אי שביעות רצון העובדים בעבודה מביא איתו את הגדלת שיעורי התחלופה ונזק למותג המעסיק. ארגונים עושים מדי פעם סקרי שביעות רצחון. השאלה היא איך ניתן לזהות אי שביעות רצון בקרב העובדים, בשלבים מוקדמים.
כלים של בינה מלאכותית יכולים לשמש ככלים פרואקטיבי עבור מנהלי משאבי אנוש כדי לזהות חוסר שביעות רצון בקרב עובדים בשלבים מוקדמים.
מינוף מערכות ניתוח וניטור המבוססות על בינה מלאכותית, מאפשר למנהלי משאבי אנוש לטפל בחששות באופן מיידי, לשפר את מידת המחוברות של העובדים לארגון וליצור סביבת עבודה בריאה ופרודוקטיבית יותר.
עם זאת, חשוב למצוא איזון בין שימוש בבינה מלאכותית לרווחת העובדים לבין כיבוד פרטיותם של העובדים ולקחת בחשבון שיקולים אתיים.
להלן 10 דרכים בהן יכולה הבינה המלאכותית להיות כלי רב ערך עבור מנהלי משאבי אנוש כדי לזהות חוסר שביעות רצון בקרב עובדים בשלבים מוקדמים:
1 ניתוח הסנטימנט בקרב העובדים:
כלי ניתוח סנטימנטים המבוססים על בינה מלאכותית יכולים לסרוק את התקשורת בין העובדים לבין עצמם ובינם לבין המנהלים, לרבות אימיילים, הודעות ווטסאפ, צ'אטים וסקרים, כדי לזהות סימנים של חוסר שביעות רצון.
אלגוריתמים לעיבוד שפה טבעית יכולים לזהות סנטימנט שלילי, תלונות או תסכול המתבטאים בצורה כתובה או מילולית.
2 ניתוח משוב עובדים:
בינה מלאכותית יכולה לנתח משוב ממקורות שונים, כולל סקרי עובדים, סקירות ביצועים ו'תיבות' הצעות. היא יכולה לזהות נושאים חוזרים או חששות שעלולים להצביע על חוסר שביעות רצון נרחב.
3 איתור חריגות:
הבינה המלאכותית יכולה לקבוע דפוסי התנהגות ותקשורת בסיסיים עבור כל עובד. כאשר מתרחשות חריגות מדפוסים אלה, כמו למשל, ירידה באינטראקציה עם עמיתים או עלייה פתאומית בשימוש בשפה שלילית, מערכות הבינה המלאכותית יכולות לסמן את החריגות הללו כדי שמנהלי משאבי אנוש יוכלו לחקור אותם יותר.
4 ניטור בזמן אמת:
מערכות המבוססות על בינה מלאכותית יכולות לפקח באופן רציף על אינטראקציות בין עובדים בתוך כלי שיתוף פעולה ופלטפורמות.
הם יכולים לספק התראות בזמן אמת כאשר מופיעה התנהגות חריגה או סימנים של חוסר שביעות רצון.
5 ניתוח קול ודיבור:
הבינה המלאכותית יכולה לנתח שיחות מדוברות במהלך פגישות או אינטראקציות מוקלטות כדי לזהות שינויים בטון, ברמות המתח או ביטויי חוסר שביעות רצון בקולות העובדים.
6 ניתוח עומסי עבודה:
אלגוריתמים של בינה מלאכותית יכולים להעריך עומסי עבודה של עובדים על ידי ניתוח נתונים כגון מטלות פרויקט, זמני השלמת משימות ושעות נוספות. אם העובדים מראים באופן עקבי סימנים של עמוסים או מוצפים, המערכות המבוססות על בינה מלאכותית יכולות להצביע על חששות.
7 נוכחות ודייקנות:
מערכות המבוססות על בינה מלאכותית יכולות לעקוב אחר רשומות נוכחות של עובדים ודייקנות. שינויים פתאומיים, כגון היעדרות תכופה או איחורים, יכולים להעיד על חוסר שביעות רצון של העובדים או בעיות אישיות.
8 מדדי ביצועים:
מערכות המבוססות על בינה מלאכותית יכולות לנתח מדדי ביצועים, כגון פרודוקטיביות, שיעורי שגיאות ומשוב מלקוחות, כדי לזהות ירידה בביצועים שעלולה לנבוע מחוסר שביעות רצון או ניתוק.
9 מודלים חזויים:
מערכות המבוססות על בינה מלאכותית יכולות לפתח מודלים חזויים המעריכים גורמים שונים שקשורים לחוסר שביעות רצון, לרבות חוסר שביעות רצון מהתפקיד, שינויים שהתרחשו לאחרונה בתחומי האחריות של העובד בעבודה וכו'.
מודלים אלה יכולים לעזור למנהלי משאבי אנוש לטפל באופן יזום בבעיות פוטנציאליות.
10 ניתוח ראיונות עזיבה:
מערכות המבוססות על בינה מלאכותית יכולות לנתח נתונים מראיונות עזיבה כדי לזהות סיבות נפוצות לעזיבת עובדים.
ההבנה מדוע עובדים עוזבים מאפשרת למנהלי משאבי האנוש לנקוט באמצעי מניעה כדי לטפל בבעיות אלו עם העובדים שנשארו.
