איך יכולה הבינה המלאכותית לסייע למנהלי משאבי אנוש בקביעת סדרי עדיפויות בניוד עובדים לתפקידים שונים מאלה שהם מילאו.
מסתבר שמערכות של בינה מלאכותית יכולות לשדרג משמעותית את היכולות של מנהלי משאבי אנוש לקבוע סדרי עדיפויות נכונים יותר, על ידי ניוד עובדים לתפקידים שונים מאלה שהם מילאו, תוך ביצוע אופטימיזציה של השימוש במאגר הטלנטים הקיים של החברה.
להלן 12 דרכים בהן יכולה הבינה המלאכותית לסייע למנהלי משאבי האנוש בביצוע אופטימיזציה של מאגר הטלנטים הקיימים של החברה על ידי ניוד עובדים לתפקידים שונים מאלה שהם מילאו:
1 ניתוח מיומנויות וכישורים:
הבינה המלאכותית יכולה לנתח את הכישורים, הניסיון ונתוני הביצועים של העובדים כדי ליצור פרופילים מפורטים.
האלגוריתמים של הבינה המלאכותית יכולים להתאים את הפרופילים הללו למשרות פתוחות בחברה, ולזהות עובדים שהכישורים והניסיון שלהם מתאימים היטב לדרישות התפקידים הללו.
2 דירוג מידת ההתאמה לתפקיד:
הבינה המלאכותית יכולה לדרג עובדים על סמך מידת ההתאמה שלהם לתפקידים שונים מאלה שביצעו עד כה, תוך התחשבות בגורמים כמו כישורים, ביצועי עבר ושאיפות קריירה.
זה עוזר למנהלי משאבי אנוש לתעדף מועמדים שיש להם סיכוי גבוה יותר להצליח בתפקידים חדשים.
3 תחזיות לגבי שיעורי הצלחה:
הבינה המלאכותית יכולה להשתמש בניתוח תחזיות כדי לחזות את הצלחתו הפוטנציאלית של עובד בתפקיד חדש על ידי ניתוח נתונים היסטוריים ומגמות ביצועים.
זה מאפשר למנהלי משאבי אנוש לקבל החלטות מבוססות נתונים לגבי שינויים באיוש המשרות.
4 נתיב קריירה:
הבינה המלאכותית יכולה לדמות מסלולי קריירה שונים לעובדים, ולהראות תפקידים פוטנציאליים שאליהם יוכלו לעבור בהצלחה.
זה עוזר למנהלי משאבי אנוש לזהות הזדמנויות איוש מחדש באופן אופטימלי, כך שיתאים לצרכי החברה ולמטרות הקריירה של העובד כאחד.
5 אלגוריתמים של התאמת הפניות לתפקידים חדשים:
הבינה המלאכותית יכולה לנתח את הרשתות החברתיות והקשרים המקצועיים של העובדים הקיימים כדי לזהות מועמדים פוטנציאליים למשרות פתוחות.
מינוף נתונים מלינקדאין, תקשורת פנימית ומקורות אחרים מאפשר לבינה המלאכותית להציע הפניות באיכות גבוהה.
6 סינון אוטומטי:
הבינה המלאכותית יכולה להפוך את הסינון הראשוני של מועמדים פנימיים לאוטומטי, ולזהות במהירות את אלו שעומדים בדרישות המינימום לתפקיד. זה מקטין את משך הזמן והמאמץ הנדרשים לסינון ידני.
7 תובנות מבוססות נתונים:
הבינה המלאכותית יכולה לספק למנהלי משאבי אנוש תובנות מבוססות נתונים והמלצות לניוד עובדים.
לדוגמה, היא יכולה להאיר זרקור על עובדים שעברו בהצלחה בין תפקידים בעבר או לזהות דפוסים בהפניות מוצלחות.
8 הפחתת הטיה:
הבינה המלאכותית יכולה לסייע בהפחתת הטיה לא מודעת באיוש מחדש על ידי התמקדות בקריטריונים אובייקטיביים כגון מיומנויות, מדדי ביצועים ושאיפות קריירה ולא בשיפוט סובייקטיבי.
9 תוכניות פיתוח מקצועי מותאמות אישית:
הבינה המלאכותית יכולה ליצור תוכניות פיתוח מותאמות אישית עבור עובדים שכלולים באיוש מחדש.
תוכניות אלה יבטיחו שיש להם את ההכשרה והתמיכה הדרושים כדי להצליח בתפקידיהם החדשים.
10 ניטור מחוברות:
הבינה המלאכותית יכולה לפקח על רמות מחוברות העובדים ולספק תובנות לגבי האופן שבו החלטות האיוש מחדש עשויות להשפיע על המורל והפרודוקטיביות. זה עוזר למנהלי משאבי אנוש לקבל החלטות מועילות לחברה ולעובדיה כאחד.
11 דיווח דינמי:
הבינה המלאכותית יכולה ליצור דו"חות ולוחות מחוונים בזמן אמת, שעוקבים אחר ההתקדמות וההצלחה של יוזמות האיוש מחדש.
זה מאפשר למנהלי משאבי אנוש לנטר ולהתאים באופן רציף את האסטרטגיות שלהם על סמך מידע עדכני.
12 מעקב אחר ביצועים:
הבינה המלאכותית יכולה לעקוב אחר הביצועים של עובדים שנויידו לתפקידים שונים מאלה שמילאו עד כה, לספק תובנות לגבי השפעתם על הארגון ולעזור לשכלל אסטרטגיות איוש מחדש בעתיד.
