כריית נתונים על ידי בינה מלאכותית יכולה לסייע משמעותית למנהלי משאבי אנוש בהיבטים שונים של תפקידיהם.
כלומר, הבינה המלאכותית מאפשרת למנהלי משאבי אנוש לקבל החלטות מונחות נתונים בכל פונקציות משאבי אנוש.
ניצול ניתוח הנתונים מאפשר למנהלי משאבי האנוש לייעל את ניהול הטלנטים, לשפר את חוויות העובדים והמועמדים ולתרום להצלחתו הכוללת של הארגון.
עם זאת, חשוב מאוד להבטיח ששיטות כריית נתונים תואמות לפרטיות הנתונים ולסטנדרטים אתיים.
להלן 11 דרכים בהן כריית נתונים על ידי בינה מלאכותית מסייעת למנהלי משאבי אנוש:
1 סינון וניתוח קורות חיים:
כריית נתונים המבוססת על בינה מלאכותית יכולה לסרוק ולהעריך אוטומטית קורות חיים כדי לזהות מועמדים מתאימים. על ידי כריית הנתונים, המערכות המבוססות על בינה מלאכותית יכולות להתאים כישורים, מיומנויות וניסיון בעבודה, לדרישות התפקיד.
2 סורסינג של מועמדים:
מערכות המבוססות על בינה מלאכותית יכולות לכרות נתונים ממקורות שונים, כולל לוחות דרושים, רשתות חברתית ורשתות מקצועיות, כדי לזהות מועמדים פוטנציאליים שאולי לא הגישו מועמדות ישירות.
3 גיוס חזוי:
כריית נתונים על ידי מערכות המבוססות על בינה מלאכותית יכולה לנתח נתונים היסטוריים של עובדים ומועמדים חיצוניים, כדי לחזות אילו מועמדים לתפקידים ספציפיים צפויים להצליח, בהתבסס על גורמים כמו ביצועי עבר, כישורים והתאמה תרבותית.
4 זיהוי סיכונים בעת קליטת עובדים חדשים:
כריית נתונים באמצעות מערכות המבוססות על בינה מלאכותית יכולה לנתח נתוני עובדים כדי לזהות דפוסים הקשורים לסיכוני תחלופה. לאחר מכן, מנהלי משאבי אנוש יכולים לנקוט בצעדים יזומים כדי לשמר עובדים בסיכון גבוה לעזיבה.
5 ראיונות עזיבה:
כריית נתונים מראיונות עזיבה, וניתוחם, יכולים לחשוף סיבות נפוצות לעזיבת עובדים, ולעזור למנהלי משאבי האנוש לטפל בבעיות הנמצאות ביסוד העזיבה.
6 ניתוח ביצועים:
כריית נתונים על ידי מערכות המבוססות על בינה מלאכותית יכולה להעריך נתונים של ביצועי עובדים, כגון מדדי ביצועים מרכזיים ותוצאות פרויקטים, כדי לזהות ביצועים מצויינים בצד תחומים הזקוקים לשיפור.
7 הכשרה ופיתוח מקצועי:
כריית נתוני מיומנויות עובדים ושאיפות קריירה שלהם וניתוחם, מאפשרים למערכות המבוססות על בינה מלאכותית להמליץ על הזדמנויות רלוונטיות להכשרה ופיתוח מקצועי.
8 חיזוי צורכי כוח אדם:
כריית נתונים על ידי מערכות המבססות על בינה מלאכותית מאפשרת לנתח נתונים היסטוריים, במטרה לחזות את צרכי כוח העבודה העתידיים. חיזוי זה מאפשר למנהלי משאבי אנוש לתכנן גיוס עובדים חדשים או לבצע ארגון מחדש.
9 תכנון רצף בתפקידים קריטיים ובתפקידי ניהול:
זיהוי עובדים בעלי פוטנציאל גבוה (לקידום מקצועי או לקידום לתפקידי ניהול) – באמצעות כריית נתונים המתבצעת על ידי מערכות המבוססות על בינה מלאכותית – יכול לסייע בתכנון רצף איוש תפקידים קריטיים או תפקידי ניהול, ובכך להבטיח פייפליין של כישרונות לתפקידים קריטיים.
10 מדדי גיוון והכלה:
כריית נתונים המתבצעת על ידי מערכות בינה מלאכותית יכולה לעקוב אחר מדדי הגיוון וההכלה בתוך הארגון, ולעזור למנהלי משאבי אנוש למדוד התקדמות לעבר יעדי גיוון והכלה.
11 זיהוי הטיה: מערכות המבוססות על בינה מלאכותית יכולות לנתח תהליכי משאבי אנוש כדי לזהות הטיות בגיוס עובדים, בקידום עובדים ובתגמול עובדים, ולהציע פעולות מתקנות.
