מערכות הבינה המלאכותית יכולות לסייע משמעותית למנהלי משאבי אנוש באיתור המיומנויות והכישורים הספציפיים, הדרושים ליישום אסטרטגיית משאבי אנוש, על ידי מינוף ניתוח נתונים מתקדם ואלגוריתמים של למידת מכונה.
ניתוח נתונים היסטוריים של העובדים הקיימים ועובדים לשעבר בארגון וביצועיהם, יכולה הבינה המלאכותית לזהות מגמות ודפוסים המתואמים עם הטמעה מוצלחת של אסטרטגיית משאבי אנוש.
מערכות הבינה המלאכותית יכולות לשקלל גורמים כמו הכישורים והמיומנויות של עובדים בעלי ביצועים גבוהים, ההשפעה של מיומנויות ספציפיות על יעדים ארגוניים, וההתאמה בין מערכי הכישורים הקיימים לבין החזון האסטרטגי.
זיהוי המתאמים הללו על ידי הבינה המלאכותית, מאפשר למנהלי משאבי אנוש לאתר את המיומנויות והכישורים המדויקים והקריטיים לביצוע מוצלח של אסטרטגיית משאבי אנוש.
יתר על כן, מערכות הבינה המלאכותית יכולות למלא תפקיד מרכזי בביצוע הערכות מיומנויות על ידי אוטומציה של התהליך ומתן תובנות מדויקות ומקיפות יותר.
באמצעות הערכות מקוונות, כלי הבינה המלאכותית יכולים להעריך את רמות המיומנות הנוכחיות של העובדים, ולזהות נקודות חוזק ונקודות תורפה כאחד.
ניתן להתאים את ההערכות על סמך הכישורים הספציפיים הנדרשים לאסטרטגיית משאבי אנוש, ובה בעת לוודא שההערכה מותאמת ישירות ליעדים האסטרטגיים.
לאחר מכן, יכולה מערכת הבינה המלאכותית להפיק דו"חות וניתוחים מפורטים, ולהדגיש את כל הפערים הקריטיים במיומנויות ובכישורים.
בעזרת מידע זה, יכולים מנהלי משאבי אנוש לגבש תוכניות הכשרה ופיתוח ממוקדות כדי להתמודד עם הפערים שזוהו, תוך הבטחה שהעובדים מצוידים במיומנויות הנדרשות כדי לתמוך ביישום מוצלח של אסטרטגיית משאבי אנוש.
בנוסף, מערכות הבינה המלאכותית יכולות לסייע בתוכניות גיוס עובדים על ידי אוטומציה של התאמת מועמדים בהתבסס על הכישורים והמיומנויות שזוהו כחסרים, ייעול התהליך ובדיקה שגיוס עובדים חדשים יתאים לחזון האסטרטגי של מנהלי משאבי האנוש והארגון בכללותו.
בעזרת ניתוח ביצועים המבוסס על מערכות בינה מלאכותית ניתן להעריך את ביצועי העובדים בזמן אמת, ולספק תובנות לגבי הטמעת המיומנויות הנרכשות.
ניטור רציף של מדדי הביצועים מאפשר למנהלי משאבי האנוש לזהות עובדים בעלי ביצועים גבוהים, להבין איך ובאיזו מידה משפיעות על כל עובד, היוזמות לפיתוח מיומנויות, ולחדד אסטרטגיות לשיפור מתמשך.
בנוסף, טכנולוגיית עיבוד שפה טבעית מאפשרת ניתוח של משוב שעובדים מוסרים בכתב ובעל פה.
כלים של בינה מלאכותית יכולים לעבד כמויות גדולות של נתוני משוב כדי לזהות מגמות הקשורות למיומנויות ולכישורים.
מידע זה עוזר למנהלי משאבי אנוש להבין כיצד העובדים תופסים את חוויות פיתוח המיומנויות שלהם ולבצע התאמות מבוססות נתונים באסטרטגיות משאבי אנוש.
זאת ועוד, פלטפורמות למידה מתמשכת המופעלות על ידי בינה מלאכותית יכולות להמליץ על מודולי הדרכה ומשאבי למידה חדשים המבוססים על צרכים ארגוניים משתנים ומגמות בתעשייה שבה פועל הארגון.
פלטפורמות אלו משתמשות בלמידת מכונה כדי להסתגל לדפוסי למידה אישיים וארגוניים, מה שמבטיח שתוכן הלימוד ישאר רלוונטי ואפקטיבי.
תכנון יורשים לבעלי תפקידים חיוניים ומחליפים לעובדים שמקודמים מחייב הקמת פייפליין של טלנטים בעלי מיומנויות נדרשות.
הבינה המלאכותית יכולה לתרום לתכנון רצף איוש תפקידים על ידי זיהוי עובדים בעלי פוטנציאל גבוה ויצירת פייפליין של כישרונות לתפקידים קריטיים.
על ידי ניתוח נתוני ביצועים היסטוריים ואינדיקטורים פוטנציאליים, מסייעת הבינה המלאכותית למנהלי משאבי אנוש לזהות את העובדים והמועמדים בעלי הכישורים והמיומנויות הנדרשים לתפקידי ניהול עתידיים.
בנוסף, הבינה המלאכותית יכולה לנתח גורמים שונים התורמים למחוברות העובדים, כולל מן אינדיקציות לגבי זמינות הזדמנויות צמיחה, תוכניות לפיתוח מיומנויות והתאמה ליעדים הארגוניים.
ניתוח התחזיות יכול לעזור למנהלי משאבי אנוש לצפות אילו גורמים עשויים להשפיע על רמות המחוברות של העובדים לארגון ולנקוט צעדים יזומים כדי לשפר את חווית העובדים.
