אחת הסוגיות שמעסיקה רבות את הנהלות הארגונים ובפרט את מנהלי משאבי האנוש היא איך יכולה הבינה המלאכותית לחולל מהפכה באופן החשיבה על פרודוקטיביות, ובתוך כך, איך ניתן להשתמש בבינה המלאכותית כדי לאתר מועמדים פנימיים מצוינים, למשרות חדשות שנפתחות, גם בקרב עובדים שהתפקידים הנוכחיים שלהם שונים לחלוטין מאלה שהחברה מבקשת לאייש.
למעשה, מנהלי משאבי אנוש יכולים לרתום את הבינה המלאכותית כדי לחולל מהפכה בגישה שלהם לפרודוקטיביות ולגלות מועמדים פנימיים מצוינים לתפקידים שונים מאלה שהם ממלאים, על ידי מינוף טכנולוגיות מתקדמות ותובנות מונעות נתונים.
היכולת של בינה מלאכותית לנתח כמויות עצומות של נתונים, לזהות מיומנויות נסתרות ולספק המלצות מותאמות אישית, מאפשרת למנהלי משאבי אנוש לקבל החלטות מושכלות יותר, לשפר את מעורבות העובדים ולייעל את ניצול הכישרונות הפנימיים.
זה מוביל לכוח עבודה דינמי, זריז ופרודוקטיבי יותר שיכול להסתגל במהירות לדרישות המשתנות ללא הרף של הסביבה העסקית המהירה המאפיינת כיום את השווקים.
להלן 14 דרכים שבהן הבינה המלאכותית יכולה לשנות את החשיבה ושיטות העבודה של מנהלי משאבי אנוש:
1 ניתוח נתונים משופר ותובנות:
הבינה המלאכותית יכולה לנתח את הכישורים, החוויות ונתוני הביצועים של העובדים כדי ליצור פרופילים מפורטים.
על ידי שימוש באלגוריתמים של עיבוד שפה טבעית ולמידת מכונה, יכולה הבינה המלאכותית לחלץ מיומנויות רלוונטיות מקורות חיים, סקירות ביצועים ומסמכים אחרים, גם אם כישורים אלו אינם רשומים במפורש.
2 ניתוח תחזיות:
ניתוח תחזיות המבוסס על בינה מלאכותית יכול לחזות את פוטנציאל ההצלחה של עובד שהארגון רוצה להעביר אותו מתפקידו הנוכחי לתפקיד שונה לחלוטין בהתבסס על נתונים ודפוסים היסטוריים.
זה עוזר למנהלי משאבי אנוש לקבל החלטות מושכלות לגבי ניידות פנימית ופיתוח קריירה.
3 מסדי נתונים פנימיים של טלנטים:
הבינה המלאכותית יכולה לעדכן מסדי נתונים פנימיים של טלנטים, הכוללים כישורים, מיומנויות, הכשרות שהטלנטים עברו פרויקטים שביצעו והישגים שהשיגו.
ניתן לחפש במאגרי נתונים אלה כדי לזהות מועמדים בעלי כישורים הניתנים ליישום בתפקידים חדשים.
4 אלגוריתמים להתאמת מיומנויות:
אלגוריתמים מתקדמים יכולים להתאים את הכישורים הקיימים של העובדים לדרישות של משרות פתוחות, ולהאיר זרקור על מועמדים שתפקידיהם הנוכחיים שונים אך מערכי הכישורים שלהם ישימים בתפקיד החדש.
5 תוכניות פיתוח אינדיבידואליות:
הבינה המלאכותית יכולה לעזור ליצור תוכניות פיתוח מותאמות אישית לעובדים, ולהמליץ על תוכניות הכשרה, קורסים ופרויקטים המתואמים עם יעדי הקריירה שלהם וצרכי החברה.
6 סימולציות התקדמות קריירה:
הבינה המלאכותית יכולה לדמות תרחישי התקדמות קריירה שונים, לעזור לעובדים ולמנהלי משאבי אנוש לחשוב על מסלולי קריירה פוטנציאליים ועל השלבים הדרושים למעבר לתפקידים שונים.
7 אוטומציה של משימות:
הבינה המלאכותית יכולה לפטור את מנהלי משאבי האנוש משימות משאבי אנוש שגרתיות, כגון מיון קורות חיים, תזמון ראיונות ותהליכי קליטה, ובכך לאפשר למנהלי משאבי אנוש ולצוותים שלהם, להתמקד בפעילויות אסטרטגיות המשפרות את הפרודוקטיביות.
8 ניטור ביצועים:
כלי ניטור ביצועים מבוססי בינה מלאכותית יכולים לספק משוב בזמן אמת ותובנות לגבי תפוקת העובדים, לעזור למנהלים לזהות תחומים לשיפור ולהכיר בביצועים מובילים.
9 ביצוע הערכות אובייקטיביות:
הבינה המלאכותית יכולה להפחית הטיה לא מודעת בזיהוי טלנטים והחלטות קידום על ידי התמקדות בהערכות מבוססות נתונים של מיומנויות וביצועים במקום בדעות סובייקטיביות.
10 הערכה הוגנת של כישרונות:
כלים של בינה מלאכותית יכולים להבטיח שכל העובדים יוערכו בצורה הוגנת על ידי שימוש בקריטריונים סטנדרטיים וביטול הטיות שעלולות לנבוע מהערכות שמתבצעות על ידי בני אדם.
11 ניתוח משוב וסנטימנט העובדים:
הבינה המלאכותית יכולה לנתח משוב של עובדים, סקרים ותקשורת פנים ארגונית כדי לאמוד את המורל של העובדים והמנהלים, ולזהות בעיות פוטנציאליות לפני שהן הופכות לבעיות משמעותיות.
גישה פרואקטיבית זו יכולה לעזור למנהלי משאבי אנוש להתמודד עם חששות ולשפר את המחוברות.
12 אסטרטגיות מחוברות מותאמות:
הבינה המלאכותית יכולה להציע אסטרטגיות מחוברות מותאמות אישית המבוססות על העדפות והתנהגויות של עובדים באופן אינדיבידואלי, לטפח כוח עבודה מעורב ובעל מוטיבציה גבוהה יותר.
13 מערכות ניהול למידה:
הבינה המלאכותית יכולה לשפר את פלטפורמות ניהול הלמידה על ידי המלצה על תוכניות הכשרה ופיתוח רלוונטיות המבוססות על הכישורים הנוכחיים של העובדים ועל שאיפות הקריירה שלהם.
14 מודולים של מיקרו-למידה:
הבינה המלאכותית יכולה 'לפרק' תוכן הדרכה מורכב למודולים קטנים מאוד הקלים ללמידה. אפשרות זו הופכת את הלמידה לנגישה ויעילה יותר עבור העובדים.
.
