הבינה המלאכותית משנה את עבודתם של מנהלי משאבי אנוש על ידי ייעול איסוף נתונים, ניתוחם וקבלת החלטות בהתאם להם.
מינוף מערכות הבינה המלאכותית מאפשר למנהלי משאבי האנוש לטפל ביעילות בנתונים של עובדים ומועמדים, מה שמוביל לשיפור הליכי הגיוס, ניהול כוח האדם ותכנון אסטרטגי.
למעשה, הבינה המלאכותית מחוללת מהפכה בעבודתם של מנהלי משאבי האנוש, על ידי אוטומציה של איסוף נתונים, שיפור ניתוח הנתונים, ועיבוד כמויות גדולות של מידע.
כתוצאה מכך יכולים מנהלי משאבי אנוש לקבל החלטות מושכלות.
שילוב הבינה המלאכותית בפרקטיקות של ניהול משאבי אנוש מאפשר לארגונים לשפר את היעילות, לשפר את בחירת המועמדים ולטפח גישה מבוססת נתונים לניהול עובדים.
ככל שהבינה המלאכותית ממשיכה להתפתח, וככל שיהיו יותר מנהלי משאבי אנוש שיאמצו את הטכנולוגיות הללו, כך ניתן יהיה לייעל את תכנון כוח האדם וליצור סביבת עבודה יעילה ומעורבת יותר.
איסוף נתונים:
כלים המבוססים על בינה מלאכותית יכולים להפוך את איסוף הנתונים לאוטומטיים ממקורות רבים, כגון קורות חיים, טפסי הגשת בקשה למשרה, מדיה חברתית ומערכות משאבי אנוש פנימיות.
צ'אטבוטים, למשל, יכולים ליצור קשר עם מועמדים כדי לאסוף פרטים רלוונטיים, ובכך לחסוך למנהלי משאבי אנוש זמן ולהבטיח עקביות.
בנוסף, בינה מלאכותית יכולה לפקח על ביצועי עובדים, על סקרי מעורבות ועל תוצאות משוב, כדי לאסוף נתוני כוח אדם בזמן אמת.
ניתוח נתונים:
לאחר איסוף הנתונים, הבינה המלאכותית יכולה לנתח במהירות מערכי נתונים גדולים כדי לזהות מגמות ודפוסים.
לדוגמה, מערכות מעקב אחר מועמדים מבוססות בינה מלאכותית יכולות לסרוק קורות חיים, להשוות כישורים מול תיאורי תפקידים ולדרג מועמדים על סמך התאמתם.
באופן דומה, הבינה המלאכותית יכולה לנתח משוב של עובדים כדי לזהות מגמות שביעות רצון במקום העבודה, ולעזור למנהלי משאבי האנוש לטפל בבעיות פוטנציאליות באופן יזום.
עיבוד נתונים:
הבינה המלאכותית משפרת את פעולות משאבי אנוש על ידי עיבוד כמויות אדירות של נתונים מובנים ולא מובנים.
עיבוד שפה טבעית מאפשר לבינה המלאכותית לפרש תשובות פתוחות בסקרים, סקירות ביצועים ואפילו אימיילים כדי להפיק תובנות משמעותיות.
אלגוריתמי למידת מכונה יכולים גם לעבד רשומות נוכחות, נתוני תגמול והתקדמות ההכשרה כדי לייעל את תכנון כוח האדם והערכת הביצועים.
הסקת מסקנות:
הבינה המלאכותית תומכת במנהלי משאבי אנוש בקבלת החלטות מבוססות נתונים.
ניתוח תחזיות יכול לחזות את תחלופה של עובדים על ידי ניתוח נתונים היסטוריים, מה שמאפשר למנהל משאבי האנוש לנקוט באמצעים למניעת העזיבה.
הבינה המלאכותית יכולה גם להעריך את הצלחת הגיוס על ידי מעקב אחר תוצאות הגיוס ומדדי ביצועים, ולעזור למנהל משאבי האנוש לחדד את אסטרטגיות הגיוס שלו.
בנוסף, הבינה המלאכותית יכולה להתאים אישית תוכניות לפיתוח עובדים בהתבסס על כישורים אישיים ודפוסי צמיחה בקריירה, ולהבטיח כוח עבודה מעורב ופרודוקטיבי יותר.
