:
בינה מלאכותית יכולה לזהות דפוסים ומתאמים בתוך הנתונים שאולי לא ניתנים לזיהוי בקלות לאנליסטים אנושיים. בכל היא מסייעת בהפקת תובנות שיכולות להוביל לקבלת החלטות מושכלות ונכונות יותר.
3 ניתוח וחיזוי:
הבינה המלאכותית יכולה לנתח נתונים היסטוריים כדי לחזות מגמות ותוצאות עתידיות, כגון שיעורי תחלופה, מסלולי ביצועים וצרכי הדרכה והכשרה.
4 עיבוד שפה טבעית: הבינה המלאכותית יכולה להפיק תובנות מנתוני טקסט לא מובנים, כגון משוב עובדים, ביקורות ביצועים ותחושות שרוחשות ברשתות החברתיות.
5 מודלים של למידת מכונה:
ניתן ליישם מודלים של למידת מכונה כדי לסווג נתונים, לפלח אוכלוסיות עובדים ולזהות חריגות או דברים יוצאי דופן אחרים.
6 ניתוח אשכולות ומגזרים:
הבינה המלאכותית יכולה לאסוף ולקבץ לאגודה אחת, נתונים דומים, ובכך לעזור למנהלי משאבי אנוש להבין מגזרי עובדים, העדפות והתנהגויות.
7 ניתוח סנטימנטים:
ניתוח סנטימנט מבוסס בינה מלאכותית יכול לאמוד את סנטימנט העובדים על פי נתונים המגיעים ממקורות שונים, בהם סקרים, אימיילים, אינטראקציות צ'אט ועוד, ולספק תובנות לגבי מידת המחוברות של העובדים והמורל שלהם.
