קבלת החלטות על ידי מנהלי משאבי אנוש דורשת איזון בין תובנות מבוססות נתונים לבין גישות הממוקדות בתובנות אנושיות.
ניתוח נתונים משפר את הדיוק והיעילות של מנהלי משאבי האנוש. במקביל, שיקול דעת אנושי מבטיח אמפתיה והגינות.
להלן 3 דרכים לשילוב ניתוח נתונים ותובנות אנושיות בעת קבלת החלטות על ידי מנהלי משאבי אנוש:
1 שימוש בנתונים כדי ליידע, לא כדי להחליף שיפוט אנושי:
על מנהלי משאבי האנוש למנף נתונים ככלי מנחה ולא ככלי שהינו הקובע הבלעדי בקבלת החלטות.
בעוד שמדדים יכולים להדגיש מגמות ולחזות התנהגות עובדים, תובנה אנושית חיונית כדי לפרש את ההקשר ולהבטיח הוגנות.
להלן 3 דוגמאות ליישום:
1 החלטות גיוס עובדים:
מערכות מעקב אחר מועמדים מסננות מועמדים על סמך כישורים וניסיון, אבל מנהלי משאבי אנוש חייבים להעריך התאמה תרבותית, כישורים רכים ופוטנציאל.
2 הערכות ביצועים:
ניתוח נתונים מספק מדדי ביצועים אוביקטיביים, אבל שיחות ישירות ומשוב של 360 מעלות מוסיפים תובנות איכותיות שעלולות להיות מוחמצות בעת שימוש בנתונים בלבד.
3 מעורבות עובדים:
סקרים וניתוח סנטימנטים חושפים דפוסים, אבל דיונים אחד על אחד עם עובדים חושפים דאגות ומניעים עמוקים יותר.
יתרונות: הפחתת הטיות בקבלת החלטות תוך שמירה על אמפתיה אנושית, וידוא שתובנות מבוססות נתונים מתפרשות בהקשר הנכון.
2 הטמעת מודלים היברידיים של קבלת החלטות:
מנהלי משאבי אנוש יכולים לאמץ מודלים היברידיים של קבלת החלטות המשלבים אנליטיקה עם הערכות איכותיות.
מודלים אלה מבטיחים שההחלטות על אסטרטגיות המבוססות על נתונים לא ידלגו על הענקת עדיפות לאלמנט האנושי.
להלן 3 דוגמאות ליישום:
1 תגמול וקידום:
במקום להסתמך רק על מדדי ביצועים, מנהלי משאבי אנוש יכולים לשלב ביקורות עמיתים, הערכות עצמיות והערכות לגבי ניהול.
2 יוזמות גיוון והכלה:
הנתונים מזהים פערי ייצוג של קבוצות עובדים מסוימות במקום העבודה, אבל הסיפורים האישיים של העובדים והמשוב שלהם עוזרים לעצב מדיניות משמעותית.
3 אסטרטגיות שימור:
ניתוח תחזיות מזהה עובדים בסיכון לעזיבה. בד בבד, דיונים של מנהל משאבי האנוש עם העובדים חושפים צרכים וחששות אישיים.
יתרונות: מעודד גישה הוליסטית יותר לקבלת החלטות משאבי אנוש, מונע הסתמכות יתר על נתונים או אינטואיציה, מה שמוביל לתוצאות מאוזנות.
3 להכשיר צוותי משאבי אנוש באוריינות נתונים ואינטליגנציה רגשית:
כדי שצוותי משאבי אנוש יאזנו ביעילות קבלת החלטות מבוססת נתונים מול קבלת החלטות ממוקדת בתובנות אנושיות, הם צריכים לקבל הכשרה במיומנויות אנליטיות ובין אישיות כאחד.
להלן 3 דוגמאות ליישום:
1 הכשרה לאוריינות נתונים:
הכשרה זו עוזרת למנהלי משאבי אנוש לפרש ניתוחים במדויק ולהשתמש בהם לקבלת החלטות מושכלות.
2 הכשרה למיומנויות אינטליגנציה רגשית:
הכשרה לרכישת מיומנויות אינטליגנציה רגשית משפרת את היכולת של מנהלי משאבי אנוש להבין את רגשות העובדים, המוטיבציות והחששות שלהם, מעבר לנקודות נתונים.
3 אימוץ טכנולוגיה:
אימוץ הטכנולוגיות המיועדות למשאבי אנוש מעודד את צוותי משאבי אנוש לאמץ כלים מבוססי בינה מלאכותית תוך שמירה על שיקולים אתיים ופיקוח אנושי.
היתרונות: זה מצייד את אנשי משאבי אנוש במערך מיומנויות הנדרשות לקבל החלטות, ומחזק את היכולת של אנשי צוות משאבי אנוש לקבל החלטות הוגנות, אסטרטגיות וממוקדות אנשים.
בסיכומו של דבר, האיזון בין קבלת החלטות מבוססת נתונים לקבלת החלטות הממוקדת בתובנות האישיות של מנהלי משאבי האנוש, מבטיח שהבחירות הן אסטרטגיות ואמפתיות.
על ידי שימוש בנתונים כדי ליידע ולא להכתיב החלטות, יישום מודלים היברידיים והכשרת צוותי משאבי אנוש הן באנליטיקה והן באינטליגנציה רגשית, ארגונים יכולים ליצור מקום עבודה הוגן ואפקטיבי.
גישה זו משפרת את אמון העובדים, משפרת את דיוק ההחלטות ומטפחת תרבות חברה-האדם הראשון.
